Hören Sie auf, der Daten die Schuld zu geben. Fangen Sie an, Ihre Ziele zu korrigieren

AI lernt von uns. Und wir sind voreingenommen.

Weil AI auf größtenteils von Menschen generiertem Inhalt trainiert wird, übernimmt es unsere Vorurteile und baut sie ein. Deshalb konzentrieren sich die meisten Gespräche über AI-Vorurteile auf schlechte Daten. Müll rein, Müll raus. Einfach genug. Aber auch mit sauberen Daten schleicht sich Vorurteil ein.

Ein subtileres und oft übersehenes Problem ist das Ziel-Vorurteil. Es ist weniger sichtbar als ein Datensatz-Problem und ist eine der größten Herausforderungen für kundenorientierte AI-Anwendungen.

In diesem Artikel werde ich mich mit dem Aussehen von Ziel-Vorurteil als Teil der Kundenerfahrung (CX) auseinandersetzen, warum es wichtig ist und was Marken dagegen unternehmen können.

Definition von Ziel-Vorurteil

Ziel-Vorurteil hat nichts mit fehlerhaften Daten zu tun. Es hat mit fehlerhafter Absicht zu tun. AI tut genau das, was es angehalten wird, und wenn es angehalten wird, den Umsatz zu maximieren, wird es das tun – auch wenn das bedeutet, die Beziehung zum Kunden zu schädigen.

Nehmen wir Delta Air Lines. Sie haben kürzlich AI-gesteuerte Preise angekündigt, die den maximalen Preis bestimmen, den der Verbraucher zu zahlen bereit ist. Es ist ein perfektes Beispiel für Ziel-Vorurteil. Das System ist nicht darauf trainiert, Ihnen ein gutes Angebot zu finden. Es ist darauf trainiert, die Konversion zu steigern und die Betriebskosten zu senken.

Angenommen, Sie buchen eine Reise nach Paris. Sie wollen den besten Tarif, aber das System will den besten Gewinn. Die AI könnte einen Flug für 800 Dollar anbieten, wenn ein Flug für 400 Dollar verfügbar ist. Nicht weil die AI falsch ist, sondern weil sie ihre Arbeit tut.

Genau die Art von Personalisierung, die die Verbraucher anflehen …

Warum es unvermeidlich ist

Ziel-Vorurteil ist ein Spiegelbild der Werte, Kultur und Prioritäten Ihrer Marke. Es ist in die Struktur Ihrer AI eingewoben. Die eigentliche Frage ist, in welche Richtung es “neigt”. Favorsiert es die Ziele des Kunden oder die Umsatzziele?

Verschiedene Teams, Regionen und Kulturen haben unterschiedliche Mentalitäten und werden das AI-Modell anders trainieren. Wenn die Verkaufsteams die Zügel in die Hand nehmen, wird es in Richtung Konversion neigen. Wenn die CX-Gruppe die Führung übernimmt, könnte es besser auf Service und Einsparungen ausgerichtet sein.

Selbe Architektur, unterschiedliche Ergebnisse.

Die Lösung besteht nicht darin, den Vorurteil vollständig zu entfernen – es geht darum, ihn in die richtige Richtung zu lenken. Lenken Sie Ihre AI in Richtung langfristige Loyalität, nicht in Richtung kurzfristiger Gewinne.

Die Folgen einer fehlgeleiteten AI

Das größte Risiko, das Marken bei Ziel-Vorurteil eingehen, ist der Verlust von Vertrauen.

Kunden sind bereits genervt von generischen, irrelevanten Markeninteraktionen. Wenn AI diese Erfahrungen verschlimmert, frustriert und entfremdet es den Käufer.

Wenn große Sprachmodelle (LLM) auf voreingenommenen, annahmebasierten Daten trainiert werden, werden sie unpersönliche Antworten liefern. Als Ergebnis werden die Kunden das Gefühl haben, dass die Marke sich nicht um sie kümmert. Sie können heute bei Ihnen kaufen, sind aber weniger wahrscheinlich, langfristig bei Ihrer Marke zu bleiben.

Die Erfahrung bestimmt heute die Loyalität. Viele Kunden sind sogar bereit, mehr für sie zu bezahlen. Wenn also eine AI versucht, ein teures Produkt aufzudrängen, das nicht den Bedürfnissen entspricht, bemerken sie es. Sie optieren aus. Sie kommen nicht zurück.

Das agente AI-Problem

Das Risiko steigt, wenn wir uns agente AI ansehen.

Agente AI ist darauf ausgelegt, selbstständig zu handeln. Sie kann mehrschrittige Workflows ohne menschliche Beteiligung ausführen. Aber wenn die Logik der AI fehlerhaft ist oder das Training nicht ausgerichtet ist, wächst der Schaden.

Experten stimmen darin überein, dass agente AI noch einen weiten Weg vor sich hat. Tatsächlich zeigt ein recentes Bericht, dass, obwohl fast alle CFOs von agenter AI wissen, nur 15 % ernsthaft darüber nachdenken. Entsprechende Daten deuten darauf hin, dass die Fähigkeit, Vorurteile genau zu überwachen und zu verhindern, ein wichtiger Barrier für die Einführung war.

Die meisten agenten Systeme kämpfen immer noch mit Mehrdeutigkeit, persistenter Speicherung und Rechenschaftspflicht. Das ist eine gefährliche Kombination, wenn es keine klare Möglichkeit gibt, Fehler oder Vorurteile zu diagnostizieren oder zu korrigieren, während sie auftreten.

Marken sollten nicht auf der Seitenlinie sitzen, aber sie sollten strategisch vorgehen.

Wie Marken Ziel-Vorurteil minimieren können