Lopeta datan syyttäminen. Aloita tavoitteiden korjaaminen

AI oppii meiltä. Ja me olemme puolueellisia.

Koska AI on koulutettu pääosin ihmisten luomalla sisällöllä, se omaksuu meidän puolueellisuutemme ja sisällyttää ne siihen. Tämän vuoksi useimmat keskustelut AI-puolueellisuudesta keskittyvät huonoon dataan. Roska sisään, roska ulos. Yksinkertaista. Mutta jopa puhdas data, puolueellisuus vyöryy edelleen sisään.

Hienovaraisempi ja usein huonosti havaittu ongelma on tavoitteen puolueellisuus. Se on vähemmän näkyvää kuin datongelma ja on yksi suurimmista haasteista asiakaspalveluun käytettävälle AI:lle.

Tässä artikkelissa tutkin, miltä tavoitteen puolueellisuus näyttää osana asiakaskokemusta (CX), miksi se on tärkeää ja mitä brändit voivat todella tehdä siitä.

Tavoitteen puolueellisuuden määrittely

Tavoitteen puolueellisuus ei ole väärän datan asiasta. Se on väärän aikomuksen asiasta. AI tekee täsmälleen sen, mitä sille sanotaan, ja jos sille sanotaan maksimoida voitto, se tekee sen – vaikka se tarkoittaisi asiakassuhteen vahingoittamista.

Ota esimerkiksi Delta Air Lines. He ilmoittivat äskettäin AI-pohjaisen hinnoittelun, joka määrittää kuluttajan maksuvuosan. Se on täydellinen esimerkki tavoitteen puolueellisuudesta. Järjestelmä ei ole koulutettu auttamaan sinua löytämään hyvän tarjouksen, vaan se on koulutettu lisäämään muunnosta ja alentamaan toimintakustannuksia.

Oletetaan, että varaat matkan Pariisiin. Haluat parhaimman hinnan, mutta järjestelmä haluaa parhaimman voiton. AI voi tarjota 800 dollarin lentolipun, kun 400 dollarin lento on saatavilla. Ei siksi, että AI on väärä, vaan siksi, että se tekee työnsä.

Ei ihan sellaista personointia, jota kuluttajat pyytävät…

Miksi se on väistämätöntä

Tavoitteen puolueellisuus on heijastus brändin arvoista, kulttuurista ja prioriteeteista. Se on sisäänrakennettu AI:hen. Todellinen kysymys on, mihin suuntaan se “kallistuu”? Suosiiiko se asiakastavoitteita vai voitotavoitteita?

Eri tiimit, alueet ja kulttuurit ovat erilaisia mielipiteitä ja kouluttavat AI-mallin eri tavoin. Jos myyntitiimi on vastuussa, se kallistuu muunnokseen. Jos asiakaskokemusryhmä on vastuussa, se on paremmin linjattu palvelun ja säästöjen kanssa.

Sama arkkitehtuuri, erilaiset tulokset.

Ratkaisu ei ole poistaa puolueellisuutta täysin – se on osoittaa se oikeaan suuntaan. Puolueellista AI:ta pitkäaikaisen uskollisuuden, ei lyhytaikaisen voiton vuoksi.

Epäsovittaisen AI:n seuraukset

Suurin riski, jota brändit kohtaavat tavoitteen puolueellisuuden suhteen, on luottamuksen menetys.

Asiakkaat ovat jo väsyneitä yleisistä, merkityksettömistä brändiviestinnästä. Kun AI tekee nämä kokemukset huonommiksi, se turhauttaa ja eristää ostajan.

Jos suuret kielen mallit (LLM) on koulutettu puolueellisilla, oletusperusteisilla datoilla, ne tuottavat epähenkilökohtaisia vastauksia. Tämän seurauksena asiakkaat tuntevat, että brändi ei voi välittää heistä. He voivat ostaa sinulta tänään, mutta he eivät ole todennäköisesti mukana brändissäsi pitkäaikaisesti.

Kokemus ohjaa nyt uskollisuutta. Monet asiakkaat ovat valmiit maksamaan enemmän siitä. Kun AI yrittää myydä korkean dollarin tuotteen, joka ei sovi tarpeeseen, he huomaavat. He valitsevat pois. He eivät tule takaisin.

Agente AI-ongelma

Se riski kasvaa, kun tarkastelemme agente AI:ta.

Agente AI on rakennettu toimimaan itsenäisesti. Se voi suorittaa monivaiheisia työvirran ilman ihmisen osallistumista. Mutta jos AI:n logiikka on viallinen tai koulutus on väärä, vahinko kasvaa.

Asiakkaat eivät syytä tarjoajaa. He syyttävät brändiä, joka käytti teknologiaa. Muista 2024 CrowdStrike -katkos. Keskivertoihmisen kuluttaja ei syyttänyt tarjoajaa. He syyttivät brändiä, joka käytti teknologiaa.

Etsi kumppaneita, jotka ovat tehneet tämän ennen, teollisuudessasi, käyttötapaustesi kanssa. Toimialatuntemus voittaa rohkeuden joka kerta.

Miten brändit voivat minimoida tavoitteen puolueellisuuden

Olkaa selvillä: Et voi poistaa puolueellisuutta. SINÄ OLET puolueellisuus.

Brändisi muotoilee, miten AI toimii – paremmin tai huonommin. Nämä puolueellisuudet ovat jo olemassa nykyisissä asiakaskohtauksissasi. Ne ovat kitka peruutusvirrassa, ehtojen ja edellytysten läpinäkyvyydessä tai tummat mallit verkkosivustollasi.

Ero AI-puolueellisuudessa on mittakaava. AI voi nopeuttaa näitä päätöksiä nopeammin ja vähemmän valvontaa, mikä heikentää pitkän aikavälin tavoitteita, kuten brändin uskollisuutta ja elinikäistä arvoa.

Siksi sinun on edettävä eteenpäin:

1. Kysy oikeat kysymykset

Ennen kuin aloitat AI-matkan, pysähdy ja kysy: “Onko meillä todella se, mitä tarvitaan tehdä tämä oikein? Voimmeko tehdä tämän ilman vaarantamatta kuluttajakokemusta ja brändiämme?”

Liian moni brändi hyppää AI:hen, koska he eivät halua jäädä jälkeen. Mutta yrittäminen pysyä mukana Jonesien kanssa on huono strategia.

Onko sinulla oikea asiakastieto, integraatiot ja hallinto tukemaan asiakaspalveluun käytettävää AI-käyttötapausta ilman puolueellisuuden lisäämistä? Ymmärrätkö asiakkaiden tavoitteita?

Jos vastaus on ei, tai jopa “ehkä”, et ole valmis.

2. Tasapainota tavoitteita

Tasapainotaksesi asiakas- ja liiketoimintatavoitteita, ajattele asiakkaan tarpeita tavoitteena, kun taas liiketoimintatavoitteet ovat rajoituksia. AI:si pitäisi toimia näiden rajoitusten sisällä, mutta pyrkimyksenä on asiakasenemmistöinen tulos. Voit myös tarkastella sitä tasapainona lyhyen ja pitkän aikavälin ajattelun välillä.

Lyhytaikaiset mittarit, kuten voitto kunkin vuorovaikutuksen yhteydessä, ovat tärkeitä. Mutta ne usein ristiriidassa pitkän aikavälin arvon kanssa. Jopa AI:n “kummisetä” varoitti AI:ta, joka perustuu lyhytaikaiseen voittoon, koska se ei skaalautu.

AI:si saattaa saavuttaa voittotavoitteesi tänään, mutta oletko valmis vaihtamaan asiakasuskollisuuden nopeaan tahtiin?

Tarkastele Delta-esimerkkiä uudelleen. Strategia on teknisesti älykäs ja liiketoimintavetoinen. Mutta kuluttajat eivät olleet innoissaan aiheesta, ja brändi sai iskun.

Ajattele viiden vuoden aikajänneksi. Sinun on kasvatettava elinikäistä arvoa hitaasti ja kestävästi.

3. Ymmärrä asiakkaiden muuttuvat tarpeet

Ei vain yleisesti, vaan kussakin käyttötapaussa. Mitä he yrittävät saavuttaa?

Jos et ymmärrä sitä, AI:si vain arvailee. Siksi asiakkaan profiilisi on oltava ajantasaisia, täydellisiä ja tarkkoja, sekä yleisellä tasolla että yksilöllisesti.

Laajat segmentit ja vanhentuneet oletukset eivät ole riittäviä. Tarvitset tietoja, jotka edustavat todellista henkilöä vuorovaikutuksen toisella puolella. Se johtaa syvempään ymmärrykseen asiakkaasta ja muodostaa perustan LLM-koulutukselle.

RAG-mallit auttavat myös tässä, hakemalla kuratoitua, relevanttia tietoa antamaan kuluttajalle paremman kokemuksen tietystä tehtävästä.

Mutta se ei ole yksinkertainen tehtävä. Asiakastavoitteet muuttuvat ja odotukset muuttuvat. Brändien on päivitettävä AI-järjestelmiään säännöllisesti heijastamaan uusimmat kehityssuunnat. Se tarkoittaa koulutusdatan uudelleenkäynnistämistä ja jatkuvan oppimisen edistämistä, ei vain fine-tuning tuloksia.

4. Tarkkaile AI-toimittajia tarkkaan

Ei kaikki toimittajat ole luotu samalla tavalla, ja suuret lupaukset eivät aina tarkoita suuria tuloksia. Valitse kumppaneita, joilla on todellinen maailmanlaajuinen asiantuntemus ja todistettu rekisteri, ei vain loistavia demoja. Toimittajat, joilla on vuosikymmenien toimialakohtainen data, voivat käyttää sitä kouluttamaan malleja paremmin verrattuna uuteen brändiin, joka riippuu yleistetyistä tietokannoista.

Asiakkaasi huomaa eroa datan syvyydessä, kun he tarvitsevat erityistä tukea.

Muista, että jos AI epäonnistuu luonnossa, brändisi kärsii. Kysy ihmisiä, jotka vaikuttivat 2024 CrowdStrike -katkoksella. Keskivertoihmisen kuluttaja ei syyttänyt toimittajaa. He syyttivät brändiä, joka käytti teknologiaa.

Etsi toimittajia, jotka ovat tehneet tämän ennen, teollisuudessasi, käyttötapaustesi kanssa. Toimialatuntemus voittaa rohkeuden joka kerta.

5. Rakenna hallinto

Jos et määritä logiikkaa selvästi ja johdonmukaisesti, AI:si alkaa tehdä päätöksiä perusteella, ei periaatteella. Nämä mallit eivät välttämättä edusta brändiäsi, arvojasi tai oikeudellisia velvollisuuksiasi.

Keskitetty orkesterointi ja sääntöasetus ovat kriittisiä varmistaaksesi, että AI tekee sen, mitä se on tarkoitettu tekemään – jokaisessa asiakaskohtauksessa. Ilman tällaista hallintoa yksi malli voi käsitellä laskutusongelmaa toisella tavalla, kun toinen antaa täysin erilaisen vastauksen.

Pitäydy teollisuuden parhaista käytännöistä ja nojaa riskienhallintakehyksiin brändin suojelemiseksi. Hyvä hallinto ei hidasta sinua. Se pelastaa sinut puhdistamisesta myöhemmin.

6. Määritä agente AI:n varovasti

Media tekee siitä kuulosta siltä, että agentejärjestelmät ovat tulevaisuuden kaikkea. Todellisuudessa useimmat brändit eivät ole valmiit, ja se on ok.

Koska siitä ei ole paljon näyttöä, aloita pienestä. Kumppanoi teknologia-toimittajan kanssa, joka on tehnyt tämän ennen ja voi opastaa sinua matkalla. Priorisoi matalan riskin työvirtoja, joissa on selkeät vaiheet, joissa toimivuuden taso voidaan luottaa – ihanteellisesti yhden tiimin omistuksessa. Nämä käyttötapaukset ovat tyypillisesti selkeälogiikkaa, vastuuta ja valvontaa. Voit sitten oppia ja skaalata siitä.

Puolueellisuus on peili, ei vikaa

AI ei keksimä puolueellisuutta. Se heijastaa sitä, mitä sille kerrotaan datan, koulutuksen ja liiketoimintaprioriteettien kautta. Siksi linjaus on tärkeää. Jos järjestelmäsi eivät ole suunniteltu asiakkaan ympärille, AI vain laajentaa eriytymisen.

Tavoitteen puolueellisuus voidaan hallita, mutta se ei voida täysin poistaa.

Tee pitkäaikainen uskollisuus ensisijaiseksi tavoitteeksi. Loput seuraa. Kun jokainen mallipäätös on suodatettu pidemmän aikavälin uskollisuuden, elinikäisen arvon ja luottamuksen kautta, muut prioriteetit (hallinto, asiakkaan ymmärrys, tasapainotetut tavoitteet) luonnostaan asettuvat paikoilleen.

Pikaliikkeet tänään maksavat sinulle huomenna, mutta edetä uskollisuuden sydämessä strategiasi, ja AI muuttuu esteestä etuoikeudeksi.