在当代，似乎全世界的人和设备都连网，预测到2020年入网活跃的智能手机用户会打到60亿，其他设备连接达到500亿。
我们通过客户的信息来提供个性化体验，同时能更好的利用人们的时间和注意力，在这一方面上，我们取得了长足的进步。然而，相关性是数字经济的货币，因此它不足以再继续提供更加个性化的客户体验，这些它需要变得更智能和迅速，并且要在正确的环境中。
在过去的几年中，人工智能（AI）和机器学习领域的取得了巨大的进步，我们已经看到了出现了新型的AI应用程序被用来改善用户服务和其他领域的用户体验。例如，由AI支持的聊天机器人能够回答用户提出的各种领域的问题。AI在为用户提供下一代个性化体验中的作用至关重要。作为用户体验的导体的AI，营销人员必须好好对待才能取得成功。
下面将介绍对AI下一年中的主要预测
1、协助发现隐藏的机会来改善用户体验
分析从各种客户接触点生成的当天的数据量，这就产生了一个独特的挑战，需要复杂的技术来解决。随着数据源的数量和种类不断扩大，开发新的分析方法的需求也在增加，包括开发新的算法和方法以提高性能并实现更高层次的分析。
AI可以利用云扩展和非传统的数据分析来得到并组织这个不断增长的看似奇怪的信息集合。机器学习可以找到其他系统找不到的更深层次的数学关系。它还可以连续不断的重新评估结果，用来忽略新的数据的“噪音”，并把注意力放在真正更新的、重要的行为上。AI可以支持数据分析，提醒我们关注的重要事情——为我们提供改变的契机，包括：
填补那些客户需要更多服务地方的空白
转移资源以提高效率
改变流程以满足预计的增长需求
此外，AI还可以帮助企业连接客户的历史需求，识别其变化趋势，并在发现新的用户行为时提示。
2、识别新兴行为并主动适应
预测未来是艰难的，似乎总是有意想不到的副作用产生。人工智能可以通过以不同的方式分析数据并且评估替代方案来预测用户的行为，最后为企业提供最佳的业务路径的建议。
回顾现有的历史数据，AI支持的应用程序可以找到“this-then-that”模式，来对您现在业务发生的事情进行排序。通过有效地使用您自己的数据来生成行为模型，系统可以根据您的公司之前对相同条件下的反应做出预测.。
通过对预测结果的跟踪，AI的反馈回路使得模型变得更好更可靠。由于可以预测的替代行为，当前数据变化后快速改变，我们将在2017年为用户提供更迅速的产品和服务交付。
3、扩展超个性化的用户体验数据
当代永远连接的客户愿意为那些为了提供个性化体验再迈一步的公司提供机会，上下文体验将个性化体验提升到一个新的水平。例如：清楚你的tu用户在哪里，在某个时间点在做什么并且相应的调整信息，提供服务或者交互。
现在，用户对公司所提供的预测性的体验的期望越来越大。AI正在协助公司满足这些期望。丰富的可用数据将产生更好的机器学习的模型，达到更高水平的性能和可预测性，最终会改进客户体验。
在未来，我们期待用户体验系统可以像人类一样复杂并拥有协作功能。想象一下，系统可以识别一个重复的机械任务并完成它，或者可以校准任何能让这个任务完成的方法，并自动推荐最有效的方法。
