生成式AI使用率低迷？最新報告揭現(xiàn)實與期望的落差源于何處

大模型技術的出現(xiàn)，標志著人工智能從簡單的自動化向真正的智能化邁進。這些模型通過深度學習算法，能夠在海量數(shù)據(jù)中學習和提取模式，從而在圖像識別、自然語言處理、預測分析等領域展現(xiàn)出驚人的能力。

全人類對AI大模型技術的興趣，源自于其在多個領域的應用前景。從智能助手、個性化推薦系統(tǒng)到復雜的決策支持工具，大模型技術被認為能夠極大地提高生活和工作效率。同時，隨著技術的不斷成熟和媒體的廣泛報道，公眾對AI的期待值也在不斷攀升。

盡管興趣盎然，但實際使用率卻未能與之匹配。近期來自月狐數(shù)據(jù)的《2024生成式AI使用趨勢研究報告》指出，用戶在使用AI產品時面臨諸多障礙，如難以找到產品入口、入門流程繁瑣、學習成本高等問題。這些問題導致用戶在從認知到實際使用的過程中出現(xiàn)大量流失。

圖源：《2024生成式AI使用趨勢研究報告》

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使用率低迷：現(xiàn)實與期望的落差

《2024生成式AI使用趨勢研究報告》報告中提到的用戶調研數(shù)據(jù)顯示，高達80%的用戶表示不知道在哪里可以使用這些AI產品，70%的用戶認為從申請賬號到使用的流程和步驟太復雜，50%的用戶覺得需要花較多時間學習如何使用這些產品。

在生成式AI產品用戶滲透漏斗中，雖然有70%的用戶表示希望能在日常使用到基于大模型技術的AI產品，但實際有使用過這類產品的用戶比例遠低于此，這表明了從認知到實際使用的轉化率較低。

從受眾畫像上看，調研顯示，生成式AI產品用戶畫像中53%為男性，47%為女性，70%的用戶年齡在35歲以下，這表明年輕且可能更愿意嘗試新技術的用戶群體對AI產品有較高的興趣。此外，81%的用戶擁有本科及以上的教育背景，50%的用戶月收入在1萬以上，這可能意味著這些用戶對新技術有較高的接受度和興趣。

總結來看，制約生成式AI應用的因素含如下三點：

障礙一：難以發(fā)現(xiàn)的入口

在信息爆炸的時代，用戶往往難以在眾多應用中發(fā)現(xiàn)并識別出真正有用的AI產品。產品的市場推廣和用戶教育不足，使得潛在用戶對產品的了解有限。

障礙二：復雜的入門流程

注冊流程繁瑣、用戶界面不友好、功能設置復雜等問題，增加了用戶的入門門檻。對于非技術背景的用戶來說，這無疑是一道難以逾越的障礙。

障礙三：高昂的學習成本

AI產品的學習和使用往往需要一定的時間和努力。在快節(jié)奏的生活中，用戶可能不愿意投入額外的時間去學習如何使用一個新工具。

02 彌合興趣與使用率的鴻溝

用戶對AI產品的高期望與實際體驗之間的落差，揭示了市場供給與用戶需求之間的不匹配。報告也從不同角度給出建議，用戶需要的不僅是技術上的創(chuàng)新，更是能夠輕松接入和使用的解決方案。

圖源：《2024生成式AI使用趨勢研究報告》

需求一：簡單易用

用戶渴望的是簡單易用的AI產品，這些產品應該能夠快速上手，而無需復雜的學習過程。

需求二：直觀的用戶體驗

一個直觀、友好的用戶界面可以極大地提升用戶的使用體驗，降低用戶的使用門檻。

需求三：有效的市場教育

市場需要加強對AI產品的教育和推廣，幫助用戶理解產品的價值和使用方式。

為了提高AI產品的使用率，行業(yè)需要從產品設計、市場策略和用戶教育等多個方面進行改進。

策略一：優(yōu)化產品設計

簡化用戶界面，優(yōu)化用戶體驗，使產品更加直觀易用。

策略二：簡化入門流程

減少注冊和設置的步驟，提供更加便捷的入門指南和快速開始選項。

策略三：加強市場教育

通過線上線下的培訓、研討會、教程視頻等方式，加強用戶對AI產品的認識和理解。

策略四：建立用戶社區(qū)

通過建立用戶社區(qū)，鼓勵用戶之間的交流和互助，提高用戶的參與度和忠誠度。

圖源：《2024生成式AI使用趨勢研究報告》

《2024生成式AI使用趨勢研究報告》預測，未來三年內，AI的自主執(zhí)行能力將實現(xiàn)跨越式發(fā)展，用戶只需通過簡單的語言指令，即可在一個應用入口上完成所有操作步驟和流程。隨著技術的不斷進步和市場的逐步成熟，AI大模型技術的潛力將得到更廣泛的發(fā)揮。通過解決用戶面臨的實際問題，提高產品的可訪問性和易用性，AI產品將逐漸成為人們生活和工作中不可或缺的一部分。

AI大模型技術的發(fā)展為人類社會帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。通過深入理解用戶需求，優(yōu)化產品設計，加強市場教育，有望彌合用戶興趣與使用率之間的鴻溝，推動AI技術的普及和應用，讓更多人享受到智能化帶來的便利。