Generatiivinen tekoäly markkinatutkimuksessa: Mahdollisuudet ja riskit

”Suurella voimalla tulee suuri vastuu.” Et tarvitse olla Marvel-fani tunnistaaksesi tämän lauseen, jota Spider-Man -franchise on popularisoinut. Alun perin lause viittasi yliluonnolliseen nopeuteen, voimaan, ketteryyteen ja kestävyyteen, mutta se on hyvin sovellettavissa myös generatiivisen tekoälyn nousuun.

Itse tekniikka ei ole uutta, mutta ChatGPT:n julkaisu toi sen 100 miljoonan ihmisen käsiin vain kahdessa kuukaudessa, mikä monille tuntui kuin saisi supervoiman. Mutta kuten kaikki supervoimat, on tärkeää miettiä, mitä niillä tekee. Generatiivinen tekoäly ei ole poikkeus. Siinä on potentiaalia sekä hyvään että pahaan.

Maailman suurimmat brändit ovat nyt kriittisessä vaiheessa päättää, miten ne käyttävät tätä teknologiaa. Samalla taloudellinen epävarmuus ja inflaatio ovat jatkuneet, joten kuluttajat ovat epävarmoja siitä, miten priorisoida kulutusta.

Generatiivinen tekoäly voi auttaa brändejä saamaan jalansijaa kuluttajien huomion taistelussa. Brändien on kuitenkin otettava tasapainoinen näkökulma – nähdä mahdollisuudet, mutta myös riskit, ja lähestyä molempia avoimin mielin.

Mitä generatiivinen tekoäly tarkoittaa markkinatutkimukselle

Markkinatutkimusala ei ole vieras muutoksille – kuluttajatutkimuksen ammattilaisten käytössä olevat työkalut ja menetelmät ovat kehittyneet nopeasti viimeisten vuosikymmenien aikana.

Tässä vaiheessa emme voi kuin spekuloida, miten helposti saatavissa oleva generatiivinen tekoäly tulee muuttamaan asioita. On kuitenkin tärkeää, että päätöksentekijöillä on joitakin perusteita, joiden avulla he voivat reagoida nopeasti, kun tietoa tulee saataville.

Lopulta kaikki palautuu siihen, mitä kysymyksiä kysytään.

Mitä mahdollisuuksia on?

Tällä hetkellä generatiivisen tekoälyn tarjoama päämahdollisuus on tuottavuuden parantuminen. Se voi nopeuttaa merkittävästi ideoinnin, tietojen ja kirjoitettujen tekstien prosesseja, kuten esimerkiksi sähköpostien, raporttien tai artikkeleiden ensimmäisiä luonnoksia. Luomalla tehokkuutta näillä alueilla, se mahdollistaa enemmän aikaa tehtäville, jotka vaativat merkittävää inhimillistä asiantuntijuutta.

Nopeampi tie näkemyksiin

Erityisesti markkinatutkimukselle yksi alue, jolla näemme paljon potentiaalia, on tietojen yhteenveto. Esimerkiksi Stravito-alusta on jo käyttänyt generatiivista tekoälyä luomaan automaattisia yhteenvedon markkinatutkimusraportteja, mikä poistaa tarpeen kirjoittaa manuaalisesti alkuperäinen kuvaus kullekin raportille.

Näemme myös potentiaalia kehittää tätä käyttötapauksia eteenpäin mahdollisuudella yhteenvedon suurista tietomääristä vastata liiketoimintakysymyksiin nopeasti ja helppotajuisessa formaatissa. Esimerkiksi tämä voisi olla kirjoittamalla kysymys hakukenttään ja saamalla tiivis vastaus perustuen yrityksen sisäiseen tietopohjaan.

Brändeille tämä tarkoittaisi kykyä vastata yksinkertaisiin kysymyksiin nopeammin, ja se voisi myös auttaa hoitamaan paljon pohjustustyötä, kun tutkitaan monimutkaisempia ongelmia.

Näkemysten demokratisointi paremman itsepalvelun kautta

Generatiivinen tekoäly voisi myös tehdä siitä helpompaa kaikille liiketoimintasidosryhmille päästä käsiksi näkemyksiin ilman, että heidän tarvitsee olla suoraan yhteydessä markkinatutkimuksen johtajaan joka kerta. Poistamalla esteitä pääsyyn, generatiivinen tekoäly voisi auttaa organisaatioita, jotka haluavat integroida kuluttajatutkimusta syvemmälle päivittäisiin toimintoihinsa.

Se voisi myös auttaa lieventämään yleisiä huolenaiheita, jotka liittyvät kaikkien sidosryhmien pääsyyn markkinatutkimukseen, kuten esimerkiksi vääränlaisiin kysymyksiin. Tässä käyttötapauksessa generatiivinen tekoäly voi auttaa liiketoimintasidosryhmiä ilman tutkimustaustaa kysymään parempia kysymyksiä ohjaamalla heitä relevantteja kysymyksiä heidän hakukyselyynsä liittyen.

Räätälöity viestintä sisä- ja ulkopuolisille yleisöille

Generatiivisen tekoälyn myötä on myös mahdollisuus räätälöidä viestintää sekä sisä- että ulkopuolisille yleisöille.

Markkinatutkimuksen kontekstissa on useita potentiaalisia sovelluksia. Se voisi tehdä tietojen jakamisesta vaikuttavampaa tekemällä helpommaksi personoida näkemyksiä eri liiketoimintasidosryhmille koko organisaatiossa. Se voisi myös käyttää räätälöimään tutkimusohjeita tutkimusyrityksille, jolloin tutkimusprosessi sujuvoituu ja vähentää tarvetta takaisinviittauksiin.

Mitä riskejä on?

Generatiivinen tekoäly voi olla tehokas työkalu markkinatutkimustiimille, mutta se myös asettaa useita riskejä, joista organisaatioiden on oltava tietoisia ennen sen käyttöönottoa.

Ohjauseen riippuvuus

Yksi perusriski on ohjauseen riippuvuus. Generatiivinen tekoäly on tilastollinen, ei analyyttinen, joten se toimii ennustamalla todennäköisintä tietoa, jonka se sanoo seuraavaksi. Jos annat sille väärän ohjausmerkin, saat yhä todennäköisesti vakuuttavan vastauksen.

Luottamus

Mitä hankalampaa on, on se, miten generatiivinen tekoäly voi sekoittaa oikean ja väärän tiedon. Matalan prioriteetin tilanteissa tämä voi olla hauskaa. Mutta tilanteissa, joissa miljoonien dollarien liiketoimintapäätökset tehdään, jokaisen päätöksen syötteen on oltava luotettavaa.

Lisäksi monet kuluttajakäyttäytymiseen liittyvät kysymykset ovat monimutkaisia. Vaikka kysymys “Miten Yhdysvalloissa asuvat millenialit reagoivat viimeisimpään konseptitestiimme?” voi tuottaa selkeän vastauksen, syvempiin kysymyksiin inhimillisten arvojen tai emotionaalisten kysymysten ymmärtämiseen vaaditaan usein monipuolista näkökulmaa. Kaikkiin kysymyksiin ei ole yhtä oikeaa vastausta, ja pyrkimyksessä syntetisoida suuria tutkimusraporttisarjoja, avainyksityiskohtia voi jäädä väliin.

Avoin tilinpäätös

Toinen tärkeä riski on avoimuuden puute siinä, miten algoritmit on koulutettu. Esimerkiksi ChatGPT ei aina voi kertoa, mistä se sai vastauksensa, ja vaikka se voi, ne lähteet saattavat olla mahdottomia vahvistaa tai ne eivät edes välttämättä ole olemassa.

Koska tekoälyalgoritmit, generatiiviset tai muut, on koulutettu ihmisillä ja olemassa olevilla tiedoilla, ne voivat olla sisäisesti harhaanjohtavia. Tämä voi johtaa vastauksiin, jotka ovat rasistisia, seksistisiä tai muuten loukkaavia. Organisaatioille, jotka pyrkivät haastamaan omat harhakäsityksensä päätöksenteossa ja luomaan paremman maailman kuluttajille, tämä olisi esimerkki siitä, miten generatiivinen tekoäly voi tehdä työstä vähemmän tuottavaa.

Turva

Jotkut yleisimmistä ChatGPT:n käyttötavoista ovat sen käyttäminen sähköpostien, kokousasiakirjojen tai raporttien luomiseen. Mutta tarvittavien yksityiskohtien antaminen näiden tekstien luomiseksi saattaa asettaa arkaluontoisia yritystietoja vaaraan.

Todellakin yksi turvallisuusyhtiö, Cyberhaven, suoritti analyysin, jonka mukaan 1,6 miljoonasta tietotyöntekijästä eri aloilla 5,6 prosenttia oli kokeillut ChatGPT:ä työssä vähintään kerran, ja 2,3 prosenttia oli laittanut luottamuksellisia yritystietoja ChatGPT:hen.

Yritykset kuten JP Morgan, Verizon, Accenture ja Amazon ovat kieltäneet henkilöstöään käyttämästä ChatGPT:ä työssä turvallisuuden vuoksi. Ja vasta äskettäin Italia tuli ensimmäiseksi länsimaiseksi maaksi, joka kielsi ChatGPT:n tietosuojasyistä, herättäen huomiota tietosuojasääntelijöiden keskuudessa muissa Euroopan maissa.

Markkinatutkimustiimejä tai ketä tahansa, joka työskentelee omistetuilla tutkimuksilla ja näkemyksillä, on tärkeää olla tietoisia riskeistä, jotka liittyvät tietojen syöttämiseen työkaluun kuten ChatGPT. On myös tärkeää pysyä ajan tasalla sekä organisaation sisäisistä tietoturvaohjeista että tarjoajien, kuten OpenAI:n, ohjeista.

Meidän vakaumuksemme on, että kuluttajien ymmärtämisen tulevaisuus edellyttää edelleen inhimillisen asiantuntijuuden ja voimallisen teknologian yhdistämistä. Maailman voimakkain teknologia on hyödytön, jos kukaan ei halua sitä käyttää.

Brändien on siis keskityttävä vastuulliseen kokeiluun, etsimään oikeat ongelmat ratkaisemiseksi oikeilla työkaluilla, eikä yksinkertaisesti toteuttaa teknologiaa teknologian vuoksi. Suurella voimalla tulee suuri vastuu. Nyt on aika brändien päättää, miten ne käyttävät sitä.