Generativní AI pro trhový výzkum: Přístup a rizika

“S velkou mocí přichází velká zodpovědnost.” Nemusíte být fanouškem Marvelu, abyste rozpoznali tuto citaci, která se stala populární díky franšíze Spider-Mana. A přestože původně odkazovala na nadlidskou rychlost, sílu, agilitu a odolnost, je to velmi užitečná myšlenka, kterou je třeba mít na paměti, když se snažíme porozumět vzestupu generativního AI.

Zatímco sama technologie není nová, spuštění ChatGPT ji dostalo do rukou 100 milionům lidí za pouhé 2 měsíce, což pro mnoho lidí bylo jako získání super schopnosti. Ale jako u všech super schopností záleží na tom, k čemu je použijete. Generativní AI není výjimkou. Existuje potenciál pro velké, dobré i zlé.

Největší značky světa nyní stojí na kritickém rozcestí, aby rozhodly, jak budou tuto technologii využívat. Současně přetrvává ekonomická nejistota a rostoucí inflace, což spotřebitele nechává v nejistotě, jak priorizovat své výdaje.

Pokud vezmeme v úvahu obě tyto faktory, může generativní AI pomoci značkám získat výhodu v boji o pozornost spotřebitelů. Nicméně musí mít vyvážený pohled – vidět možnosti, ale také rizika, a přistupovat k oběma s otevřenou myslí.

Co znamená generativní AI pro analytickou práci

Průmysl trhu není cizí změnám – nástroje a metody, které jsou k dispozici profesionálům v oblasti spotřebitelských znalostí, se vyvinuly rychle v posledních desetiletích.

V této fázi můžeme pouze spekulovat o rozsahu a rychlosti změn, které bude mít stále dostupnější generativní AI. Nicméně existují jisté základy, které by měly být na místě, aby mohli rozhodovatelé rychle reagovat, jakmile budou k dispozici další informace.

V konečném důsledku se vše vrátí k tomu, zda klademe správné otázky.

Jaké jsou příležitosti?

První příležitost, kterou nabízí generativní AI, je zvýšená produktivita. Může dramaticky urychlit procesy generování nápadů, informací a psaného textu, jako jsou první verze e-mailů, zpráv nebo článků. Tím, že vytváří efektivitu v těchto oblastech, umožňuje strávit více času na úkolech, které vyžadují významné lidské odborné znalosti.

Rychlejší přístup k informacím

Pro analytickou práci vidíme velký potenciál v souhrnech informací. Například platforma Stravito již používá generativní AI k vytváření automatických souhrnů jednotlivých zpráv o trhu, což odstraňuje potřebu ručně psát originální popis pro každou zprávu.

Vidíme také potenciál pro další rozvoj tohoto případu použití s možností souhrnu velkých objemů informací pro rychlé zodpovězení obchodních otázek ve snadno konzumovatelném formátu. Například to by mohlo vypadat tak, že napíšete otázku do vyhledávacího pole a dostanete stručnou odpověď založenou na interní znalostní bázi společnosti.

Pro značky by to znamenalo, že by mohly rychleji zodpovědět jednoduché otázky, a mohlo by to také pomoci vyřešit spoustu základních problémů, když se ponoříme do složitějších problémů.

Demokratizace znalostí prostřednictvím lepší samoobsluhy

Generativní AI by mohl také usnadnit přístup ke znalostem pro všechny obchodní partnery bez nutnosti přímého zapojení manažera znalostí každý čas. Odstraněním bariér pro přístup by generativní AI mohl pomoci organizacím, které se snaží hluboce integrovat spotřebitelské znalosti do svých denních operací.

Mohlo by to také pomoci zmírnit obvyklé obavy spojené se všemi partnery, kteří mají přístup k trhu, jako je například kladení nesprávných otázek. V tomto případě může generativní AI pomoci obchodním partnerům bez výzkumného zázemí položit lepší otázky tím, že jim nabídne relevantní otázky související s jejich vyhledávacím dotazem.

Přizpůsobená komunikace pro vnitřní a vnější publikum

Jedna další příležitost, která přichází s generativním AI, je možnost přizpůsobit komunikaci pro vnitřní i vnější publikum.

V kontextu znalostí existuje několik potenciálních aplikací. Může pomoci učinit sdílení znalostí více účinným tím, že usnadní personalizaci znalostních komunikací pro různé obchodní partnery v rámci organizace. Může být také použito k přizpůsobení briefů pro výzkumné agentury jako způsob, jak zefektivnit výzkumný proces a minimalizovat zpětnou vazbu.

Jaká jsou rizika?

Generativní AI může být účinným nástrojem pro týmy znalostí, ale také představuje různá rizika, o kterých by si organizace měly být vědomy před implementací.

Závislost na podnětu

Jedno základní riziko je závislost na podnětu. Generativní AI je statistické, ne analytické, takže funguje tím, že předpovídá nejpravděpodobnější kus informací, který má říci jako další. Pokud mu dáte špatný podnět, budete pravděpodobně dostávat stále velmi přesvědčivou odpověď.

Důvěra

Co se stává ještě složitějším, je způsob, jakým generativní AI může kombinovat správné informace s nesprávnými informacemi. V nízkorizikových situacích může být to zábavné. Ale v situacích, kde se dělají milionové obchodní rozhodnutí, musí být vstupy pro každé rozhodnutí důvěryhodné.

Kromě toho jsou mnohé otázky týkající se chování spotřebitelů komplexní. Zatímco otázka „Jak reagovali mileniálové žijící v USA na náš poslední koncept testu?“ by mohla vygenerovat jasnou odpověď, hlubší otázky o lidských hodnotách nebo emocích často vyžadují nuancovanější perspektivu. Ne všechny otázky mají jedinou správnou odpověď, a když se snažíme syntetizovat velké soubory výzkumných zpráv, klíčové detaily by mohly vypadnout.

Průhlednost

Jedno další klíčové riziko, na které je třeba dbát, je nedostatek průhlednosti ohledně toho, jak jsou algoritmy trénovány. Například ChatGPT nemůže vždy říci, odkud získal své odpovědi, a i když může, tyto zdroje by mohly být nemožné ověřit nebo dokonce existovat.

A protože algoritmy AI, generativní nebo jinak, jsou trénovány lidmi a existujícími informacemi, mohou být zkreslené. To může vést k odpovědím, které jsou rasistické, sexistické nebo jinak urážlivé. Pro organizace, které se snaží vyvrátit zkreslení ve svém rozhodování a vytvořit lepší svět pro spotřebitele, by to bylo příkladem generativního AI, který činí práci méně produktivní.

Bezpečnost

Některé běžné použití ChatGPT zahrnují generování e-mailů, meetingů, zpráv nebo zpráv. Ale vkládání nezbytných detailů pro generování těchto textů může ohrozit citlivé firemní informace.

Ve skutečnosti analýza provedená bezpečnostní firmou Cyberhaven zjistila, že z 1,6 milionu znalostních pracovníků napříč odvětvími 5,6% alespoň jednou použilo ChatGPT na práci a 2,3% vložilo důvěrná firemní data do ChatGPT.

Společnosti jako JP Morgan, Verizon, Accenture a Amazon zakázaly svým zaměstnancům používat ChatGPT na pracovišti z důvodu bezpečnostních obav. A nedávno Itálie se stala první západní zemí, která zakázala ChatGPT, zatímco vyšetřuje obavy týkající se ochrany osobních údajů, což upoutalo pozornost regulačních orgánů v jiných evropských zemích.

Pro týmy znalostí nebo kohokoli, kdo pracuje s vlastními výzkumy a znalostmi, je důležité být si vědom rizika spojeného s vkládáním informací do nástroje, jako je ChatGPT, a zůstat v obraze o vnitřních bezpečnostních politikách organizace a politikách poskytovatelů, jako je OpenAI.

Je naší pevnou vírou, že budoucnost spotřebitelského porozumění bude stále potřebovat kombinovat lidské odborné znalosti s mocnou technologií. Nejvýkonnější technologie na světě bude k ničemu, pokud ji nikdo nebude chtít používat.

Proto by se měly značky soustředit na zodpovědné experimentování, aby našly správné problémy, které je třeba vyřešit se správnými nástroji, a neimplementovat technologii pouze pro její sake. S velkou mocí přichází velká zodpovědnost. Nyní je čas pro značky, aby rozhodly, jak budou tuto technologii využívat.