Generatyvusis AI rinkos tyrimams: galimybės ir rizika

„Su didele galia ateina didžiulė atsakomybė“. Nereikia būti „Marvel“ gerbėju, kad atpažintum tą citatą, kurią išpopuliarino „Žmogus-voras“ franšizė. Ir nors sentimentas iš pradžių buvo susijęs su antžmogišku greičiu, jėga, judrumu ir atsparumu, tai naudinga turėti omenyje, kai suprantamas generatyvaus AI atsiradimas.

Nors pati technologija nėra nauja, „ChatGPT“ paleidimas vos per 100 mėnesius pateko į 2 milijonų žmonių rankas, o tai daugeliui atrodė tarsi įgyta supergalia. Tačiau, kaip ir visos supergalios, svarbu, kam jas naudoji. Generatyvusis AI nesiskiria. Yra potencialas dideliam, gėriui ir blogiui.

Didžiausi pasaulio prekių ženklai dabar yra kritinėje situacijoje, kai nuspręs, kaip jie naudos šią technologiją. Tuo pačiu metu išliko ekonominis neapibrėžtumas ir didėjanti infliacija, todėl vartotojai nežino, kaip skirstyti pirmenybę išlaidoms.

Atsižvelgiant į abu veiksnius, „Generative AI“ gali padėti prekės ženklams sustiprinti kovą dėl vartotojų dėmesio. Tačiau jie turi turėti subalansuotą perspektyvą – ne tik įžvelgti galimybes, bet ir į riziką, ir į abi puses žiūrėti atvirai.

Ką generatyvus AI reiškia įžvalgų darbui

Rinkos tyrimų pramonei nesvetimi pokyčiai – vartotojų įžvalgų specialistams prieinamos priemonės ir metodikos per pastaruosius kelis dešimtmečius sparčiai tobulėjo.

Šiame etape galime tik spėlioti, kokiu mastu ir greičiu atsiras vis labiau prieinamas generacinis AI. Tačiau reikia turėti tam tikrus pagrindus, kurie padės sprendimus priimantiems asmenims išsiaiškinti, kaip greitai reaguoti, kai bus gauta daugiau informacijos.

Galiausiai viskas grįžta į teisingų klausimų uždavimą.

Kokios yra galimybės?

Šiuo metu pagrindinė generatyvaus AI teikiama galimybė yra didesnis produktyvumas. Tai gali drastiškai pagreitinti idėjų, informacijos ir rašytinių tekstų, pavyzdžiui, pirmųjų el. laiškų, ataskaitų ar straipsnių juodraščių, generavimo procesus. Sukūrus efektyvumą šiose srityse, tai leidžia daugiau laiko skirti užduotims, kurioms reikia didelių žmogiškųjų žinių.

Greitesnis laikas suprasti

Kalbant konkrečiai apie įžvalgas, viena sritis, kurioje matome daug potencialo, yra informacijos apibendrinimas. Pavyzdžiui, „Stravito“ platforma jau naudojo generatyvųjį AI, kad sukurtų automatines atskirų rinkos tyrimų ataskaitų santraukas, todėl nebereikia rankiniu būdu rašyti originalaus kiekvienos ataskaitos aprašo.

Taip pat matome potencialą toliau plėtoti šį naudojimo atvejį, kad būtų galima apibendrinti didelius informacijos kiekius, kad būtų galima greitai atsakyti į verslo klausimus lengvai naudojamu formatu. Pavyzdžiui, tai gali atrodyti kaip klausimo įvedimas į paieškos juostą ir glausto atsakymo gavimas, pagrįstas įmonės vidine žinių baze.

Prekiniams ženklams tai reikštų galimybę greičiau atsakyti į paprastus klausimus, be to, tai galėtų padėti pasirūpinti daugybe pagrindinio darbo nagrinėjant sudėtingesnes problemas.

Įžvalgos demokratizuojasi per geresnę savitarną

Generatyvusis AI taip pat galėtų padėti visoms verslo suinteresuotosioms šalims lengviau pasiekti įžvalgas, kiekvieną kartą nereikalaujant tiesiogiai įtraukti įžvalgų vadovo. Pašalinus prieigos kliūtis, generatyvus AI galėtų padėti organizacijoms, kurios nori giliau integruoti vartotojų įžvalgas į savo kasdienes operacijas.

Tai taip pat galėtų padėti sumažinti bendrus rūpesčius, susijusius su visomis suinteresuotosiomis šalimis, besinaudojančiomis rinkos tyrimais, pavyzdžiui, užduodant neteisingus klausimus. Šiuo atveju generatyvus AI gali padėti verslo suinteresuotosioms šalims, neturinčioms mokslinių tyrimų patirties, užduoti geresnius klausimus, sukeldamas atitinkamus klausimus, susijusius su jų paieškos užklausa.

Pritaikytas bendravimas su vidine ir išorine auditorija

Kita galimybė, kurią suteikia generatyvus AI, yra galimybė pritaikyti komunikaciją tiek vidinei, tiek išorinei auditorijai.

Įžvalgų kontekste yra keletas galimų pritaikymų. Tai galėtų padėti dalytis žiniomis dar paveikesnį, nes būtų lengviau pritaikyti įžvalgas įvairioms verslo suinteresuotosioms šalims visoje organizacijoje. Jis taip pat galėtų būti naudojamas mokslinių tyrimų agentūroms pritaikyti trumpoms žinutėms, kad būtų galima supaprastinti tyrimų procesą ir sumažinti su tuo susijusius veiksmus.

Kokia rizika?

Generatyvusis AI gali būti veiksminga įžvalgų komandų priemonė, tačiau ji taip pat kelia įvairių pavojų, apie kuriuos organizacijos turėtų žinoti prieš įdiegdamos.

Greita priklausomybė

Viena iš pagrindinių pavojų yra greita priklausomybė. Generatyvusis dirbtinis intelektas yra statistinis, o ne analitinis, todėl jis veikia numatydamas greičiausiai kitą informaciją. Jei pateikiate neteisingą raginimą, vis tiek greičiausiai gausite labai įtikinamą atsakymą.

Pasitikėkite

Dar sudėtingiau yra tai, kaip generatyvus AI gali sumaišyti teisingą informaciją su neteisinga informacija. Mažų statymų situacijose tai gali būti juokinga. Tačiau tais atvejais, kai priimami verslo sprendimai už milijonus dolerių, kiekvieno sprendimo indėlis turi būti patikimas.

Be to, daugelis su vartotojų elgesiu susijusių klausimų yra sudėtingi. Nors toks klausimas kaip „Kaip JAV gyvenantys tūkstantmečiai reagavo į mūsų naujausią koncepcijos testą? gali duoti aiškų atsakymą, gilesni klausimai apie žmogiškąsias vertybes ar emocijas dažnai reikalauja išsamesnės perspektyvos. Ne visi klausimai turi vieną teisingą atsakymą, o kai siekiama apibendrinti didelius tyrimų ataskaitų rinkinius, pagrindinės detalės gali patekti tarp plyšių.

Skaidrumas

Kita pagrindinė rizika, į kurią reikia atkreipti dėmesį, yra algoritmų mokymo skaidrumo trūkumas. Pvz., „ChatGPT“ ne visada gali pasakyti, iš kur gavo atsakymus, ir net kai gali, tų šaltinių gali būti neįmanoma patikrinti ar net iš tikrųjų egzistuoti.

Ir kadangi dirbtinio intelekto algoritmus, generuojamuosius ar kitokius, moko žmonės ir turima informacija, jie gali būti šališki. Tai gali sukelti atsakymus yra rasistiniai, seksistiniai ar kitaip įžeidžiantys. Organizacijoms, norinčioms ginčyti šališkumą priimant sprendimus ir sukurti geresnį pasaulį vartotojams, tai būtų generatyvaus AI pavyzdys, dėl kurio darbas tampa mažiau produktyvus.

saugumas

Kai kurie dažniausiai naudojami „ChatGPT“ naudojami el. laiškams, susitikimų darbotvarkėms ar ataskaitoms generuoti. Tačiau įvedus reikiamą informaciją, kad būtų galima sukurti tuos tekstus, gali kilti pavojus jautriai įmonės informacijai.

Tiesą sakant, saugumo įmonės „Cyberhaven“ atlikta analizė parodė, kad iš 1.6 mln. 5.6 % buvo išbandę ChatGPT bent kartą darbe, o 2.3 % į ChatGPT įtraukė konfidencialius įmonės duomenis.

Tokios įmonės kaip „JP Morgan“, „Verizon“, „Accenture“ ir „Amazon“. uždraudė darbuotojams naudoti „ChatGPT“ darbe dėl saugumo problemų. Ir visai neseniai, Italija tapo pirmąja Vakarų šalimi, kuri uždraudė ChatGPT, tirdama privatumo problemas, atkreipdamas kitų Europos šalių privatumo reguliavimo institucijų dėmesį.

Įžvalgų komandoms ar visiems, dirbantiems su patentuotais tyrimais ir įžvalgomis, labai svarbu žinoti apie riziką, susijusią su informacijos įvedimu į tokį įrankį kaip „ChatGPT“, ir nuolat atnaujinti savo organizacijos vidaus duomenų saugos politiką ir tiekėjai, tokie kaip OpenAI.

Tvirtai tikime, kad vartotojų supratimo ateitis vis tiek turės derinti žmogaus žinias su galingomis technologijomis. Galingiausia pasaulyje technologija bus nenaudinga, jei niekas iš tikrųjų nenorės ja naudotis.

Todėl prekiniams ženklams dėmesys turėtų būti skiriamas atsakingam eksperimentavimui, tinkamų problemų paieškai tinkamais įrankiais, o ne tiesiog technologijų diegimui vardan jų. Su didele galia ateina didžiulė atsakomybė. Dabar prekės ženklams laikas nuspręsti, kaip jie jį naudos.