|让AI更普惠:为什么说用户体验是AI成功的关键?
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咨询公司麦肯锡认为 , 缺乏对AI的理解会是大多数组织应用AI的拦路虎 。 人们依然把AI看作是科幻 , 而非可以用来拉动增长的工具 。 一些组织担心 , 更高效的利用数据需要数据实践 , 而这可能吓跑客户 。
AI常识的缺乏及其低可用性阻碍着行业发展 , 也影响了许多本能得益于在战略部署中应用更多AI的企业的发展 。 这令人焦急 , AI本能帮助企业进一步满足日益增加的用户需求 , 当涉及到增加品牌在难度系数最高的方面(如更高的定制化、个性化更强且更高效的服务)的竞争力时更是如此 。
所以 , AI专家如何让AI更惠普 , ?得从一开始就优先考虑积极的用户体验(UX) 。 虽然UX不是AI专家的优先事项 , 但若想继续增加AI的应用及效用 , 就必须更重视UX 。
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以人为中心的AI
没有任何AI可以独立运作;总会需要一个人进行输入或与输出结果进行交互 。 或许日后 , 能让普通人都用上AI的方式 , 便是在开始设计AI时考虑到普通人的需求 。 高效的AI需要人性化的界面及功能 , 为此 , 必须通过提供用户使用便捷、实用且自主的解决方案来创建能准确解决问题的模型 。
模型设计意味着:
· AI解决用户的实际问题 。
· AI解决问题的方式切实可行 , 不会与其它优先事项相冲突 。
· AI可以轻松融入到其他操作中 。
· AI界面和输出易于使用和理解 。
换句话说 , AI不会是个“万灵药” 。 它得是个定制化方案 , 契合终端用户的需求和优先事项 。 没人愿意把时间浪费在投入大、回报却极少的工具上 。 因此 , 我们要一直考虑“这会如何帮助终端用户?”
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一切新功能、新工具的设计都要出于解决实际商业需求 , 而非是AI专家颠覆本领域的意愿 。 这解释了为什么所有数据科学家同时也是商业科学家——只有了解商业环境和终端用户的问题 , 才能设计出能充分满足需求的AI 。 即便这类最具创意的模型对终端用户而言太过复杂 , 模型最后还是倾向于围绕以人为中心的AI而设计 。
比如 , 在我的公司Evo , 我们创建了一个Excel插件 , 让用户能够计算预测并在Excel电子表格中提出建议 , 而非使用我们的自定义控制面板 。
为什么呢?因为客户已经在用Excel , 也用习惯了 。 Excel工具可能没那么“酷” , 或看着不如我们用Shiny定制的控制面板那么有新意 , 但Excel的界面更能契合用户的需求 。
我们可以让AI适应终端用户的目前状况 , 而无需放弃其它重要事项(如提供自动且准确的定价和供应链推荐) 。 最终 , AI必须能解决用户的问题 , 而非创造新问题 。 这意味着我们要适应运作流程(如融入Excel , 而不是用一个全新的工具)并提供清晰、简单的界面 , 界面上没有任何我们自己设计的、对用户而言“花哨”的功能 。
AI旨在改善生活;若无以人为中心的设计 , 这根本就做不到 。 正如斯坦福大学校长马克·特希尔-拉维尼所说:“给人工智能注入以人为中心的价值 , 我们便能带来新思维和学习的复兴 。 ”
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设置现实的预期
在设计了正确的AI工具后 , 还需要为其表现设定现实的预期 , 否则就可能失去终端客户——客户觉得承诺没被兑现 。 通常 , 人们想象中的AI更聪明更简单 。 他们对AI带来的变化期望甚高 , 却仍然凡事靠直觉 , 而非AI的推荐 , 这种矛盾必然导致失望 。 当AI没能履行这些不切实际的承诺时 , 用户就觉得被骗了 。
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