データを責めるのをやめろ。目的を修正しろ。

AIは私たちから学ぶ。私たちは偏見を持っている。

AIは主に人間が生成したコンテンツでトレーニングされるため、私たちの偏見を拾い、固め込む。そのため、AIの偏見についてのほとんどの議論は悪いデータについて焦点を当てている。ゴミが入ると、ゴミが出る。簡単だ。但し、データが綺麗でも、偏見はまだ潜み込む。

より繊細で、しばしば見過ごされる問題は目的の偏見である。これはデータセットの問題よりも目立たないが、顧客向けAI利用の最大の課題の一つである。

この記事では、顧客体験（CX）の一部として目的の偏見がどのようなものであるか、そしてなぜ重要であるか、そしてブランドはそれに対して何ができるかについて掘り下げる。

目的の偏見を定義する

目的の偏見は、データの欠陥についてではない。意図の欠陥についてである。AIは正確に何を指示されたかを実行する。収益を最大化するように指示された場合、それは顧客との関係を損なうことになっても実行する。

デルタ航空を考えてみよう。最近、AIを使用した価格設定を発表した。これは目的の偏見の典型的な例である。システムはあなたに良い取引を探すことをトレーニングされていない。コンバージョンを促進し、運用コストを低減するようにトレーニングされている。

パリへの旅行を予約しようとする場合、最良の運賃を望むが、システムは最良のマージンを望む。AIは利用可能な$400のフライトがあるにもかかわらず、$800のフライトを提供するかもしれない。AIが間違っているわけではない。ただし、仕事をしているだけである。

消費者が求めているようなパーソナライゼーションでは決してない…

なぜそれが避けられないのか

目的の偏見はあなたのブランドの価値観、文化、優先事項の反映である。これはあなたのAIの織り込み済みである。本当の質問は、それがどちらに「傾く」かである。顧客の目標を優先するか、収益の目標を優先するか。

異なるチーム、地域、文化には異なる思考パターンがあり、AIモデルを異なる方法でトレーニングする。セールスチームが指揮をとる場合、コンバージョンに傾く可能性がある。CXグループが指揮をとる場合、サービスと節約に優先順位を付ける可能性がある。

同じアーキテクチャー、異なる結果。

解決策は、偏見を完全に除去することではなく、それを正しい方向に導くことである。長期的なロイヤルティにAIを偏向させ、短期的な勝利にではなく。

不一致したAIの結果

ブランドが目的の偏見に直面する最大のリスクは、信頼の喪失である。

顧客はすでに汎用的な、関連性のないブランドのやり取りにうんざりしている。AIがそれらの体験を悪化させると、買い手は苛立つし、疎外される。

大規模言語モデル（LLM）が偏った、仮定に基づいたデータでトレーニングされた場合、非個人的な応答を生み出す。結果として、顧客はブランドが彼らについて気にかけていないと感じる。彼らは今日買うかもしれないが、長期的にはブランドに留まる可能性は低い。

体験が現在ロイヤルティを駆り立てている。多くの顧客は、それのためにより多く支払う用意がある。したがって、AIが顧客のニーズに合わない高価な製品を勧める場合、彼らは気づく。彼らはオプトアウトする。彼らは戻ってこない。

エージェントAIの問題

そのリスクは、エージェントAIを見るときに膨らむ。

エージェントAIは、人間の関与なしにマルチステップのワークフローを完了するように構築されている。しかし、AIのロジックが欠陥があるか、トレーニングが一致していない場合、損害が拡大する。

専門家は、エージェントAIにはまだ長い道のりがあると同意している。実際、最近の報告書によると、ほとんどのCFOがエージェントAIについて知っているが、15%だけが真剣に検討している。対応するデータは、偏見を正確に監視して防ぐ能力が採用の主な障害であることを示唆している。

ほとんどのエージェントシステムはまだ、曖昧さ、永続的なメモリ、説明責任に苦労している。これは、エラーまたは偏見が発生したときに明確な方法で診断または修正する方法がない場合に、危険な組み合わせである。

ブランドは傍観者に座るべきではないが、戦略的に進む必要がある。

ブランドが目的の偏見を最小限に抑える方法

明確にさせておこう。偏見を除去することはできない。あなたは偏見である。

あなたのブランドは、AIの行動を形作る。より良いものにも悪いものにも。AIの偏見とは、すでにあなたの現在の顧客とのやり取りに存在する。これらは、キャンセルフローの摩擦、利用規約の透明性、ウェブサイトのダークパターンに存在する。

AIの偏見との違いは、スケールである。AIは決定をより速く、より少ない管理で拡大することができ、それが長期的な目標であるブランドのロイヤルティや顧客の生涯価値を侵食することになる。

それがあなたが先手を打つ必要がある理由である：

1. 正しい質問を問う

AIの旅を始める前に、止まって問おう。「私たちにこれを正しく行うために必要なものがあるか？消費者体験とブランドを危険にさらすことなくこれを実行できるか？」

多くのブランドは、後れを取らないためにAIに飛び込む。但し、仲間に追いつこうとするのは悪い戦略である。

あなたは、偏見を増大させることなく、顧客向けAI利用の場合に必要な顧客データ、統合、ガバナンスを持っているか？あなたは完全に顧客の目標を理解しているか？

もし答えが「いいえ」、または「ちょっと」という場合、あなたは準備ができていない。

2. 目的をバランスさせる

顧客とビジネスの目標を効果的にバランスさせるには、顧客のニーズを目標として考えるべきである。ビジネスの目標は境界である。AIは顧客第一の結果を目指して、その境界内で動作するべきである。また、短期的な思考と長期的な思考のバランスとして考えることもできる。

短期的な指標、たとえば1回のやり取りあたりの収益は重要である。但し、長期的な価値と矛盾することが多い。 incluso「AIの神父」は、短期的な利益によって推進されるAIに警告した。そのような思考は拡大できないからである。

あなたのAIは今日の収益目標を達成するかもしれないが、顧客のロイヤルティを一時的な利益と交換する用意があるか？

デルタの例をもう一度考えてみよう。戦略は技術的には賢いし、ビジネスに合致している。但し、消費者は航空料金に更多の金を払うことについては熱心ではなかった。ブランドは打撃を受けた。

5年間のタイムラインで考える必要がある。你は長期的にロイヤルティを育む必要がある。

3. 顧客の進化するニーズを理解する

一般的ではなく、各ユースケースで。彼らは何を達成しようとしているのか？

それを理解しない場合、AIはただ推測するだけである。那はなぜ、顧客プロファイルが最新で、完全で、具体的である必要があるのか。高レベルで、個別のレベルでである。

広いセグメントや古い仮定では十分ではない。你は、実際の人物のデータが必要である。そうすれば、顧客に対するより深い理解が得られ、LLMトレーニングの基礎が形成される。

回収増強生成（RAG）モデルもここで役立つ。カーソル化された、関連性のあるデータから、消費者が実行しようとしている特定のタスクに対してより良い体験を提供する。

しかし、それは一回限りの行為ではない。顧客の目標は変化し、期待も変化する。ブランドは最新の開発を反映するためにAIシステムを定期的に更新する必要がある。それは、トレーニングデータを再訪問し、継続的な学習を促進することを意味する。

4. AIベンダーを慎重に調べる

すべてのベンダーは等しく作成されていない。派手なデモは必ずしも派手な結果をもたらさない。現実世界の専門知識と実績のあるパートナーを選ぶべきである。ドメイン固有のデータを持つベンダーは、一般化されたデータセットに頼る新しいブランドよりも、モデルをよりよくトレーニングできる。

顧客は、特別なサポートが必要な場合に、データの深さの違いを気づくかもしれない。

また、AIが野外で失敗した場合、あなたのブランドが被害を受けることを覚えておくこと。たとえば、2024年のCrowdStrikeの停止の影響を受けた人々に聞いてみよう。平均的な消費者は、提供者を責めなかった。技術を展開したブランドを責めた。

あなたの業界、ユースケースで実績のあるベンダーを探すこと。ドメインの知識は、野心よりも勝る。

5. ガバナンスを構築する

あなたがロジックを明確に一貫して定義しない場合、AIはパターンに基づいて決定を下し始める。そうしたパターンはあなたのブランド、価値観、法的義務を表さないかもしれない。

中央のオーケストレーションとルール設定は、AIが毎回、毎回の顧客とのやり取りで何をすべきかを確実にするために重要である。そうしたガバナンスがなければ、1つのモデルは請求に関する質問を1つの方法で処理するかもしれないが、別のモデルはまったく異なる答えを出すかもしれない。

業界のベストプラクティスに従い、リスク管理フレームワークに頼り、ブランドを保護すること。良いガバナンスはあなたを遅くはしない。後でクリーンアップするのを救うことになる。

6. エージェントAIのスコープを慎重に

メディアは、エージェントベースのシステムがすべての将来であるように聞こえる。但し、実際には、ほとんどのブランドは準備ができていない。それは大丈夫である。

まだ多くの証拠がないため、小さなところから始めること。前にそれをやって成功したテクノロジー提供者と提携すること。リスクの低いワークフローに重点を置くこと。明確に定義されたステップがあり、エージェントのレベルが信頼できるものである。そうしたユースケースは通常、明確なロジック、説明責任、管理がある。そこから学び、スケールアップできる。

複数のチームが関与している場合、またはプロセスが構造化されていない場合、機械の意思決定が顧客のために機能することを期待するな。

真に成功するには、エージェントAIには、完全で最新の顧客プロファイルへのアクセスが必要である。リアルタイムのコンテキストがなければ、最も優れたモデルでも、断片化された、偏った体験が生み出される。

偏見はミラーであり、故障ではない

AIは偏見を生み出さない。データ、トレーニング、ビジネスの優先事項を通じて教えられたものを反映するだけである。那はなぜ、整列が重要であるのか。

目的の偏見は完全に除去することはできないが、管理することはできる。

ロイヤルティを長期的な目標として優先すること。そうすれば、他のものはそれに続く。モデルが決定を下すたびに、ロイヤルティ、顧客の生涯価値、信頼を通じてフィルタリングされる場合、ガバナンス、顧客理解、バランスの取れた目的は自然にその場に落ち着く。

今日のためのショートカットは、ほとんどの場合、明日を費やすことになる。但し、ロイヤルティを戦略の中心に置くことで、AIは負債から利点に変化する。