Klíč k úspěšným řešením umělé inteligence? Chování uživatelů

V posledních letech není žádným tajemstvím, že rozmach technologických inovací zachvátil celý svět. Generativní umělá inteligence, zejména, se stala stále populárnější, s nástroji jako ChatGPT, které dosáhly 100 milionů uživatelů pouhé dva měsíce po spuštění. Tyto pokročilé řešení umělé inteligence však nejsou nic bez smysluplných a kvalitních dat.

Bohužel, proces získání takových dat není vždy jednoduchý – společnosti potřebují zachytit a zpracovat data tak, aby odstranily předpojatost a formátovat je pro snadné použití umělou inteligencí. Zvláště když společnosti jako OpenAI a Anthropic začínají mít nedostatek dat pro školení svých modelů umělé inteligence, importance sběru využitelných a smysluplných dat roste.

Jak se svět umělé inteligence rozšiřuje, společnosti musí pochopit dopad kvalitních dat versus špatných dat na řešení umělé inteligence a kritickou roli, kterou chování uživatelů může hrát při budování, školení a posilování nástrojů poháněných umělou inteligencí.

Dopad kvalitních vs. špatných dat na řešení umělé inteligence

Modely umělé inteligence se spoléhají na data, aby se naučily vzorcům, předpověděly výsledky a provedly úkoly. Pokud jsou data pro školení poškozená, nepřesná nebo plná chyb, model může produkovat předpojaté a nespolehlivé výsledky, špatné uživatelské zkušenosti, bezpečnostní rizika a regulatorní rizika. Skutečně, Gartner odhaduje, že kvalita dat samotná stojí organizace v průměru 12,9 milionu dolarů ročně.

Školení modelů umělé inteligence na kvalitních datech umožňuje organizacím učinit lepší, informovanější rozhodnutí, implementovat spolehlivé procesy, snížit problémy s dodržováním předpisů a vyhnout se nákladným důsledkům. Může to také vést k lepšímu zákaznickému a akcionářskému prožitku, zvýšení příjmů a podílu na trhu a snížení rizika. Bez holistických, smysluplných a přesných dat budou společnosti mít těžkou dobu budování a správy těchto stále složitějších aplikací a ekosystémů umělé inteligence.

Růst chování uživatelů

Data o chování uživatelů z interakcí s produkty a službami mohou společnostem poskytnout hluboké znalosti pro modely umělé inteligence. Skutečně, McKinsey & Company odhaduje, že organizace, které využívají znalosti o chování zákazníků, překonávají své kolegy o 85 % v růstu tržeb a více než 25 % v hrubém zisku.

Data o chování uživatelů popisují interakce uživatelů s digitálními prostředími, odhalující podrobné preference a vzorce. Stojí jako základní prvek pro odhalení postoje za uživatelskými kliky. Například data o chování uživatelů mohou odhalit kritické metriky, jako je doba relace, aktivní doba na webu, počet chybových zpráv nebo mrtvých kliků, aby poskytly společnostem jasnější obraz o uživatelském prožitku, preferencích a bodech frustrace.

Zatímco tato data mohou pomoci podnikům identifikovat chyby a vylepšit uživatelský prožitek, také obsahují kritické znalosti pro společnosti, aby využily nových možností pro svá řešení umělé inteligence, včetně lepšího předpovědi, vylepšených bezpečnostních opatření a zlepšeného personalizace:

Předpověď

Vybaveni daty o chování uživatelů, společnosti mohou získat cenné znalosti o chování uživatelů, vzorcích, preferencích a bodech frustrace, aby mohli předpovědět budoucí chování přesněji a vytvořit lepší prožitek. Například prohlížení webu, registrace do novinek, aktivity nákupního košíku a interakce na sociálních médiích nejen slouží jako digitální chlebové drobky, ale také jako indikátory budoucího nákupního chování. S těmito daty v ruce budou společnosti mít lepší představu o spotřebitelském chování, umožňující informovanější předpovědi a strategická rozhodnutí.

Identifikace hrozeb

Společnosti mohou využít data o chování uživatelů k identifikaci hrozeb při vývoji řešení umělé inteligence analýzou vzorců uživatelských interakcí pro anomálie nebo podezřelé aktivity. Sledováním metrik, jako je doba relace nebo vzorce kliknutí, společnosti mohou detekovat odchylky od normálního uživatelského chování, které mohou indikovat hrozby nebo potenciální zranitelnosti. Například finanční služba může využít data o chování uživatelů k prozkoumání, jak uživatelé obvykle procházejí webem, a analyzovat nesrovnalosti, aby určila, zda je konkrétní chování nebo vzorec podvodný nebo ne. Tento proaktivní přístup umožňuje společnostem rychle řešit bezpečnostní problémy, snižovat rizika a chránit své systémy umělé inteligence.

Personalizace

Jak se svět umělé inteligence urychluje, hyper-personalizované zákaznické prožitky brzy budou standardem. S daty o chování uživatelů mohou inženýrské týmy předpovědět chování a přizpůsobit uživatelské prožitky. Podniky, které sledují historii nákupů zákazníků a vytvářejí podrobné zákaznické profily, mohou budovat silnější loajalitu k značce. Vybaveni těmito daty, maloobchodníci mohou nabízet prožitky, které jsou více personalizované prostřednictvím cílených nabídek a relevantních příležitostí k prodeji. Například data o chování uživatelů mohou identifikovat nákupce, kteří jsou více pravděpodobně opustí svůj košík. Maloobchodníci mohou použít tyto informace k poskytování personalizované slevy cílovému segmentu, potenciálně převádějící ztracené prodeje na konverze.

Data o chování uživatelů jsou klíčem k úspěchu

V éře rychlého technologického pokroku závisí úspěch a užitečnost řešení umělé inteligence na smysluplných a přesných datech. Jak se poptávka po kvalitních datech zvyšuje, data o chování uživatelů se stávají zásadním zdrojem pro vývoj umělé inteligence. Využíváním znalostí získaných z interakcí uživatelů, společnosti mohou lépe předpovědět a předpovídat chování uživatelů, identifikovat hrozby a chránit systémy a poskytovat personalizované prožitky, které předvídají a překračují očekávání uživatelů.

Jak se krajina umělé inteligence dále vyvíjí, přijetí dat o chování uživatelů nejen zajišťuje účinnost řešení umělé inteligence, ale také vytváří cestu pro transformační a příjemné uživatelské prožitky.