如今无屏幕但却有会话语音功能的智能设备正处于激增状态(如最有名的例子：亚马逊的语音控制音箱Echo)。随着这些设备的不断迭代与广泛使用，能对终端用户语音命令做出回应的智能家居和物联网，将会在不断改进的同时变得更加直观。
举个例子，目前语音控制设备已经能够调暗房间灯光并演奏动听的音乐。经过不断的实践与机器学习技术的进步，用户体验将变得更加直观、有效及自然。
除了物联网以外，品牌商将机器人视为一种新型媒介——能够帮助企业拓展新用户群体的控制手段。随着企业越来越多得使用机器人与用户进行互动，并将其运用到广告推介与问卷调查中，商家与机器人本身也对客户行为和需求有了深刻见解(机器学习)。
机器人还具有共享普通语境的重要功能。因此，当用户在继续同一个话题或已转移话题时，机器人能够明白他们的心思。例如，用户说“圣克鲁兹这个周末的天气怎么样?”，然后又接着说“行，就在那里定个酒店!”，继而又说“如果你能预定鲜花在我们到达时送给我的妻子，这将会很棒!”-这时机器人会迅速访问相应的服务，大大减少了客户操作不同应用程序所花费的时间。
经过对会话及对话模式的不断研究，对于企业来说，机器人能够更好地预测客户的需求(甚至能在客户提醒之前做出预期)。由于机器技术可以利用统计生成模式代替人工模式计算，写代码的工程师数量将逐步减少，但企业会加派技术人员建立机器学习模型并设计出更成功的用户对话体验。
会话界面不仅会取代许多消费app的功能，更会影响商业类应用。从一个正在进行的机器人应用中，我们可以了解到非常有趣的一面：当语音人工智能与数据分析技术结合起来的时候会发生什么?分析师有可能被卷进海量的原始数据——这个时候，仅仅使用类似于电子表格和手动分析查询等传统工具来诠释它们将是一个严峻的挑战。然而，如果在B2B平台上使用“会话用户体验”(conversationalUX)功能，分析师就能通过与人工智能界面对话或打字的方式与自己数据分析平台进行整合并得出结果。
Bots对分析师同样很有用处，因为它们能对原始用户的请求提供见解，并能深入了解客户的真实兴趣(这一点与传统分析师到底按哪个键以及花多少时间停留在一个页面上的分析方式截然相反)。这样做不仅加快了用户搜集信息的速度，提高了用户体验，还同时提升了品牌的认知范围。
想象一下分析师从电子表格中被解放出来，只要大声问：“过去三个月中针对18-36岁女性顾客的产品，我们公司卖的最好的是哪一款?它们有没有很显著的共同特点，如地理位置或消费时间?”(事实上，Statsbot已经创造出一个B2B机器人。这个机器人整合了应用程序接口、人工智能、Slack聊天工具、分析软件GoogleAnalytics、NewRelic以及移动应用数据平台Mixpanel来处理类似的案例)。根据这样的咨询给出即时反馈，对于提高企业内部商业效益的作用如同优化用户体验一样都是非常有价值的。
当人工智能的组件不仅能够听取语音指令并完成任务，甚至成为了一种合作者——当机器人提供智能化服务并回答客户感兴趣的内容时，这些会话体验将变得更具说服力与吸引力。随着人工智能的开发，机器人未来可能会担当商业品牌活动的“门面”，或者担任私人助理和共事者的角色……总之，它们承载着相关领域较多的期望和许诺，也有着完全替代app的潜力。
