डेटा को दोष देना बंद करें। अपने उद्देश्यों को ठीक करना शुरू करें।

एआई हमसे सीखता है। और हम पक्षपाती हैं।

चूंकि एआई मुख्य रूप से मानव-निर्मित सामग्री पर प्रशिक्षित होता है, यह हमारे पक्षपातों को उठाता है और उन्हें अंदर बेक करता है। यही कारण है कि एआई पक्षपात के बारे में अधिकांश चर्चाएं खराब डेटा पर केंद्रित होती हैं। कचरा अंदर, कचरा बाहर। सरल पर्याप्त है। लेकिन साफ डेटा के साथ भी, पक्षपात अभी भी घुसपैठ करता है।

एक अधिक सूक्ष्म और अक्सर अनदेखी समस्या उद्देश्य पक्षपात है। यह डेटासेट समस्या की तुलना में कम दिखाई देता है और ग्राहक-सामने वाले एआई उपयोग के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है।

इस लेख में, मैं उद्देश्य पक्षपात की जांच करूंगा कि यह ग्राहक अनुभव (सीएक्स) के हिस्से के रूप में कैसा दिखता है, यह क्यों महत्वपूर्ण है और ब्रांड वास्तव में इसके बारे में क्या कर सकते हैं।

उद्देश्य पक्षपात की परिभाषा

उद्देश्य पक्षपात डेटा में खामी के बारे में नहीं है। यह उद्देश्य में खामी के बारे में है। एआई ठीक वही करता है जो उसे करने के लिए कहा जाता है, और यदि उसे राजस्व को अधिकतम करने के लिए कहा जाता है, तो वह ऐसा करेगा – भले ही इसका मतलब ग्राहक के साथ संबंध को नुकसान पहुंचाना हो।

डेल्टा एयर लाइन्स लें। उन्होंने हाल ही में घोषणा की एआई-संचालित मूल्य निर्धारण जो उपभोक्ता द्वारा भुगतान करने के लिए तैयार होने की अधिकतम राशि का निर्धारण करता है। यह उद्देश्य पक्षपात का एक आदर्श उदाहरण है। सिस्टम आपको एक अच्छा सौदा खोजने में मदद करने के लिए प्रशिक्षित नहीं है। यह रूपांतरण को बढ़ाने और परिचालन लागत को कम करने के लिए प्रशिक्षित है।

मान लें कि आप पेरिस की यात्रा के लिए टिकट बुक कर रहे हैं। आप सबसे अच्छा किराया चाहते हैं, लेकिन सिस्टम सबसे अच्छा मार्जिन चाहता है। एआई आपको $800 की उड़ान की पेशकश कर सकता है जब एक $400 की उपलब्ध है। न कि इसलिए कि एआई गलत है, बल्कि इसलिए कि यह अपना काम कर रहा है।

ग्राहक जो व्यक्तिगतकरण के लिए तरस रहे हैं …

यह क्यों अपरिहार्य है

उद्देश्य पक्षपात आपके ब्रांड के मूल्यों, संस्कृति और प्राथमिकताओं का प्रतिबिंब है। यह आपके एआई में बुना जाता है। असली सवाल यह है कि यह किस दिशा में “झुकता” है? क्या यह ग्राहक लक्ष्यों की ओर झुकता है या राजस्व लक्ष्यों की ओर?

विभिन्न टीमें, क्षेत्र और संस्कृतियों के अलग-अलग दृष्टिकोण होते हैं और वे एआई मॉडल को अलग तरह से प्रशिक्षित करेंगे। यदि बिक्री टीम कमान संभालती है, तो यह रूपांतरण की ओर झुकेगा। यदि ग्राहक अनुभव समूह प्रभारी है, तो यह सेवा और बचत के साथ बेहतर ढंग से संरेखित हो सकता है।

एक ही आर्किटेक्चर, अलग परिणाम।

समाधान यह नहीं है कि पक्षपात को पूरी तरह से हटा दिया जाए – यह सही दिशा में इंगित करना है। अपने एआई को दीर्घकालिक वफादारी के लिए पक्षपात दें, न कि अल्पकालिक जीत के लिए।

मिसालिग्न्ड एआई के परिणाम

उद्देश्य पक्षपात के साथ एआई का उपयोग करने वाले ब्रांडों को जोखिम का सामना करना पड़ता है जो विश्वास की कमी है।

ग्राहक पहले से ही सामान्य, अप्रासंगिक ब्रांड इंटरैक्शन से परेशान हैं। जब एआई उन अनुभवों को और खराब बनाता है, तो यह ग्राहक को निराश और अलग-थलग करता है।

यदि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पक्षपातपूर्ण, धारणा आधारित डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, तो वे व्यक्तिगत प्रतिक्रियाएं देंगे। परिणामस्वरूप, ग्राहक महसूस करेंगे कि ब्रांड उनकी परवाह नहीं करता है। वे आज आपके साथ खरीदारी कर सकते हैं, लेकिन दीर्घकालिक में आपके ब्रांड के साथ रहने की संभावना कम है।

अब अनुभव वफादारी को चलाता है। कई ग्राहक इसके लिए अधिक भुगतान करने को तैयार हैं। इसलिए, जब एआई एक उच्च-मूल्य वाला उत्पाद अपसेल करने की कोशिश करता है जो उनकी जरूरतों के अनुसार नहीं है, तो वे इसे नोटिस करते हैं। वे ऑप्ट आउट करते हैं। वे वापस नहीं आते हैं।

एजेंटिक एआई समस्या

जोखिम तब बढ़ जाता है जब हम एजेंटिक एआई को देखते हैं।

एजेंटिक एआई स्वतंत्र रूप से कार्य करने के लिए बनाया गया है। यह मानवीय हस्तक्षेप के बिना बहु-चरण कार्य प्रवाह को पूरा कर सकता है। लेकिन अगर एआई का तर्क दोषपूर्ण है या प्रशिक्षण गलत तरीके से संरेखित है, तो नुकसान बढ़ जाता है।

विशेषज्ञों का मानना है कि एजेंटिक एआई को अभी भी लंबा सफर तय करना है। वास्तव में, एक हालिया रिपोर्ट से पता चलता है कि जबकि लगभग सभी सीएफओ एजेंटिक एआई के बारे में जानते हैं, केवल 15% इसे गंभीरता से विचार कर रहे हैं। संबंधित डेटा संकेत देता है कि पक्षपात को सटीक रूप से निगरानी और रोकने की क्षमता एक प्रमुख बाधा थी।

अधिकांश एजेंटिक सिस्टम अभी भी अस्पष्टता, स्थायी स्मृति और जवाबदेही से जूझ रहे हैं। यह एक खतरनाक संयोजन है जब कोई स्पष्ट तरीका नहीं है कि त्रुटियों या पक्षपात का निदान या सुधार किया जाए।

ब्रांडों को पीछे नहीं बैठना चाहिए, लेकिन उन्हें रणनीतिक रूप से आगे बढ़ने की जरूरत है।

ब्रांड उद्देश्य पक्षपात को कम करने के लिए क्या कर सकते हैं

स्पष्ट होने दें: आप पक्षपात को खत्म नहीं कर सकते। आप पक्षपात हैं।

आपका ब्रांड यह आकार देता है कि एआई कैसे व्यवहार करता है – बेहतर या बदतर। यह पक्षपात आपके वर्तमान ग्राहक इंटरैक्शन में पहले से ही मौजूद है। वे आपके रद्दीकरण प्रवाह में घर्षण में, आपके नियमों और शर्तों की पारदर्शिता में या आपकी वेबसाइट पर डार्क पैटर्न में हैं।

एआई पक्षपात का अंतर यह है कि यह तेजी से और कम निगरानी के साथ निर्णय ले सकता है, जो दीर्घकालिक लक्ष्यों जैसे ब्रांड वफादारी और लाइफटाइम मूल्य को कम कर सकता है।

इसलिए आपको इसके आगे रहने की जरूरत है:

1. सही प्रश्न पूछें

अपनी एआई यात्रा शुरू करने से पहले, रुकें और पूछें: “क्या हम वास्तव में इसे सही तरीके से करने के लिए क्या चाहिए? क्या हम इसे उपभोक्ता के अनुभव और हमारे ब्रांड को जोखिम में डाले बिना पूरा कर सकते हैं?”

बहुत से ब्रांड एआई में कूद जाते हैं क्योंकि वे पीछे नहीं रहना चाहते हैं। लेकिन जोन्स के साथ रखने की कोशिश करना एक खराब रणनीति है।

क्या आपके पास ग्राहक-सामने वाले एआई उपयोग के मामले को समर्थन देने के लिए सही ग्राहक डेटा, एकीकरण और शासन है, बिना पक्षपात बढ़ाए? क्या आप पूरी तरह से अपने ग्राहकों के लक्ष्यों को समझते हैं?

यदि उत्तर नहीं है, या यहां तक कि “कIND OF”, तो आप तैयार नहीं हैं।

2. उद्देश्यों को संतुलित करें

ग्राहक और व्यवसाय उद्देश्यों को प्रभावी ढंग से संतुलित करने के लिए, ग्राहक की जरूरतों को लक्ष्य के रूप में सोचें, जबकि आपके व्यवसाय उद्देश्य सीमाएं हैं। आपका एआई उन सीमाओं के भीतर काम करना चाहिए, लेकिन ग्राहक-पहले परिणाम के लिए लक्ष्य रखें। आप इसे अल्पकालिक और दीर्घकालिक सोच के बीच संतुलन के रूप में भी देख सकते हैं।

अल्पकालिक मेट्रिक्स, जैसे प्रति इंटरैक्शन राजस्व, महत्वपूर्ण हैं। लेकिन वे अक्सर दीर्घकालिक मूल्य के साथ संघर्ष करते हैं। यहां तक कि एआई के “गॉडफादर” ने अल्पकालिक लाभ से चलने वाले एआई के खिलाफ चेतावनी दी, क्योंकि यह मानसिकता स्केल नहीं करती है।

आपका एआई आज अपने राजस्व लक्ष्य को पूरा कर सकता है, लेकिन क्या आप ग्राहक वफादारी के लिए तेजी से पैसे का व्यापार करने को तैयार हैं?

डेल्टा के उदाहरण पर विचार करें। रणनीति तकनीकी रूप से स्मार्ट और व्यवसाय-संरेखित है। लेकिन उपभोक्ता एयरफेयर के लिए अधिक भुगतान करने के विचार से उत्साहित नहीं थे, और ब्रांड को नुकसान हुआ.

पांच साल की समय सीमा में सोचें। आपको धीरे-धीरे और स्थायी रूप से लाइफटाइम मूल्य बढ़ाने की जरूरत है।

3. अपने ग्राहकों की बदलती जरूरतों को समझें

न केवल सामान्य तौर पर, बल्कि प्रत्येक उपयोग के मामले में। वे क्या हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं?

यदि आप यह नहीं समझते हैं, तो आपका एआई केवल अनुमान लगा रहा होगा। यही कारण है कि आपको अपने ग्राहक प्रोफाइल को वर्तमान, पूर्ण और विशिष्ट बनाने की आवश्यकता है, न केवल एक उच्च स्तर पर, बल्कि व्यक्तिगत स्तर पर भी।

व्यापक खंड और पुराने अनुमान पर्याप्त नहीं हैं। आपको वास्तविक व्यक्ति का प्रतिनिधित्व करने वाला डेटा चाहिए जो इंटरैक्शन के दूसरी तरफ है। यह ग्राहक की गहरी समझ का आधार बनाएगा और आपके एलएलएम प्रशिक्षण का आधार बनाएगा।

पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) मॉडल भी यहां मदद करते हैं, जो विशिष्ट डेटा से उपभोक्ता को एक बेहतर अनुभव प्रदान करने के लिए विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए खींचते हैं।

लेकिन यह एक बार का अभ्यास नहीं है। ग्राहक के लक्ष्य बदलते हैं और अपेक्षाएं बदलती हैं। ब्रांडों को अपने एआई सिस्टम को नियमित रूप से अपडेट करने की आवश्यकता है ताकि यह最新 विकास को दर्शा सके। इसका मतलब है कि प्रशिक्षण डेटा पर पुनर्विचार करना और निरंतर सीखने की सुविधा प्रदान करना, न कि केवल आउटपुट को ठीक करना।

4. एआई विक्रेताओं को बारीकी से जांचें

सभी विक्रेता समान नहीं बनाए गए हैं, और बड़े वादे हमेशा बड़े परिणामों का मतलब नहीं है। वास्तविक दुनिया के विशेषज्ञता और एक प्रमाणित ट्रैक रिकॉर्ड वाले भागीदारों को चुनें, न कि केवल फ्लैशी डेमो के साथ। जिन विक्रेताओं के पास दशकों का डोमेन-विशिष्ट डेटा है, वे इसे बेहतर ढंग से मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग कर सकते हैं जो एक नए ब्रांड की तुलना में सामान्यीकृत डेटासेट पर निर्भर करता है।

आपका ग्राहक विशेषज्ञ समर्थन की आवश्यकता होने पर डेटा की गहराई में अंतर देख सकता है।

और याद रखें, यदि एआई वाइल्ड में विफल रहता है, तो आपका ब्रांड पीड़ित होगा। बस उन लोगों से पूछें जो 2024 क्राउडस्ट्राइक आउटेज से प्रभावित हुए थे। औसत उपभोक्ता ने प्रदाता को दोष नहीं दिया। उन्होंने ब्रांडों को दोष दिया जिन्होंने तकनीक तैनात की थी।

उन विक्रेताओं की तलाश करें जिन्होंने पहले ऐसा किया है, आपके उद्योग में, आपके उपयोग के मामलों में। डोमेन ज्ञान महत्वाकांक्षा को हराता है।

5. शासन में निर्माण करें

यदि आप तर्क को स्पष्ट रूप से और लगातार परिभाषित नहीं करते हैं, तो आपका एआई नीतियों के बजाय पैटर्न पर आधारित निर्णय लेना शुरू कर देगा। वे पैटर्न आपके ब्रांड, आपके मूल्यों या आपके कानूनी दायित्वों का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं।

केंद्रीकृत ऑर्केस्ट्रेशन और नियम-सेटिंग एआई को यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि यह वही करता है जो यह करने के लिए कहा जाता है – हर बार, प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन में। इस तरह के शासन के बिना, एक मॉडल एक बिलिंग प्रश्न को एक तरह से संभाल सकता है, जबकि दूसरा एक完全 अलग उत्तर देता है।

उद्योग के सर्वोत्तम अभ्यासों पर भरोसा करें और अपने ब्रांड को सुरक्षित रखने के लिए जोखिम प्रबंधन ढांचे पर निर्भर करें। अच्छा शासन आपको धीमा नहीं करेगा। यह आपको बाद में साफ-सफाई से बचाएगा।

6. एजेंटिक एआई को सावधानी से दायरा निर्धारित करें

मीडिया इसे ऐसे पेश करता है जैसे कि एजेंट-आधारित सिस्टम सब कुछ का भविष्य हैं। वास्तव में, अधिकांश ब्रांड तैयार नहीं हैं, और यह ठीक है।

चूंकि अभी तक बहुत सारे प्रमाण नहीं हैं, इसलिए छोटे से शुरू करें। एक प्रौद्योगिकी प्रदाता के साथ साझेदारी करें जिसने पहले ऐसा किया है और आपको मार्गदर्शन कर सकता है। निम्न-जोखिम वाले कार्य प्रवाह को प्राथमिकता दें जिसमें एजेंसी का स्तर विश्वसनीय हो – आदर्श रूप से एक ही टीम द्वारा स्वामित्व। ये उपयोग के मामले आमतौर पर स्पष्ट तर्क, जवाबदेही और पर्यवेक्षण होते हैं। फिर आप सीख सकते हैं और वहां से स्केल कर सकते हैं।

यदि कई टीमें शामिल हैं या प्रक्रिया में संरचना की कमी है, तो मशीन निर्णय लेने से आपके ग्राहकों के लिए काम करने की उम्मीद न करें।

वास्तविक रूप से सफल होने के लिए, एजेंटिक एआई को एक पूर्ण और वर्तमान ग्राहक प्रोफाइल तक पहुंच की आवश्यकता है। वास्तविक समय के संदर्भ के बिना, यहां तक कि सर्वोत्तम मॉडल भी डिस्कनेक्टेड, पक्षपाती अनुभव पैदा करेंगे।

पक्षपात एक दर्पण है, एक दोष नहीं

एआई पक्षपात का आविष्कार नहीं करता है। यह उसे दर्शाता है जो यह डेटा, प्रशिक्षण और व्यवसाय प्राथमिकताओं के माध्यम से बताया जाता है। यही कारण है कि संरेखण महत्वपूर्ण है। यदि आपकी प्रणालियां ग्राहक के अनुरूप नहीं हैं, तो एआई केवल डिस्कनेक्ट को चौड़ा करेगा।

उद्देश्य पक्षपात को पूरी तरह से हटाया नहीं जा सकता है – लेकिन इसे प्रबंधित किया जा सकता है।

दीर्घकालिक वफादारी को अपना प्राथमिक लक्ष्य बनाएं। बाकी इसका पालन करेगा। जब प्रत्येक मॉडल निर्णय वफादारी, लाइफटाइम मूल्य और विश्वास के माध्यम से फ़िल्टर किया जाता है, तो शासन, ग्राहक समझ, संतुलित उद्देश्य जैसी अन्य प्राथमिकताएं स्वाभाविक रूप से जगह में आ जाती हैं।

आज के लिए शॉर्टकट लगभग हमेशा आपको कल का खर्च देते हैं, लेकिन वफादारी के साथ अपनी रणनीति के दिल में आगे बढ़ें, और एआई एक देनदारी से एक फायदा में बदल जाता है।