Smetti di Dare la Colpa ai Dati. Inizia a Risolvere i Tuoi Obiettivi

L’AI impara da noi. E noi siamo prevenuti.

Perché l’AI è addestrata su contenuti generati in larga parte dagli esseri umani, acquisisce i nostri pregiudizi e li incorpora. È per questo che la maggior parte delle conversazioni sull’AI si concentra sui cattivi dati. Spazzatura dentro, spazzatura fuori. Semplice. Ma anche con dati puliti, il pregiudizio si insinua comunque.

Un problema più sottile e spesso trascurato è il pregiudizio degli obiettivi. È meno visibile di un problema del set di dati e rappresenta una delle sfide più grandi per l’utilizzo dell’AI rivolto al cliente.

In questo articolo, esaminerò cosa significa il pregiudizio degli obiettivi come parte dell’esperienza del cliente (CX), perché è importante e cosa possono fare effettivamente le aziende al riguardo.

Definizione del Pregiudizio degli Obiettivi

Il pregiudizio degli obiettivi non riguarda i dati difettosi. Riguarda l’intento difettoso. L’AI fa esattamente ciò che le viene detto di fare, e se le viene detto di massimizzare i ricavi, lo farà – anche se ciò significa danneggiare la relazione con il cliente.

Prendiamo ad esempio Delta Air Lines. Hanno recentemente annunciato un prezzo basato sull’AI progettato per determinare il massimo che il consumatore è disposto a pagare. È un esempio perfetto di pregiudizio degli obiettivi. Il sistema non è stato addestrato per aiutarti a trovare un buon affare. È stato addestrato per aumentare la conversione e ridurre i costi operativi.

Supponi di prenotare un viaggio a Parigi. Vuoi il miglior prezzo, ma il sistema vuole il miglior margine. L’AI potrebbe offrirti un volo da 800 dollari quando uno da 400 dollari è disponibile. Non perché l’AI sia sbagliata, ma perché sta facendo il suo lavoro.

Non esattamente il tipo di personalizzazione per cui i consumatori stanno supplicando…

Perché è Inevitabile

Il pregiudizio degli obiettivi è un riflesso dei valori, della cultura e delle priorità del tuo marchio. È intessuto nella struttura della tua AI. La vera domanda è, in quale direzione “incline”? Favorisce gli obiettivi del cliente o gli obiettivi di ricavo?

Diverse squadre, regioni e culture hanno mentalità diverse e addestreranno il modello di AI in modo diverso. Se le vendite prendono le redini, sarà incline verso la conversione. Se il gruppo CX è in carica, potrebbe essere meglio allineato con il servizio e i risparmi.

Stessa architettura, diversi risultati.

La soluzione non è quella di eliminare completamente il pregiudizio – è quella di puntarlo nella direzione giusta. Pregiudica la tua AI per la fedeltà a lungo termine, non per le vittorie a breve termine.

Le Conseguenze del Pregiudizio degli Obiettivi non Allineato

Il rischio più grande che le aziende affrontano quando si tratta di pregiudizio degli obiettivi è la perdita di fiducia.

I clienti sono già stufi di interazioni generiche e irrilevanti con il marchio. Quando l’AI rende queste esperienze peggiori, frustra e aliena il tuo acquirente.

Se i grandi modelli linguistici (LLM) sono addestrati su dati prevenuti e basati su ipotesi, produrranno risposte impersonali. Di conseguenza, i clienti si sentiranno come se il marchio non si curasse di loro. Potrebbero acquistare da te oggi, ma è meno probabile che rimangano fedeli al tuo marchio a lungo termine.

L’esperienza ora guida la fedeltà. Molti clienti sono disposti a pagare di più per questo. Quindi, quando un’AI cerca di vendere un prodotto ad alto prezzo che non soddisfa il bisogno, se ne accorgono. Optano. Non tornano.

Il Problema dell’AI Agente

Quel rischio aumenta quando guardiamo all’AI agente.

L’AI agente è costruito per agire da solo. Può completare flussi di lavoro multistep senza intervento umano. Ma se la logica dell’AI è difettosa o l’addestramento è non allineato, il danno aumenta.

Gli esperti concordano che l’AI agente ha ancora una lunga strada da percorrere. In effetti, un recente rapporto mostra che mentre quasi tutti i CFO conoscono l’AI agente, solo il 15% sta seriamente considerando. I dati corrispondenti indicano che la capacità di monitorare e prevenire correttamente il pregiudizio era una barriera chiave all’adozione.

La maggior parte dei sistemi agente ancora lotta con l’ambiguità, la memoria persistente e la responsabilità. È una combinazione pericolosa quando non c’è un modo chiaro per diagnosticare o correggere errori o pregiudizi man mano che si verificano.

Le aziende non dovrebbero stare a guardare, ma devono procedere strategicamente.

Come le Aziende Possono Minimizzare il Pregiudizio degli Obiettivi