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人工智能将继续存在，原因很简单：投资回报率已经证实。

多个行业的企业正在纳入人工智能，因为其好处是实实在在的。根据埃森哲的一份报告，在16个行业中，实施人工智能解决方案使16个行业的盈利率平均提高了38％。对整个美国经济而言，这种提振可能导致到2035年额外增加14万亿美元的总增加值。

人工智能为企业提供的不仅仅是渐进式改进，这是一项革命性的技术。通过使用人工智能自动执行重复且耗时的任务，您可以腾出宝贵的人力资源来实现更高价值的工作。人工智能还能在生产、销售和产品开发工作流程中提供更好的服务，最终会带来更多创新产品和更好的客户体验。

随着传统的客户细分方法越来越低效，人工智能将成为客户体验的重要组成部分。通过使用人工智能，企业将能够在扩大规模的同时，创造更多个性化的体验，比如基于当前位置服务的定制激励或奖励，这些服务正迅速成为客户的需求。

但即使是最具开创性的技术，如果没有人能够使用它，也不会有任何好处。在许多情况下，用户体验是成功实现人工智能的限制因素。

用户被忽视

人人工智能是一项新兴技术，许多实验仍在进行中。许多公司都试图通过客户作为实验室老鼠来确定标准。这些公司往往缺乏对个人或企业如何使用其产品的明确愿景。更糟糕的是，他们不承认这个问题。根据卡捷i的说法，75％的组织 认为自己是以客户为中心的，但只有30％的消费者认同这种观点。

公司正在了解他们投资的技术并不能自动创造良好的用户体验。以家庭会话助理为例。国际数据公司(IDC)的一份报告预测，采用模仿人类大脑的认知系统，如虚拟助手中的系统，将使人工智能收入从2016年的80亿 美元增加到2020年的470多亿美元。在创建下一个语音用户界面VUI的竞赛中，公司对用户体验投入较少，他们认为这样设计会更容易，因为没有可视组件。

实际上，由于完全相同的原因，VUI更难设计——会话助理目前过于依赖于一组特定的语音命令，发音和语法。尼尔森诺曼集团(Nielsen Norman Group)进行的一项可用性研究发现，会话助理“即使是稍微复杂的交互也几乎无用”。

在许多行业，企业都在竞相从这种新兴技术中获取收入，为消费者创造了复杂的互动。从商业智能仪表盘到智能手机，每一项新技术都为用户提供了学习方向。但人工智能的如此之快的工作速度，如此引人注目，以至于它会引发广泛的消费者问题，这是科技团队从未预见到的。

缺少信任

人工智能仅适用于连续数据传输，数据显示会将各种人口统计偏差引入模型。如果这些数据破坏了消费者的信任——例如，如果一个拼车算法将司机从城市的某些地方赶走，或者以一种不平衡的方式分配给司机——那么这种关系可能很难修复。客户看重的是人的品质，比如道德和公平，但人工智能算法并不总能做到这一点。例如，当微软在Twitter上部署了一个由实时人工智能支持的对话聊天机器人时，这个机器人几乎立刻就被破坏了。人工智能中的偏差是一个非常突出的问题，以至于谷歌甚至创建了一个工具来测试它。

许多安全漏洞(百思买)和侵犯隐私(Facebook)就证明了这一点，公司忘记了信任是客户体验的一部分。客户对与未公开处理用户数据的公司合作犹豫不决。很容易看出，为什么只有20%的消费者“完全信任”组织将用户数据保密，尽管78%的消费者说数据隐私对他们来说“极其重要”。信任是客户体验的一部分，如果人工智能无法赢得这种信任，企业获得真正用户粘性的机会就会降低。

这就是为什么那些在整合人工智能时注重客户体验的公司有机会领先于竞争对手的原因。虽然业内人士早就知道人工智能和数据自动化的内在优势，但主流消费者才刚刚开始意识到人工智能在改善日常生活方面有多大潜力。专注于人工智能产品用户体验的企业在未来几年将获得最大收益。

治愈一切的人工智能

为了建立更好的用户体验，产品团队必须使用人工智能产品在最少三个关键领域进行开发。

1、注重易用性

如果客户需要机械学习学位才能使用人工智能产品，那就有问题了。人工智能应该提供快速的操作，并且容易让用户理解。同样重要的是，产品的准入门槛要低，以鼓励习惯性使用。随着规范的建立，可以引入更多的复杂性。(例如，这适用于VUI，以及商业智能仪表板和人工智能的其他输出。)如果必须，那么首先制作能够立即提供价值的产品，然后当客户知道您可以实现您所承诺的内容时，再考虑一种不同的商业模式来获得更高级的特性。

2、证明客户可以信任您

客户希望知道他们的数据不会被泄露或滥用，良好的客户体验将帮助您传达这一点。可靠性和正常运行时间一致也获得消费者信任的关键——如果你想让客户相信你的产品，那么它需要始终可用，但不会侵犯隐私（例如，只听取隐私的VUI）一次一定的秒数）。更好的客户体验是获得信任的第一步，这种关系将有助于推动传统营销渠道之外的业务。

3、消除可能的偏差

通过在模型中引入偏差项，确保人工智能不会输出排除目标消费者基础重要领域的数据。人工智能系统的构建是为了寻找模式，并可能将输入与结果相关联，因此一定要考虑并测试人工智能的局限性。了解系统滥用可能产生的意外或不期望的输出的结果。记住，人工智能无法分辨是非或真理与谎言。这就是为什么人们开始担心从Facebook的个性化 新闻 订阅算法中获取的信息。

在人工智能领域有如此多的潜在优势和惊人的可能性，企业很容易忘记那些不起眼的的用户——尤其是当他们试图证明对这项技术的投资是正当的时候。但客户体验将最终把成功的人工智能项目与失败的项目区分开来。即使他们的项目不那么华而不实，但能够交付易于使用、易于信任的产品的技术团队最终将从他们的人工智能投资中获得最大收益。