The Big AI Lie & Why You Still Don’t Feel Ready
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你的想法并不重要，重要的是你的客户的想法。在客户体验领域，Carrie Bodine Stans 是最具影响力的人物之一，她正在塑造企业与客户联系的方式。我认为大多数组织并没有意识到，要创建所有这些神奇的 AI 系统，数据提升将是多么巨大。我们团队中实际上有

AI 员工在做事情。这就是 AI 时代的领导力。我们正在教授的工具之一是一个名为“后果扫描”的框架。仅仅因为你可以，并不意味着你应该。他们基本上说，我们不负责我们的聊天机器人提供的答案。这完全是荒谬的。它上了法庭，现在已经成为法律条文，是的，你是有责任的。

大家好，欢迎回到“体验专家”节目。我是主持人 Lauren Wood。当公司停止将客户体验视为一个选择框，而开始将其视为其竞争优势时，会发生什么？在客户体验领域，Carrie Bodine Stans 是最具影响力的人物之一，她正在塑造企业与客户联系的方式。她是《内外兼修》一书的合著者，这本书帮助许多企业重塑了他们对客户体验的思考方式。

她是 Bodine & Co 的创始人，她与财富 500 强品牌及其他品牌合作，设计更人性化、更以客户为中心的体验。今天，我们将深入探讨有效 CX 战略的商业机会、设计这些战略的框架，以及为什么在设计时考虑到 AI 会从根本上改变我们处理客户体验的方式。Keri，很高兴你在节目中。

Lauren，我很高兴来到这里。非常感谢。在我做这个节目的时候，你的名字出现过很多次。许多人说你必须和 Carrie 谈谈。她是这个领域如此令人难以置信的声音。所以我很高兴终于请你来到节目中。在回顾你的作品和阅读你所做的事情时，有两件关键的事情我今天真的想深入探讨。一个是你的

以人为本的体验设计一直是客户体验的关键，当我们考虑如何为客户构建时。然后是 AI 的这部分，因为你正在教授一个非常有趣的课程，内容是如何在考虑客户的情况下为 AI 设计，这是我们想要深入探讨的。所以我们将从客户体验的基础知识开始，以及你在这个领域所做的所有令人难以置信的工作。然后我们将深入探讨我们在节目中第二个最喜欢的主题，那就是 AI。好的。

首先，这是一个比较宽泛和大的问题，但我希望听到你的看法。你如何定义客户体验？客户体验是你的客户在与你开展业务时，对所有互动产生的想法、情绪和感知。所以你的想法并不重要，重要的是你的客户的想法。

这就是真理。我认为很多人认为，哦，客户体验等于客户服务。不，它比这要深刻得多。我看到你翻白眼了。所以我的第二个问题是，企业在

处理客户体验时通常会犯什么错误？哦，天哪。我认为他们犯的一个错误是，他们真的必须走出去倾听客户的声音。首先，公司可以使用各种数据。我相信我们稍后会在谈话中谈到数据。但是真正走出去，与

与你的客户一对一交谈，真正了解他们想要实现的目标，他们生活中正在发生的事情，是什么让他们首先来到你的组织。人们有……

背景中发生着非常复杂的事情。他们把所有这些都带到你的网站、你的呼叫中心，无论他们如何与你互动。你必须真正理解这种复杂性，才能以他们期望的方式为你的客户提供服务。我认为你所说的，我真的很想强调的是，我们的感知……

并不总是等于现实。而且通常它们并不相等。我们可以查看数据，我们可以推断出关于我们客户的见解或假设，这可以帮助我们走出一部分路。但是，在我们真正与某人交谈之前，在我们听到他们的声音之前，我们可以理解上下文，我们可以用我们的眼睛和耳朵倾听他们的肢体语言，你知道，

在我们这样做之前，我们无法完全理解我们的客户处于什么状态。我认为这是一件非常重要的事情。有些公司坚持不懈地与客户交谈，有些公司认为这只是一个不错的附加功能。是的，完全正确。这是一个很大的错误。完全正确。有些组织……

他们有零售店，无论是实际的零售商业还是银行分行，无论是什么。他们确实能够从让他们的客户就在那里获得好处，能够像你说的那样，注意肢体语言，并可能更深入地讨论当有人提交保险索赔或购买一件参加大型活动的礼服时，真正发生在他们身上的事情，无论是什么。但是……

当我们谈论数字互动时，这些背景故事也同样重要。Lauren，你刚才说的另一件事是感知不等于现实，这从客户的角度来看也是正确的。因此，他们可能会等待两分钟与人类交谈。

但他们的感觉可能是，这花了一个半小时，或者永远，太久了。因此，我们必须找到一种方法来结合客观现实和主观现实，无论是企业中的某个人还是客户。嗯哼。

为什么企业这样做很重要？机会是什么？正如你之前所说，机会在于竞争优势。真正做到这一点的公司一次又一次地在市场上获胜。挑战在于这是一场持久战。当你投资客户体验时，你不会在明天或下周看到结果。

你必须有一定的耐心，并且知道这将在未来得到回报。现在，这条路有多远，对于每个组织和他们投入的投资程度来说都是不同的。但是那些坚持不懈地将每一个决定都与季度业绩挂钩的公司，他们不会得到这一点。他们不会获得像你我谈论的那样真正投资客户体验的战略优势。是的。

我的意思是，这归结于终身价值。我认为这有时是一个很难考虑的指标，因为它与我们的季度指标不符。如果我们正在投资于我们拥有的信任，我们的客户对我们的信任，我们与客户的关系，今天倾听我们的客户，

好处不一定会在接下来的三个月内到来。这是对我们与客户的长期关系的投资。从长远来看，股息肯定会支付。从逻辑上讲，我们理解这一点。但是，当我们过于专注于达到我们的季度甚至月度指标时，我们就失去了真正了解我们今天所做的事情将如何长期影响我们与客户的长期关系的能力，在未来很长一段时间内。

正确。重要的是要意识到，这不是非此即彼。这不是说，哦，我们只是为未来的某个时间制定宏伟的计划，并希望它们能够成功。是的，我们必须制定季度计划等等。但是这里重要的是要意识到，季度收益是

我们不是天生就有的。这些并没有融入我们的 DNA。它们是在某个时候发明的，我不记得确切的年份，但在 20 世纪，因为我们想要更透明地了解组织的运作情况。我们不想等待那些年度报告。

所以它们有一些好处。完全正确。但是我们已经，我们已经真的，你知道，只是，只是专注于它们。你如何指导组织考虑与客户的长期关系，并真正转变他们的关注点以为此而构建？老实说，我，

我认为每个人都在为此而努力。我真正关注的事情之一是帮助组织从客户的角度出发，从外部向内看待整个客户旅程，并查看痛点在哪里，哪里存在挫败感，甚至是隐藏的痛点，例如等待。

等待组织的回复，你知道，这对组织来说是不可见的，但对于等待数小时、数天、数周，太久才能听到答案的客户来说，这是一件非常真实的事情。因此，从客户的角度出发，然后是查看幕后情况

流程技术策略。我的意思是，还有更多补偿。补偿在组织行为方面推动了很多，并帮助他们意识到所有这些隐藏在幕后的因素，它们是如何冒泡并真正直接或间接地影响客户体验的，以及

一旦他们开始看到其中的一些事情，他们就会意识到，他们可能几年前做出的关于政策的决定现在正在追赶他们。他们开始意识到他们今天做出的决定

将在未来几年影响组织和客户体验。但是，真正地，这种采取长期方法的整个主题，现在真的是我的激情项目，因为我觉得这在我们组织中，甚至在我们自己的个人生活中都是如此必要，因为我们正处于人类历史的一个转折点，在这个转折点上

我们可以利用工具来真正改变我们生活的这个世界。我们必须开始考虑那些长期的后果。随之而来的是真正现在停下来说，嘿，我们正在做出的这些决定的潜在影响是什么？我们现在想创造什么，这将在未来带来红利？什么现在激励着你？

当你想到这个话题时？现在激励我的实际上是非常私人的。我想为我们现在活着的所有人和未来几代人创造一个更美好的世界。我还非常关心地球本身，无论人类是否居住在上面。

所以，是的，我们真的处于这个拐点。关于 AI 以及我们消费所有这些 AI 启用产品和服务所需的自然资源，有很多问题。我想帮助

人们和组织做出更好的选择，以便我们都能创造一个更美好的世界。感谢你这么说。我完全同意，因为我认为我们正在谈论短期思维和长期思维这个话题，我认为我们的短期性质导致了我们今天看到的许多

问题。如果我们谈论环境，那是一个很大的兔子洞。我们现在不会深入探讨，但我只想说一件事。那是另一集。老实说，那是另一个播客。可能吧，是的。因为我可以永远谈论它，但是，

正是它导致我们进入这个状态，我们说，我现在想要这个。所以我只需要去得到它，而不是考虑它的后果和影响。当我们考虑我们的客户旅程以及我们今天做出的决定以及它将如何长期影响我们的客户和我们的业务时，为了所有人的利益，我们都需要抬起头，看得更远，真正思考一下什么

我们今天可以做些什么来更好地或更糟地影响明天？所以我很想谈谈你如何帮助公司并教育人们了解这个话题，因为我们正在关注 AI，因为它正在从根本上改变我们将在不久的将来今天运作的方式。我们只是触及了表面。那么你对此是如何考虑的呢？你如何指导人们……

未来。你的客户真正喜欢与之交谈的 AI 代理？Salesforce 可以满足你的需求。了解 AgentForce 服务代理，这是一个可以在任何渠道随时使用会话语言解决案例的 AI 代理。要了解更多信息，请访问 salesforce.com/agentforce。

所以我正在教授这门关于 AI 的课程，它完全是关于如何评估和选择合适的 AI 项目来进行工作。基本上，这些项目将具有高价值和低风险。

我们正在教授的工具之一是一个名为“后果扫描”的框架。“后果扫描”是由这个名为 Dot Everyone 的英国智库开发的。他们现在已经关闭了，他们的工作已被 Ada Lovelace 研究所接管。我喜欢这个，因为 Ada Lovelace 是我们的第一位女性企业家。

计算机科学家，但他们已经接管了它。实际上是 Salesforce 在近年来真正推广了这个工具。所以回到你播客的核心。以下是后果扫描的工作原理。你在 Y 轴上取一个二乘二的网格，你放上正数和负数。然后在 X 轴上，你放上负数。

未知和已知。因此，对于你将要做的任何决定，这可能是关于，你知道，我们是否应该实施 AI 聊天机器人？我们是否应该，你知道，搬到西雅图？你知道，它实际上可以用于几乎任何事情。当 .everyone 创建它时，这可能并非旨在与 AI 一起使用，但它非常适合 AI。这个的积极预期后果是什么

无论我们正在考虑开发和推向世界的东西是什么。当然，这些将是你首先将此视为功能、产品或服务的原因。但是你必须考虑，好的，已知的负面后果是什么？

你可能会想到，好吧，为什么我们会产生已知的负面后果？为什么我们会做任何我们知道会产生负面后果的事情？想想 Uber。

和 Lyft，当他们推出时，已知的负面后果之一是它将彻底扰乱出租车行业以及所有依赖它为生的人。你知道，这对参与其中的人来说并不好，但这绝对是他们完全意识到的已知负面后果。

然后你考虑，好的，可能有哪些潜在的负面意外后果？这真的是你必须深入思考的地方，好的，如果人们滥用它怎么办？如果黑客想要利用我们正在创建的任何服务怎么办？可能有哪些危害会影响人们，

动物、地球、全球市场。我的意思是，各种潜在的危害范围从非常小到非常广泛，会影响地球上的每个人。一些潜在的积极影响是什么？

意外后果。当我们在课堂上教授这个例子时，我们喜欢使用的例子是门铃。如果你看过他们的一些广告，他们有一个关于门铃创造的所有快乐时刻的新广告，例如人们在他们的门廊上跳舞或宠物跑过，捕捉人们与朋友交谈并告诉他们他们考上了大学等等。

你知道，无论是什么。但这真的是一个机会，让你能够放大那些潜在的积极时刻

意外后果，这些方式将使组织受益，并可能使其他人受益。然后对于负面的意外后果，你必须找到减轻这些后果的方法。有很多不同的减轻策略。其中之一是这是一个如此大的问题，它会造成如此大的伤害。我们需要完全放弃这个想法。

所以积极的后果，你想放大负面的后果，你想减轻，甚至可能说我们正在放弃这个。

我认为这件有趣的事情，所以感谢你分解了这一点，因为我认为我就像，我把它写下来了。我想，我现在要把它用于我所有的决定。就像，我的意思是，我喜欢一个好的二乘二。它只是帮助你形象化这里正在发生的事情，并真正将你的所有想法记录在纸上。我的意思是，这就是为什么我是一个

完全的促进迷，因为如果我们被引导进行对话，特别是困难的对话，就像我们在这里谈论的那样，我们实际上可以以更有意义的方式和更快的速度做出决定。但我认为这件有趣的事情是，当我们谈论意外的负面后果以及那些巨大的风险、那些迫在眉睫的巨大风险时，

我的意思是，AI 正在改变我们今天的世界的方式，即使是一年前，我们也无法预见正在发生的一些事情，无论好坏，对吧？并且仅仅是 AI 本身就存在一些非常大的风险。我们知道我们仍然沿着这条路走下去。在全球范围内，我们所有人都在乘坐这列火车，并且……

会有一些坏人与我们一起上车。这是其中的一部分。当然，我们有责任减轻这些风险。但是组织如何，我的问题是组织如何真正做出前进或放弃的决定？我们如何知道风险如此之大，以至于我们应该放弃？

我想把这个演绎出来。我知道没有没有黑白答案。AI 的本质就是灰色地带。我们必须运用我们的直觉，我们的人类直觉来决定某事是否值得。我很想听听你的想法，因为我一直都在考虑这个问题。我们如何做出决定？没有正确的答案。只是我们如何做出这个决定？这就是 AI 时代的领导力，对吧？

这些是我们都需要开始更舒服地处理的真正棘手的问题。正如你所说，这不会消失。就像，我们必须很快弄清楚这一点，我们将如何以不同的方式做出决定。

我们将使用的框架和工具是不同的阈值，我们将坚持我们的立场，我们将为哪些事情承担责任。在我看来，最荒谬的例子之一是加拿大航空的例子，他们基本上说我们不负责我们的聊天机器人提供的答案。

好吧，这完全是荒谬的，但它上了法庭，现在，现在它已经成为法律条文，是的，你对你的 AI 向客户提供的答案负责。所以，你知道，这是，你知道，

我相信会有更多诉讼。我们将不得不一起解决问题。但是，我们越能再次暂停并考虑这一点，然后我们才能启动，在我们花费数千、数十万、数百万美元之前，更不用说时间了，

投资于某些东西，让我们只花一小段时间，让来自我们业务不同部门的不同视角的人们聚集在一起。我们谈论这个。就像，

为什么不这样做呢？我喜欢你刚才说这个工具，“后果扫描”工具可以使用得很快。我们可以谈论一些事情并在五分钟内完成。你可以花几周时间来做这件事，但这与开发大型 AI 产品、服务、功能所需的时间相比微不足道。所以花时间去做吧。提前处理一些决定。

然后你问题的另一部分是我们都需要更好地了解潜在危害的类型。所以有心理上的危害，有经济上的危害，有环境上的危害。我的意思是，有一整张不同类型危害的清单，危害的严重程度。这是一个轻微的危害还是一个非常严重的危害。然后还有危害的持续时间，从急性到代际。你知道，如果你构建一个 AI 来拒绝某个特定部分的人口，住房贷款，这会产生代际影响，这让我们回到了我们的长期思维。因此，在我们如何真正开始考虑我们正在做出的决定方面，还有很多方面。我们需要现在就开始考虑。是的。我认为你也在强调，既有考虑它的紧迫性，也有必要

谨慎行事，就好像很多人只想一头扎进 AI 世界一样。我看到很多组织说，好的，太好了。我们今天可以启动 AI，它明天就会回答我们所有的票证。就像，是的，它可以。它完全可以。但是应该吗？仅仅因为你可以，并不意味着你应该。我们需要花点时间考虑一下这里可能发生什么。可能出错的地方以及我们如何……

训练 AI 不要那样做？我们如何测试它？我们如何在对这个我们基本上刚刚招募到团队中来做所有这些事情的新员工身上建立信任？我实际上认为将 AI 视为一个多维的人类是有帮助的，尤其是在我们进入自主 AI 时。我们实际上有

AI 员工在做事情，因为这就是正在发生的事情。我们的团队中有 AI 员工在做事情，我们需要培训该员工并为该员工提供防护栏，你可以这样做，而你不能这样做。就像我们通过我们的领导力旅程所学到的那样，我相信有一些事情是你没有预料到有人会做的。

但他们还是做了。而 AI 比人类更不可预测。所以，是的。在我上课和咨询中看到的一件事是，许多领导者甚至都不真正理解……

当你谈论培训时，有数据和模型。而且，你知道，你可以通过改变等式中的不同部分来训练你的 AI 员工的不同方法。而且，

而且数据，哦，我的天哪。我的意思是，这可能又是一整集，但我现在正在研究组织的 AI 就绪情况，就它们的数据而言。如果你与任何人交谈，任何一个系统中都会存在数据问题。然后你需要开始连接这些系统，并确保数据在整个系统中保持一致

哦，我的天哪。数据将成为组织需要关注的最大领域之一。我认为大多数组织并没有意识到，为了创建他们正在设想的所有这些神奇的 AI 系统，数据提升将是多么巨大。

好的，让我们深入探讨一下，因为我完全同意你的观点。组织没有意识到提升的程度。那么我们从哪里开始呢？你会给一个这样说的组织什么建议，我们想使用 AI？

我们从哪里开始？首先，你必须了解数据准备好 AI 的含义。你必须了解这需要的所有不同特征。你必须查看你的数据管理流程，构建

你知道，治理，你知道，你如何处理隐私。我的意思是，各种各样的问题。你多久更新一次你输入 AI 的数据？你需要多久更新一次？我的意思是，有些 AI 系统可以使用几年前的数据运行，而有些 AI 系统则需要实时数据。你知道，你打算构建哪种类型的系统？

然后你必须开始对组织中所有不同的数据进行盘点。数据存储在哪里？不仅在系统内，而且在业务部门内，在不同的孤岛内，在组织内的职能部门内。我们真正需要的是业务方面和 IT 方面之间更多的协作。我们有

必须有人，你知道，我们有担任这些角色的人，业务分析师等等，但是他们的角色，我认为这只会变得越来越重要。我们将需要能够将数据库语言翻译成，你知道，营销人员试图在网站或他们的移动应用程序上实现的目标的人。所以我们必须开始合作并连接这些孤岛。

在过去的几十年里，我们一直在努力传递这个信息，以获得客户体验。那些很久以前就听从了这个呼吁的组织将处于更好的位置。但是对于仍然真正孤立工作的组织来说，你必须现在就开始努力。当你说到努力时，是指不同的工具，不同的人员角色来管理数据吗？是的。

让我们更深入一层。人们如何开始努力？两者都是。所以，再说一次，我认为，你知道，类似于今天的业务分析师通常在 IT 部门工作，并且可以成为这种粘合剂，这种翻译者。我认为这个角色将很重要。它甚至可能演变成一个非常具体的 AI 集中型业务分析师角色。所以我不会对今年及以后看到这种情况感到惊讶。完全正确。

是的，而且你还可以实施一些技术来帮助连接数据生态系统的各个不同部分。我将谈论一些我实际上不太了解的事情，但这只是我的一种想法……

这只是我这些天一直在敲响的鼓声，我真的很鼓励组织去与他们目前的供应商交谈。就像我想到了我的客户，他们使用 Tableau 或 Salesforce 数据云或任何他们正在使用的这些外观等等，去那个组织，去你目前拥有的供应商那里，并询问他们，我如何才能更好地准备好 AI？我敢打赌那里有信息。而且

或者新的工具或访问你至少开始使用所需的内容。因为我一直想把事情分解成，下一步是什么？我知道我有一些客户完全被重新构想他们如何处理数据这一概念所压倒。就像我们很久以来一直在壁橱里塞东西，现在我们必须去打开那扇门并清理它。那是，我不想这样做。

但我们必须开始。你必须开始这一点至关重要。因此，我想给人们的一条建议是，首先看看你目前的供应商推出了哪些新技术，然后看看它是否合适。还要在你的团队中进行对话，讨论我们需要哪些数据来为我们的 AI 提供数据？我们想开始引入哪些 AI？以及该 AI 需要什么才能运行？是的。

让我们开始把这个真正巨大而棘手的问题分解成更易于操作的东西，因为回避它并不会帮助你。我们至少要开始啃这个苹果。是的。

绝对的。所以，是的，联系你目前的供应商是一个很好的步骤。我还想说，如果你正在进行中，如果你正在为任何类型的技术进行招标，这必须是你向你引入生态系统的任何新供应商提出的问题。你将如何与我们拥有的所有其他系统和平台连接？然后是另一件事，这也是我们在我的课堂上经常讨论的事情，那就是

以人为本的设计团队现在必须包括一名数据科学家。你必须让数据方面的人员参与进来，从他们的角度来了解你今天拥有什么，你缺少什么，不同的部分连接起来有多困难。因为你典型的，比如说，产品经理的方法

用户体验设计师、以人为本的设计师、市场经理，你知道，这不是他们思考的世界。这并不是说他们不能，好吧，

能够学习这一点，当然，但是，你知道，这只是他们必须开始学习的新事物。而且，你知道，我们以前经历过这个，对吧？我们，我们一度没有网络，你知道，然后在20世纪90年代中期，我们开始不得不把我们现有的角色和现有的流程与这项新技术结合起来。而且，

然后移动设备也发生了同样的事情。现在，你知道，未来还会发生其他事情。所以我想说，你知道，接纳来自你组织不同部门的所有这些不同的观点。我一直都说，哦，你需要把来自财务、运营和IT部门的人员带入你的以人为本的设计流程中。但是现在，如果你在考虑任何与人工智能相关的事情，数据的声音绝对至关重要。是的。

嗯哼。我很高兴你提到了以人为本的设计，因为我知道你的课程有很多内容都是关于以人为本的设计，以及在人工智能时代以人为本的设计方法是如何变化的。因此，正如你刚才分享的那样，其中一部分是让数据成为其中的一部分。在人工智能时代，我们还需要以何种不同的方式来处理以人为本的设计？是的。课程中的很多材料都是

基于卡内基梅隆大学的研究成果，我实际上是在那里上学，我与我的一个同事一起授课，我们当时都在攻读硕士学位。他现在又回到那里当教授了。所以他正在把所有这些研究成果带到专业界。所以，卡内基梅隆大学发现的一件事是，

他们倾向于提出需要大量技术精确度，因此需要大量

努力来开发，因此如果它们没有按照我们在墙上贴便利贴时设想的那样运行，就会有很大的风险。因此，卡内基梅隆大学的研究人员发现，与其只是进行头脑风暴过程，你知道，从一张白纸开始，

理解人工智能背后的技术，而不是人工智能的功能能力，要有效得多。

我真的很喜欢这个，因为，你知道，在过去几年里，我们都对它赞不绝口的功能能力是生成，生成文本，生成图像，生成代码，无论是什么。当然，现在有了自主人工智能，我们关注的是行动的能力，对吧？

但这只是我们在课堂上讨论的八种非常广泛的能力中的两种。这些八种伟大能力的例子，就像我们喜欢称呼它们的那样，它们就在我们周围。它们就在你的手机上。你每天都在使用它们，但你不会认为它们是人工智能，因为一旦一项技术从神奇转变为，你知道，我只是每天都在使用它，

我们不再认为它是这项技术了。我们不认为自动完成是人工智能，但它确实是，我们每天都在使用它，我们所有人。

所以，我们在课堂上真正关注的一件事是让那些不是技术人员的人。我们确实会给他们一些背景知识，比如，这里有不同类型的人工智能模型，这里有一些例子，这里还有每种模型使用的数据类型和数据需求。我们给他们这个基础，然后我们说，你知道吗？你可以忘记所有这些，真正关注人工智能的功能，然后以此作为你头脑风暴的平台。

哦，太令人兴奋了。你只是让我开始思考。当我们展望人工智能的未来时，我们还有很多东西需要学习。有很多机会。有很多风险。有很多事情需要考虑。我们思考处理它的方式不是……

我们不能像以前处理其他技术实施那样来思考它。它确实需要思维方式的转变。我很高兴你把这项研究摆出来，教人们如何真正地完成这个思考过程。所以我很高兴能了解更多关于这方面的信息，并参加你的课程。我肯定会在下一期课程中。哦，太好了。太好了。是的，你知道，

我已经教授以人为本的设计几十年了。直到人工智能出现，

我们的传统方法，我们真的不需要做太多改变。这里和那里有一点。但人工智能的非确定性性质意味着我们必须从不同的位置开始。我们实际上不是从人类需求开始的，对我来说，就像我感觉我的大脑爆炸了。

当我看到这项研究时。所以是的，这太不可思议了。对我来说，这是一个巨大的学习过程。也很谦逊，就像，

哦，我必须放弃一些东西。我紧紧抓住的这些东西，我必须放弃一些。这真的是一个巨大的学习经历。是的。一个忘却和学习的经历。我认为我们所有人都会很快经历这个。凯里，非常感谢你来到节目中。人们如何才能了解更多关于你的信息？

他们可以访问kerrybodine.com/AI。在那里我会提供各种信息。这是一个我不断更新的页面，上面有我最新的想法和正在推出的课程。所以这是一个很棒的地方。太棒了。再次感谢你。我们一定会保持联系的。非常感谢你，劳伦。如果我可以留下一个

一条信息。那就是想想你每天做出的行动和决定的长期后果。这是一个非常重要的建议。我真的很感激。非常感谢你。