Lopeta datan syyttäminen. Aloita objektiivisten tavoitteiden korjaaminen

AI oppii meiltä. Ja me olemme sisäänrakennetusti harhaanjohtavia.

Koska AI on koulutettu suurelta osin ihmisten luomalla sisällöllä, se ottaa sisään meidän harhamme ja upottaa ne siihen. Tämän vuoksi useimmat keskustelut AI-harhaisuudesta keskittyvät huonoon dataan. Roska sisään, roska ulos. Yksinkertaista. Mutta jopa puhdas data voi sisältää harhaa.

Hienovaraisempi ja usein huonosti havaittu ongelma on objektiivinen harha. Se on vähemmän näkyvää kuin datongelma, ja se on yksi suurimmista haasteista asiakaspalvelun kannalta.

Tässä artikkelissa tutkin, miltä objektiivinen harha näyttää osana asiakaskokemusta (CX), miksi se on tärkeää ja mitä yritykset voivat tehdä sen suhteen.

Määritelmä objektiiviselle harhalle

Objektiivinen harha ei ole väärän datan ongelma. Se on väärän tarkoituksen ongelma. AI tekee täsmälleen sen, mitä sille sanotaan, ja jos sille sanotaan maksimoida voitto, se tekee sen, vaikka se vahingoittaisi asiakkaan suhdetta yritykseen.

Ota esimerkiksi Delta Air Lines. He ilmoittivat äskettäin AI-pohjaisen hinnoittelun, joka määrittää kuluttajan maksamiskyvyn. Se on täydellinen esimerkki objektiivisesta harhasta. Järjestelmä ei ole koulutettu auttamaan sinua löytämään hyvän tarjouksen. 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 euron lentolipun, kun 400 euron lippu on saatavilla. Ei siksi, että AI on väärä, vaan siksi, että se tekee työnsä.

Ei ihan sellaista personalisointia, jota kuluttajat pyytävät…

Miksi se on väistämätöntä

Objektiivinen harha on heijastus yrityksesi arvoista, kulttuurista ja prioriteeteista. Se on kudottu AI-järjestelmän rakenteeseen. Todellinen kysymys on, mihin suuntaan se “kallistuu”? Suosiiiko se asiakastavoitteita vai voitontavoitteita?

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

Sama arkkitehtuuri, erilaiset tulokset.

Ratkaisu ei ole poistaa harhaa kokonaan – se on ohjata se oikeaan suuntaan. Harhauta AI:ta pitkäaikaisen uskollisuuden puolesta, ei lyhytaikaisen voiton puolesta.

Epäsovittaisen AI:n seuraukset

Suurin riski, jota yritykset kohtaavat objektiivisessa harhassa, on luottamuksen menetys.

Asiakkaat ovat jo turhautuneita yleisistä, asiakkaan tarpeisiin sopimattomista yritysten vuorovaikutuksista. Kun AI tekee näistä kokemuksista huonommat, se turhauttaa ja eristää ostajan.

Jos suuret kielen mallit (LLM) on koulutettu harhaan perustuvalla, oletusperusteisella datasta, ne tuottavat henkilökohtamattomia vastauksia. Tämän seurauksena asiakkaat tuntevat, että yritys ei välitä heistä. He saattavat ostaa sinulta tänään, mutta he eivät ole todennäköisesti mukana yrityksesi kanssa pitkällä aikavälillä.

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

Agenteille AI-ongelma

Riski kasvaa, kun tarkastelemme agenteille AI:ta.

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

Asiakkaasi saattavat huomata eroa syvyydessä, kun he tarvitsevat erityistä tukea.

Muista, että jos AI epäonnistuu, yrityksesi kärsii. Kysy ihmisiä, jotka olivat vaikuttuneita 2024 CrowdStrike -katkokseen. Keskivertoihmisen syytös ei kohdistunut tarjoajalle. He syyttivät yrityksiä, jotka käyttivät teknologiaa.

Etsi kumppaneita, jotka ovat tehneet tämän ennen, teidän alallanne, teidän käyttötapauksillanne. Toimialatuntemus voittaa aina uteliaisuuden.

Miten yritykset voivat minimoida objektiivisen harhan

Olemme selkeät: Et voi poistaa harhaa. Sinä OLET harha.

Yrityksesi muotoilee, miten AI toimii – paremmin tai huonommin. Nämä harhat ovat jo olemassa nykyisissä asiakasvuorovaikutuksissanne. Ne ovat kitka peruutusvirran, ehtojen ja tummat kuviot verkkosivuillanne.

Ero AI-harhan ja nykyisen asiakasvuorovaikutuksen välillä on mittakaava. AI voi nopeuttaa noita päätöksiä nopeammin ja vähemmän valvontaa, mikä heikentää pitkän aikavälin tavoitteita, kuten brändiuskollisuutta ja asiakasarvoa.

Siksi sinun on päästävä siitä 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?”

Monet yritykset hyppäävät AI:hen, koska eivät halua jäädä jälkeen. Mutta yrittäminen pysyä mukana on huono strategia.

Onko sinulla oikea asiakasdata, integraatiot ja hallinto tukemaan asiakaslähtöistä AI-käyttötapauksia ilman lisääntynyttä harhaa? Ymmärrätkö asiakkaiden tavoitteita?

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

2. Tasapainota tavoitteita

Asiakkaan tarpeiden ja liiketoimintatavoitteiden tasapainottamiseksi ajattele asiakkaan tarpeita tavoitteena, kun taas liiketoimintatavoitteet ovat rajoituksia. AI:n tulisi toimia niiden rajoitusten puitteissa, mutta pyrkimyksenä on asiakaslähtöinen tulos. Voit myös tarkastella sitä lyhyen ja pitkän aikavälin ajattelun tasapainona.

Lyhytaikaiset mittarit, kuten tuotto vuorovaikutuksessa, ovat tärkeitä. Mutta ne usein ristiriidassa pitkän aikavälin arvon kanssa. Jopa “AI:n isä” varoitti AI:ta, joka perustuu lyhytaikaiseen voittoon, koska se ei skaalautu.

AI saattaa saavuttaa tuotto-ohjelman tänään, mutta oletko valmis uhraamaan asiakasuskollisuuden nopean voiton vuoksi?

Tarkastele Delta-esimerkkiä uudelleen. Strategia on teknisesti älykäs ja liiketoimintastrateginen. Mutta kuluttajat eivät olleet innoissaan ajatuksesta maksaa enemmän lentolipuista, ja brändi sai iskun.

Ajattele viiden vuoden aikajänne. Sinun on kasvatettava asiakasarvoa hitaasti ja kestävästi.

3. Ymmärrä asiakkaiden kehittyvät tarpeet

Ei vain yleisesti, vaan jokaisessa käyttötapauksessa. Mitä he yrittävät saavuttaa?

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

Laajat segmentit ja vanhentuneet oletukset eivät riitä. Tarvitset dataa, joka edustaa todellista henkilöä toisessa päässä vuorovaikutusta. Se johtaa syvempään ymmärrykseen asiakkaasta ja muodostaa perustan LLM-koulutukselle.

Hakuaugmentoivat generointimallit (RAG) auttavat myös tässä, hakemalla kuratoitua, relevanttia dataa antamaan kuluttajalle paremman kokemuksen tietystä tehtävästä.

Mutta se ei ole yksinkertainen tehtävä. Asiakastavoitteet muuttuvat ja odotukset muuttuvat. Yritysten on päivitettävä AI-järjestelmiään säännöllisesti heijastamaan uusimmat kehityssuunnat. Se tarkoittaa koulutusdatan uudelleenkäynnistämistä ja jatkuvan oppimisen edistämistä, ei vain viimeisteltyjen tulosten hienosäätöä.

4. Tarkastele AI-toimittajia tarkkaan

Kaikki toimittajat eivät ole samanarvoisia, ja loistavat lupaukset eivät aina tarkoita loistavia tuloksia. Valitse kumppaneita, joilla on todellinen maailmanlaajuinen asiantuntemus ja todistetusti hyvä maine, ei vain loistavia demoja. Toimittajat, joilla on vuosikymmenien kokemus toimialasta, voivat käyttää sitä kouluttaakseen paremmin malleja verrattuna uuteen brändiin, joka riippuu yleistetyistä tietokannoista.

Asiakkaasi saattavat huomata eroa datan syvyydessä, kun he tarvitsevat erityistä tukea.

Muista, että jos AI epäonnistuu, yrityksesi kärsii. Kysy ihmisiä, jotka olivat vaikuttuneita 2024 CrowdStrike -katkokseen. Keskivertoihmisen syytös ei kohdistunut tarjoajalle. He syyttivät yrityksiä, jotka käyttivät teknologiaa.

Etsi kumppaneita, jotka ovat tehneet tämän ennen, teidän alallanne, teidän käyttötapauksillanne. Toimialatuntemus voittaa aina uteliaisuuden.

5. Rakenna hallinto

Jos et määritä logiikkaa selkeästi ja johdonmukaisesti, AI alkaa tehdä päätöksiä perustuen malleihin, ei käytäntöihin. Nämä mallit eivät välttämättä edusta brändiäsi, arvojasi tai lakimääräisiä velvollisuuksiasi.

Keskitetty orkestraatio ja sääntöasetus ovat kriittisiä varmistaaksesi, että AI tekee sen, mitä sen on tarkoitus tehdä – joka kerta, jokaisessa asiakasvuorovaikutuksessa. Ilman tällaista hallintoa yksi malli voi käsitellä laskutusongelmaa toisella tavalla, kun taas toinen antaa täysin erilaisen vastauksen.

Pitäydy toimialan parhaista käytännöistä ja turvaa riskienhallintakehyksistä suojelemaan brändiä. Hyvä hallinto ei hidasta sinua. Se pelastaa sinut puhdistamisesta myöhemmin.

6. Määritä agenteille AI:n varovasti

Media tekee siitä kuulostavan siltä, että agenteille perustuvat järjestelmät ovat kaiken tulevaisuus. Todellisuudessa useimmat yritykset eivät ole valmiit, ja se on ok.

Koska siitä ei ole paljon näyttöä, aloita pienestä. Kumppanoidu teknologian toimittajan kanssa, joka on tehnyt tämän ennen ja voi opastaa sinua matkalla. Priorisoi matalan riskin työprosessit, joissa on selkeästi määritellyt vaiheet, joissa agenssin taso voidaan luottaa – ihannetapauksessa yhden tiimin omistuksessa. Nämä käyttötapaukset ovat tyypillisesti selkeälogiikkaa, vastuuta ja valvontaa. Voit oppia ja skaalata siitä.

Jos useita tiimejä on osallisina tai prosessi puuttuu rakenteelta, älä odota, että konepäätöksenteko toimisi asiakkaiden hyväksi.

Jotta agenteille AI todella onnistuisi, se vaatii pääsyn täydelliseen ja ajantasaiseen asiakasprofiiliin. Ilman reaaliaikaisia tietoja jopa parhaat mallit tuottavat irronneita, harhaanjohtavia kokemuksia.

Harha on peili, ei vikaa

AI ei keksimä harhaa. Se heijastaa sitä, mitä sille opetetaan datan, koulutuksen ja liiketoimintatavoitteiden kautta. Tämän vuoksi suunta on tärkeä. Jos järjestelmäsi eivät ole suunniteltu asiakkaan ympärille, AI vain laajentaa etäisyyttä.

Objektiivinen harha ei voida täysin poistaa, mutta sitä voidaan hallita.

Tee pitkäaikainen uskollisuus ensisijaiseksi tavoitteeksi. Muu seuraa. Kun jokainen mallin päätös on suodatettu pidemmän aikavälin uskollisuuden, asiakasarvon ja luottamuksen kautta, muut prioriteetit (hallinto, asiakasymmärrys, tasapainotetut tavoitteet) asettuvat luonnollisesti paikoilleen.

Pikakorjaus tänään maksaa aina huomenna, mutta kun uskollisuus on sydämessäsi strategiassa, AI muuttuu esteestä etuoikeudeksi.