Smetti di Incolpare i Dati. Inizia a Risolvere i Tuoi Obiettivi

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

Poiché l’AI è addestrata su contenuti generati principalmente dagli esseri umani, essa 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 oggettivo. È meno visibile di un problema di dataset e rappresenta una delle sfide più grandi per l’utilizzo dell’AI rivolto al cliente.

In questo articolo, esplorerò cosa significa il pregiudizio oggettivo come parte dell’esperienza del cliente (CX), perché è importante e cosa possono fare le aziende per risolverlo.

Definizione del Pregiudizio Oggettivo

Il pregiudizio oggettivo 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 il ricavo, 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 oggettivo. 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.

Supponiamo che tu stia prenotando 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 errata, ma perché sta facendo il suo lavoro.

Non esattamente il tipo di personalizzazione che i consumatori stanno chiedendo…

Perché è Inevitabile

Il pregiudizio oggettivo 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 che direzione “incline”? Favorisce gli obiettivi del cliente o quelli del ricavo?

Diversi team, regioni e culture hanno mentalità diverse e addestreranno il modello di AI in modo diverso. Se il team delle vendite prende le redini, sarà incline verso la conversione. Se il team CX è in carica, potrebbe essere allineato meglio con il servizio e il risparmio.

Stessa architettura, diversi esiti.

La soluzione non è quella di eliminare completamente il pregiudizio – è quella di orientarlo nella direzione giusta. Orienta il tuo AI verso la fedeltà a lungo termine, non verso le vittorie a breve termine.

Le Conseguenze del Pregiudizio Oggettivo non Allineato

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

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

Se i grandi modelli linguistici (LLM) sono addestrati su dati pregiudiziati 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 sono meno propensi a rimanere fedeli al tuo marchio a lungo termine.

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

Il Problema dell’AI Agente

Il rischio aumenta quando guardiamo all’AI agente.

L’AI agente è progettata per agire da sola. 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 di adottarla. I dati corrispondenti indicano che la capacità di monitorare e prevenire il pregiudizio in modo accurato 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 Ridurre il Pregiudizio Oggettivo

Sia chiaro: non puoi eliminare il pregiudizio. Tu sei il pregiudizio.

Il tuo marchio determina come si comporta l’AI – per meglio o per peggio. Questi pregiudizi esistono già nelle tue interazioni con i clienti attuali. Sono nella frizione del flusso di annullamento, nella trasparenza dei termini e condizioni o nei modelli oscuri sul tuo sito web.

La differenza con il pregiudizio dell’AI è la scala. L’AI può amplificare quelle decisioni più velocemente e con meno supervisione, il che eroderà gli obiettivi a lungo termine come la fedeltà al marchio e il valore della vita.

È per questo che devi anticiparlo:

1. Chiedi le Domande Giuste

Prima di iniziare il tuo viaggio con l’AI, fermati e chiedi: “Abbiamo davvero ciò che serve per farlo nel modo giusto? Possiamo farlo senza mettere a rischio l’esperienza del consumatore e il nostro marchio?”

Troppe aziende saltano sull’AI perché non vogliono rimanere indietro. Ma cercare di stare al passo con gli altri è una cattiva strategia.

Hai i dati dei clienti, le integrazioni e la governance giuste per supportare un caso d’uso di AI rivolto al cliente senza aumentare il pregiudizio? Comprendi appieno gli obiettivi dei tuoi clienti?

Se la risposta è no, o anche “forse”, non sei pronto.

2. Bilancia gli Obiettivi

Per bilanciare efficacemente gli obiettivi del cliente e dell’azienda, pensa ai bisogni del cliente come all’obiettivo, mentre gli obiettivi dell’azienda sono i confini. Il tuo AI dovrebbe operare all’interno di quei confini, ma puntare a un risultato orientato al cliente. Puoi anche considerarlo come un equilibrio tra pensiero a breve e a lungo termine.

Le metriche a breve termine, come il ricavo per interazione, sono importanti. Ma spesso entrano in conflitto con il valore a lungo termine. Anche il “padre dell’AI” ha avvertito contro l’AI guidata dal profitto a breve termine, perché quella mentalità non si scala.

Il tuo AI potrebbe raggiungere l’obiettivo di ricavo oggi, ma sei disposto a scambiare la fedeltà del cliente per un rapido guadagno?

Considera di nuovo l’esempio di Delta. La strategia è tecnicamente intelligente e allineata con l’azienda. Ma i consumatori non erano entusiasti dell’idea di pagare di più per il biglietto aereo, e il marchio ha subito un colpo.

Pensa in termini di cinque anni. Devi crescere il valore della vita in modo lento e sostenibile.

3. Comprendi i Bisogni Evolutivi dei Tuoi Clienti

Non solo in generale, ma in ogni caso d’uso. Cosa stanno cercando di realizzare?

Se non capisci, il tuo AI sarà solo una supposizione. È per questo che i tuoi profili dei clienti devono essere attuali, completi e specifici, sia a livello generale che individuale.

Segmenti ampi e ipotesi superate non funzioneranno. Hai bisogno di dati che rappresentino la persona reale dall’altra parte dell’interazione. Ciò porterà a una comprensione più profonda del cliente e formerà la base del tuo addestramento LLM.

I modelli di generazione aumentata di recupero (RAG) aiutano anche qui, attingendo da dati curati e rilevanti per dare al consumatore un’esperienza migliore per il compito specifico che sta cercando di eseguire.

Ma non è un esercizio una tantum. Gli obiettivi dei clienti cambiano e le aspettative si evolvono. Le aziende devono aggiornare regolarmente i loro sistemi AI per riflettere gli ultimi sviluppi. Ciò significa rivedere i dati di addestramento e facilitare l’apprendimento continuo, non solo il miglioramento degli output.

4. Scruta i Fornitori di AI con Attenzione

Non tutti i fornitori sono stati creati ugualmente, e le grandi promesse non significano sempre grandi risultati. Scegli partner con esperienza nel mondo reale e un track record provato, non solo demo appariscenti. I fornitori con decenni di dati specifici del dominio possono utilizzarli per addestrare meglio i modelli rispetto a un marchio più recente che si affida a set di dati generalizzati.

Il tuo cliente potrebbe notare la differenza nella profondità dei dati quando ha bisogno di supporto specializzato.

Ricorda, se l’AI fallisce nel mondo reale, il tuo marchio ne soffrirà. Chiedi alle persone colpite dal blackout IT del 2024 di CrowdStrike. Il consumatore medio non ha incolpato il fornitore. Ha incolpato i marchi che hanno distribuito la tecnologia.

Cerca fornitori che abbiano fatto questo prima, nel tuo settore, con i tuoi casi d’uso. La conoscenza del dominio batte l’ambizione ogni volta.

5. Costruisci la Governance

Se non definisci la logica in modo chiaro e coerente, il tuo AI inizierà a prendere decisioni basate su modelli, non su politiche. Quei modelli potrebbero non rappresentare il tuo marchio, i tuoi valori o le tue obbligazioni legali.

L’orchestrazione centralizzata e l’impostazione delle regole sono fondamentali per assicurarsi che l’AI faccia ciò che dovrebbe – ogni volta, in ogni interazione con il cliente. Senza questo tipo di governance, un modello potrebbe gestire una domanda di fatturazione in un modo, mentre un altro fornisce una risposta completamente diversa.

Attenersi alle migliori pratiche del settore e fare affidamento su framework di gestione del rischio per salvaguardare il marchio. Una buona governance non ti rallenterà. Ti salverà dalla pulizia successiva.

6. Definisci l’AI Agente con Cautela

I media lo fanno sembrare come se i sistemi basati su agenti fossero il futuro di tutto. In realtà, la maggior parte dei marchi non è pronta, e va bene così.

Dal momento che non c’è ancora molta prova, inizia con piccoli passi. Partnerizza con un fornitore di tecnologia che ha già fatto questo e può guidarti lungo la strada. Dài priorità ai flussi di lavoro a basso rischio con passaggi chiaramente definiti dove il livello di agenzia può essere fidato – idealmente, di proprietà di un solo team. Questi casi d’uso hanno generalmente una logica chiara, responsabilità e supervisione. Poi puoi imparare e scalare da lì.

Se più team sono coinvolti o il processo manca di struttura, non aspettarti che la presa di decisioni della macchina funzioni per i tuoi clienti.

Per essere veramente di successo, l’AI agente richiede l’accesso a un profilo del cliente completo e attuale. Senza contesto in tempo reale, anche i migliori modelli produrranno esperienze disconnesse e pregiudizievoli.

Il Pregiudizio è uno Specchio, non un Guasto

L’AI non inventa il pregiudizio. Lo riflette attraverso i dati, l’addestramento e le priorità aziendali. È per questo che l’allineamento è importante. Se i tuoi sistemi non sono progettati intorno al cliente, l’AI allargherà solo la disconnessione.

Il pregiudizio oggettivo non può essere completamente rimosso, ma può essere gestito.

Rendi la fedeltà a lungo termine il tuo obiettivo principale. Il resto seguirà. Quando ogni decisione del modello è filtrata attraverso la fedeltà, il valore della vita e la fiducia, il resto delle priorità (governance, comprensione del cliente, obiettivi equilibrati) si inserisce naturalmente.

I shortcut per oggi quasi sempre costano domani, ma procedi con la fedeltà al cuore della tua strategia, e l’AI passa da un ostacolo a un vantaggio.