Stop med at skyde skylden på data. Start med at fikse dine mål

AI lærer af os. Og vi er fordomsfulde.

Fordi AI er trænet på overvejende menneskeskabt indhold, tager det vores fordomme til sig og bager dem ind. Det er derfor, at de fleste diskussioner om AI-forudomme fokuserer på dårlige data. Skrald ind, skrald ud. Simpelt nok. Men selv med rene data, sniger forudomme sig alligevel ind.

Et mere subtilt og ofte overset problem er mål-forudomme. Det er mindre synligt end et datasæt-problem og er en af de største udfordringer for kunde-orienteret AI-brug.

I denne artikel, vil jeg dykke ned i, hvordan mål-forudomme ser ud som en del af kundeoplevelsen (CX), hvorfor det er vigtigt og hvad mærker kan gøre for at løse det.

Definering af mål-forudomme

Mål-forudomme handler ikke om fejlbehæftet data. Det handler om fejlbehæftet hensigt. AI gør præcis, hvad den bliver bedt om, og hvis den bliver bedt om at maksimere omsætning, vil den gøre det – selvom det betyder, at den skader forholdet til kunden.

Tag Delta Air Lines som eksempel. De annoncerede nyligt AI-drevet prissætning, der kan bestemme, hvor meget forbrugeren er villig til at betale. Det er et perfekt eksempel på mål-forudomme. Systemet er ikke trænet til at hjælpe dig med at finde en god aftale. Det er trænet til at øge konvertering og reducere driftsomkostninger.

Lad os sige, at du booker en rejse til Paris. Du vil have den bedste pris, men systemet vil have den bedste margin. AI’en kan tilbyde en $800-flight, når en $400-flight er tilgængelig. Ikke fordi AI’en er forkert, men fordi den gør sit job.

Ikke helt det, som forbrugerne beder om, når det kommer til personlig tilpasning…

Hvorfor det er uundgåeligt

Mål-forudomme er en refleksion af din mærkes værdier, kultur og prioriteringer. Det er vævet ind i AI’ens struktur. Det virkelige spørgsmål er, hvilken vej det “læner” mod? Favorsager det kunde-mål eller omsætnings-mål?

Forskellige teams, regioner og kulturer har forskellige mindset og vil træne AI-modellen på en anden måde. Hvis salgsteamet tager rattet, vil det læne mod konvertering. Hvis kundeoplevelsesteamet er i charge, kan det være bedre tilpasset service og besparelser.

Samme arkitektur, forskellige resultater.

Løsningen er ikke at fjerne forudomme helt – det er at pege det i den rigtige retning. Forudommene din AI for langsigtede loyalitet, ikke kortsigtede sejre.

Konsekvenserne af misalignet AI

Den største risiko, som mærker står over for, når det kommer til mål-forudomme, er tab af tillid.

Forbrugerne er allerede trætte af generiske, irrelevante mærke-interaktioner. Når AI gør disse oplevelser værre, frustrerer og alienere det køberen.

Hvis store sprogmodeller (LLM’er) er trænet på forudommehæftet, antagelsesbaseret data, vil de producere upersonlige svar. Som resultat vil kunderne føle, at mærket ikke kunne være mere ligeglad med dem. De kan købe fra dig i dag, men er mindre sandsynlige for at blive hos dit mærke på længere sigt.

Oplevelse driver nu loyalitet. Mange kunder er villige til at betale mere for det. Så når en AI forsøger at opgradere et højpris-produkt, der ikke passer til behovet, lægger de mærke til det. De afviser det. De kommer ikke tilbage.

Det agente AI-problem

Denne risiko blæser op, når vi ser på agente AI.

Agente AI er bygget til at handle på egen hånd. Det kan gennemføre flertrins-arbejdsgange uden menneskelig indblanding. Men hvis AI’ens logik er fejlbehæftet eller træningen er misalignet, vokser skaden.

Eksperter er enige om, at agente AI har langt tilbage. Faktisk viser en ny rapport, at mens næsten alle CFO’er kender til agente AI, overvejer kun 15% det alvorligt. Tilsvarende data indikerer, at evnen til at overvåge og forhindre forudomme var en nøglebarriere for adoption.

De fleste agente systemer kæmper stadig med tvetydighed, varig hukommelse og ansvarlighed. Det er en farlig kombination, når der ikke er en klar måde at diagnosticere eller korrigere fejl eller forudomme, mens de sker.

Mærker bør ikke sidde på tilskuerpladserne, men de skal procedere strategisk.

Hvordan mærker kan minimere mål-forudomme

Lad os være klare: Du kan ikke eliminere forudomme. Du ER forudomme.

Dit mærke former, hvordan AI opfører sig – til bedre eller til værre. Disse forudomme findes allerede i dine nuværende kunde-interaktioner. De er i friktionen i din afbestillingsflow, gennemsigtigheden af dine vilkår og betingelser eller mørke mønstre på din website.

Forskellen med AI-forudomme er skalaen. AI kan forstærke disse beslutninger hurtigere og med langt mindre tilsyn, hvilket vil underminere langsigtede mål som mærke-loyalitet og kunde-værdi.

Det er derfor, du skal komme før det:

1. Stil de rigtige spørgsmål

Før du starter din AI-rejse, stop og spørg: “Har vi virkelig, hvad vi har brug for for at gøre det rigtigt? Kan vi klare det uden at sætte forbrugeroplevelsen og vores mærke i fare?”

For mange mærker hopper ind i AI, fordi de ikke vil falde bagud. Men at forsøge at holde trit med Jones’erne er en dårlig strategi.

Har du den rigtige kunde-data, integrationer og governance til at støtte en kunde-orienteret AI-brugssag uden at øge forudomme? Forstår du fuldt ud dine kunders mål?

Hvis svaret er nej, eller selv “lidt”, er du ikke klar.

2. Balancér mål

For at balancere kunde- og forretningsmål effektivt, tænk på kundens behov som målet, mens dine forretningsmål er grænserne. Din AI skal operere inden for disse grænser, men sigte mod en kunde-først-udgang. Du kan også se det som en balance mellem kortsigtet og langsigtet tænkning.

Kortsigtet målinger, som omsætning pr. interaktion, er vigtige. Men de er ofte i konflikt med langsigtede værdi. Selv “AI-faderen” advarede mod AI, der er drevet af kortsigtet profit, fordi den mindset ikke skalerer.

Din AI kan nå sit omsætningsmål i dag, men er du villig til at bytte kunde-loyalitet for en hurtig gevinst?

Overvej Delta-eksemplet igen. Strategien er teknisk smart og forretnings-orienteret. Men forbrugerne var ikke begejstrede for ideen om at betale mere for flybilletter, og mærket fik en negativ reaktion.

Tænk i fem-års-tidsrammer. Du skal vokse kunde-værdi langsomt og bæredygtigt.

3. Forstå dine kunders udviklende behov

Ikke kun generelt, men i hver brugs-sag. Hvad forsøger de at opnå?

Hvis du ikke forstår det, vil din AI bare gætte. Det er derfor, dine kunde-profiler skal være aktuelle, komplette og specifikke, både på et højt niveau og på en individuel basis.

Brede segmenter og forældede antagelser vil ikke være nok. Du har brug for data, der repræsenterer den virkelige person på den anden side af interaktionen. Det vil føre til en dybere forståelse af kunden og danne grundlaget for din LLM-træning.

Retrieval-augmenterede generationsmodeller (RAG) hjælper også her, hvor de trækker fra kurateret, relevant data for at give forbrugeren en bedre oplevelse for den specifikke opgave, de forsøger at udføre.

Men det er ikke en enkeltøvelse. Kunde-mål skifter, og forventninger ændrer sig. Mærker skal opdatere deres AI-systemer regelmæssigt for at reflektere de seneste udviklinger. Det betyder at genbesøge træningsdata og facilitere fortsat læring, ikke kun finjustere outputs.

4. Undersøg AI-leverandører nøje

Ikke alle leverandører er skabt lige. Store løfter betyder ikke altid store resultater. Vælg partnere med virkelig verdensomspændende ekspertise og en bevist track-record, ikke kun flotte demos. Leverandører med årtiers domæne-specifikke data kan bruge det til at træne modeller bedre end en ny mærke, der afhænger af generaliserede datasæt.

Din kunde kan mærke forskellen i dybde af data, når de har brug for specialiseret support.

Og husk, hvis AI fejler i det vilde, vil dit mærke lide. Spørg blot folkene, der blev ramt af 2024 CrowdStrike-outagen. Den gennemsnitlige forbruger skyldte ikke udbyderen. De skyldte mærkerne, der implementerede teknologien.

Søg efter leverandører, der har gjort det før, i din branche, med dine brugssager. Domæne-kendskab slår ambition hver gang.

5. Byg i governance

Hvis du ikke definerer logik tydeligt og konsekvent, vil din AI begynde at træffe beslutninger baseret på mønstre, ikke politikker. Disse mønstre må ikke repræsentere dit mærke, dine værdier eller dine lovmæssige forpligtelser.

Centraliseret orkestrering og regel-sætning er kritiske for at sikre, at AI gør, hvad det skal – hver gang, over hver kunde-interaktion. Uden denne slags governance, kan en model håndtere en faktura-spørgsmål på en måde, mens en anden giver et helt andet svar.

Hold fast ved branchens bedste praksis og læn dig på risiko-styrings-rammer for at beskytte mærket. God governance vil ikke langsætte dig. Det vil redde dig fra oprydningsarbejde senere.

6. Definér agente AI med forsigtighed

Medierne gør det lyde, som om agent-baserede systemer er fremtiden for alt. I virkeligheden er de fleste mærker ikke klar, og det er okay.

Siden der ikke er meget bevis endnu, start småt. Partner med en teknologileverandør, der har gjort det før, og kan guide dig på vejen. Prioriter lav-risiko-arbejdsgange med tydeligt definerede skridt, hvor niveauet af agenti kan betrodes – idealt ejes af et enkelt team. Disse brugssager har typisk tydelig logik, ansvarlighed og tilsyn. Så kan du lære og skala derefter.

Hvis multiple teams er involveret eller processen mangler struktur, forvent ikke, at maskin-beslutning vil fungere for dine kunder.

For at være rigtig succesfuld, kræver agente AI adgang til en komplet og aktuel kunde-profil. Uden real-tid kontekst, vil selv de bedste modeller producere afkoblet, forudommehæftet oplevelser.

Forudomme er en spejl, ikke en fejl

AI opfinder ikke forudomme. Det reflekterer, hvad det bliver fortalt gennem data, træning og forretningsprioriteter. Det er derfor, alignment er vigtigt. Hvis dine systemer ikke er designet omkring kunden, vil AI kun øge afstanden.

Forudomme kan ikke fuldstændigt fjernes, men det kan styrkes.

Gør langsigtede loyalitet til dit primære mål. Resten følger. Når hver model-beslutning er filtreret gennem retention, kunde-værdi og tillid, følger resten af prioriteringerne (governance, kunde-forståelse, balancerede mål) naturligt.

Genveje for i dag koster næsten altid i morgen, men fortsæt med loyalitet i hjertet af din strategi, og AI går fra en belastning til en fordel.