人工智能（AI）通過預測消費者的行為、提高真實世界體驗并完成特定的任務來豐富消費者的生活，而用戶不用費吹灰之力。Strategy Analytics用戶體驗戰(zhàn)略（UXS）服務近期發(fā)布的研究報告《UXS技術規(guī)劃報告：人工智能》通過研究未來AI用戶的需求、行為和期望發(fā)現(xiàn)，有效的機器學習對把用戶參與降到最低，并創(chuàng)造完美AI體驗至關重要。
消費者利用人工智能來完成每日任務的熱情高漲。但由于有限的性能和功能令當前解決方案達不到理想預期。Strategy Analytics的UXIP多用戶研究總監(jiān)暨報告作者Chris Schreiner表示“有效的學習對創(chuàng)造完美的用戶體驗至關重要。許多AI解決方案要求用戶進行過多的前端操作--手動輸入數據或從不同的應用程序中鏈接配置文件到一個服務中，這對用戶來說非常繁瑣而費時。”
在一個生態(tài)系統(tǒng)中正確識別用戶個體同樣影響基本任務的執(zhí)行，尤其是當解決方案不能識別請求指令的個體時。比如，一個用戶選擇播放音樂，但音樂卻在另一個家庭成員的手機中播出，這會令用戶和音樂播放的被接受者感到非常沮喪。Strategy Analytics的UXIP多用戶研究總監(jiān)Chris Schreiner補充道，“AI的有效學習要求能夠深入訪問用戶個人信息，以及獲得共享AI資源中改進的用戶配置信息。從錯誤中學習的能力將對這些設備的用戶體驗產生巨大的差異化影響。沒有這些因素，AI將不會那么'智能'。”
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