每个人都在争相打造 AI 体验，但产品真的能达到预期效果吗？作为用户体验领导者，掌控产品方向是我们的荣幸。这意味着我们要思考 AI 如何在用户体验中呈现，以及它对用户的实际意义。
仅仅拥有AI功能已经远远不够了。AI成本高昂，如果执行不力，还会给用户带来更多不便。其他设计师和技术人员之前也曾抱怨过这个问题，所以我就不再赘述了。那么，作为一名用户体验领导者，你该如何才能更好地定位你的公司和团队，从而有效地推出AI技术呢？
不要仅仅为了 AI 而构建。要识别用户最紧迫、最普遍的问题。需要注意的危险信号：
与产品负责人、业务利益相关者和客户拥护者进行交流，探讨如何推动变革。与客户沟通，了解他们的工作方式，并提供可靠的数据来验证你的假设。
好了，你确定了主要问题，但人工智能真的是正确的方法吗？数字公共服务中心的评估报告《人工智能是否是正确解决方案》提供了一些指导，可以帮助你入门：
如果人工智能很合适，答案不应该总是聊天机器人，但很多公司却这么认为。如果你的公司也这么认为，那么你还有很多工作要做。首要考虑因素应该是价值，而秘诀在于组织对价值的认同。
定义贵组织的AI 愿景和目标——参考 Thrive 文章《如何创建 AI 愿景声明》中的建议，共同制定愿景和目标。运用 AI 技术，增强用户体验 (UX) 或产品团队的目标声明。
确定可以支持您的团队及其 AI 计划的联系人。
虽然您可能没有能力动员这些同事或工作伙伴，但建立联系并寻求建议仍然有助于进一步推动您的计划。
在整个组织内培养关系对于让你被看到并建立信任非常重要。
在这个部分，您需要进行认真的、有时可能令人不快的对话，以通知、协作、获得批准或召集 AI A 团队的各个成员。
引导您和您的团队更好地了解您正在建设的环境。
您的组织或产品在智能化道路上处于什么阶段？您是从零开始，还是只实现了少量自动化，还是已经拥有许多 AI 功能？这里需要考虑的重点是当前状态，而不是路线图或理想的未来。
通过大致了解您的组织所处的状况，您可以确定您的组织为了实现愿景必须达到的成熟度级别。
UI 的底层隐藏着什么？它是否采用了合适的技术架构来支持 AI 开发？在真正投入 AI 工作之前，你需要解决多少技术债务？
在架构师和开发人员的帮助下，您的团队可以全面评估您的平台的定位。虽然我不推荐 Domo，但他们有一篇很棒的文章《AI 就绪性：评估您的业务的完整指南和免费清单》，您可以参考。
了解这一点可以告诉你，你的努力是否会实现、是否会被推迟，或者是否会徒劳无功。
定义AI 设计原则，打造富有影响力的用户体验。您可以从 VUX 的AI 设计原则中找到灵感。通过补充和完善概念的原则，强化既定的 AI 愿景和目标。
不断提升您的 UX 实践以提供完善的 AI非常重要。
与工作伙伴保持定期沟通并遵循最佳实践。
您的团队是否渴望开始深入研究数据？对于注重工程设计的组织，或者为了实现并行方法，您的团队也可以专注于数据准备。您可以先清理和准备一些基础数据集，以及一些您认为能够带来价值的专业数据集：
通过清理信息并将数据输入 AI 模型，您仍然可以在现有路线图上开展工作，同时为 AI 计划取得一些进展。这样，您就可以在对现有数据集执行深度学习关联时让数据为您提供指导，从而进一步研究特定经验用例。
要利用 AI 解决客户问题，团队必须仔细思考 AI 如何在系统中运行，以及它将如何影响用户体验。请使用下方矩阵来指导讨论和决策。
真正的用户倡导者提出的问题
确保不错过任何机会，分享在探索过程中、通过用户反馈或分析所获得的经验。及时向业务和产品利益相关者汇报研究结果，确保路线图的优先事项得到数据支持。
用户体验团队还可以通过有效的可视化，在帮助利益相关者更好地确定工作优先级方面发挥关键作用。与产品经理合作，模拟代表最终愿景、第一步以及最终实现之前的几个中间阶段的英雄体验，这些体验可以映射到交付时间表和阶段。
确保你能定量和定性地衡量结果。包括领导层的投资回报率 (ROI) 和产品团队的关键绩效指标 (KPI)。虽然我不推荐这些方法，但Arounda 的《人工智能用户体验：完善人工智能产品指标的 10 个技巧》提供了很好的例子：
如果您已经为客户提供了良好的服务，那么打造高影响力的 AI 体验应该轻而易举。但陷阱在于，组织对 AI 愿景或目标的看法不一致，以及您的产品技术能力尚未为 AI 做好准备。作为一名设计领导者，您拥有独特的优势，只需稍加挖掘、拓展人脉，并打破常规思维，就能引领变革。
