AI Chat Is Not (Always) the Answer
AI 聊天并不总能解决问题
伴随人工智能的迅猛发展，用户体验行业的不少人有一种兴奋的感觉，他们会认为人工智能的进步带来了机遇，并改变了用户体验的可能性。
但这种兴奋也带来了一种恐慌感——领导者们感到将人工智能整合到他们的产品和服务中的巨大压力，在许多情况下，他们把这种压力推给了他们的设计团队。
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Types of AI Chatbots
人工智能聊天机器人的类型
为了讨论人工智能聊天的热潮，让我们首先结合本文中使用的三个重要术语。
人工智能聊天机器人（也称为AI chat）是一种会话界面，人们可以使用自然语言与人工智能工具进行交互。根据它们的知识范围，人工智能聊天机器人可以是通用的，也可以是特定于产品的。
通用人工智能聊天机器人是一个独立的人工智能聊天系统，它已经接受了广泛的信训练。例如，OpenAI的公开可用ChatGPT除了书籍之外，还被用于互联网的很大一部分。它的知识范围广泛而广泛。
特定于产品的人工智能聊天机器人是应用程序、网站或平台中的一个功能，专注于该产品的特定内容。与通用AI聊天相比，特定于产品的AI聊天的知识范围要窄得多，它们有时被称为“智能虚拟助手”。
通用人工智能聊天和特定产品人工智能聊天之间的区别非常类似于网络搜索(由谷歌等搜索引擎提供)和特定站点搜索之间的区别。
通用人工智能聊天机器人，如ChatGPT，对许多主题都有一般的了解，可以用于各种各样的目的。
特定于产品的人工智能聊天机器人，如Notion的Ask AI，在特定的、狭窄的知识范围内进行训练，并嵌入到现有产品中。
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Rush Towards AI Chat and Conversational UI
AI聊天和会话UI的泛滥
以ChatGPT的巨大成功为例，人工智能聊天可能是将人工智能集成到数字产品中最明显的方式。这导致了人工智能聊天机器人在产品中的爆炸式增长——但是在许多情况下，没有提供太多价值。
一个很好的例子：客户支持的AI聊天。
人工智能聊天在某些用例中非常有用，比如客户支持。但它并不能普遍解决用户问题。
Carvana：人工智能聊天机器人可以很好地为客户提供支持——它们可以比人类客户支持代理更快地提供答案。
作为一个新生领域，我们需要批判性和创造性地思考人工智能如何能够增强和改善我们提供的体验，并说服领导者，这些是比仅仅插入聊天机器人更好的解决方案。
相反的，一个负面的例子则是LinkedIn的AI聊天，给人一种为AI而AI的感觉。
LinkedIn最近推出了人工智能高级体验AI- powered Premium Experience)，本质上是一种针对特定产品的人工智能聊天。该功能会在LinkedIn帖子的底部显示建议的后续问题，其目的显然是鼓励LinkedIn平台内的内容消费。
LinkedIn：在这篇关于用户访谈中开放式问题和封闭式问题的文章末尾，该网站推荐了一些后续问题。其中之一就是在用户访谈中什么时候应该使用开放式问题？
LinkedIn：当选择一个后续问题时，会出现一个聊天窗口。特定于产品的人工智能聊天会对选定的问题做出回应。答案是正确的，但并没有给帖子增加多少内容。推荐的关于用户访谈中开放式问题的帖子是一个链接，指向LinkedIn上一篇空白的协作文章。
作为LinkedIn的忠实用户，这种对人工智能的滥用让我们感到失望。LinkedIn目前的体验有很多问题可以用人工智能来解决，相反，LinkedIn利用人工智能解决了一个可能不存在的问题。
这就是没有停下来考虑上下文和用户需求就匆忙进入设计解决方案的问题。除了针对特定产品的人工智能聊天，LinkedIn还可以考虑一系列人工智能的其他用例。例如:
O 根据发布者的经验和履历，审核推荐类帖子的质量。
O 向求职者推荐可能的个人资料调整，这样他们就可以增加招聘人员的知名度。
O 允许用户比较各种职位列表并识别模式或相似性。
O 提高用户对与其兴趣相关的网络事件的意识（即使这些事件发生在Linkedin之外）。
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Expanding Your (Stakeholder’s) Thinking
从利益相关者的角度拓展你的思维
利益相关者推动将人工智能聊天整合到我们的产品中，这带来了一个熟悉的挑战：将技术趋势与基本用户需求结合起来。随着人工智能的整合成为我们利益相关者的优先事项，我们的责任是确保其实现是用户友好的，可扩展的，并与我们的整体业务战略同步。
如果你的利益相关者正在推动AI聊天，问他们这些问题：
1⃣️ 它能解决用户的实际需求吗?
O 它将为我们的用户解决哪些具体问题?
O 我们是否确认这个问题在我们的用户群中足够重要和广泛?
O 解决这个问题将如何改善端到端的客户旅程?
O 人工智能是解决这个问题的唯一方法吗?是否有其他解决方案可以更有效地解决同一用户的需求?
O 对用户来说是否存在潜在的缺点或挑战?我们计划如何减轻这些缺点或挑战?
2⃣️ 它是否符合我们的战略?
O 集成人工智能如何产生投资回报(ROI)?如何跟踪和评估ROI ?
O 我们将人工智能长期融入产品的战略计划是什么?
O 追求这种整合的机会成本是什么?人工智能集成如何与我们的产品战略保持一致?
3⃣️ 它是否可扩展或允许未来的灵活性?
O 随着时间的推移，为了维护和更新集成，必须采用哪些流程?
O 这种集成是否会随着快速发展的技术而扩大?
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Alternatives to Chat
聊天的替代品
人工智能并不一定要人格化、对话化，甚至对用户来说都是可见的，以增加体验的价值。通过考虑将人工智能集成到产品中的不同方法，拓宽利益相关者和团队的思维。例如:
1⃣️ 个性化：定制适合个人的内容和建议。虽然这个概念并不新鲜(Netflix的推荐算法已经使用人工智能多年了)，但人工智能系统将比以往任何时候都更强大、更详细地实现个性化。
2⃣️ 预测分析：人工智能可以帮助你的公司根据历史数据或过去的行为预测未来的趋势或用户行为。例如，Airbnb自2015年以来一直在其房东智能定价算法中利用人工智能，该算法结合转化率和市场需求来建议具有竞争力的价格。
3⃣️ 战略自动化：在用户旅程中寻找冗余、重复或时间密集的任务。想想人工智能如何简化和加速这些任务。
4⃣️ 自动化客户支持：人工智能聊天是实现这一目标的一种方式，但人工智能还可以帮助自动化和编写电子邮件回复，处理支持票据，并提供定制的指令。
Ref：
https://www.nngroup.com/articles/ai-chat-not-the-answer/
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