Stop met het beschuldigen van de data. Begin met het verbeteren van uw doelstellingen

AI leert van ons. En wij zijn bevooroordeeld.

Omdat AI wordt getraind op voornamelijk door mensen gegenereerde inhoud, neemt het onze vooroordelen over en bakt ze erin. Daarom focussen de meeste gesprekken over AI-vooroordeel op slechte data. Garbage in, garbage out. Simpel genoeg. Maar zelfs met schone data, glipt vooroordeel er nog steeds in.

Een subtieler en vaak over het hoofd gezien probleem is objectief vooroordeel. Het is minder zichtbaar dan een datasetprobleem en is een van de grootste uitdagingen voor klantgerichte AI-toepassingen.

In dit artikel zal ik ingaan op wat objectief vooroordeel lijkt als onderdeel van de klantbeleving (CX), waarom het ertoe doet en wat merken er eigenlijk aan kunnen doen.

Definiëring van objectief vooroordeel

Objectief vooroordeel gaat niet over beschadigde data. Het gaat over beschadigde intentie. AI doet precies wat het wordt opgedragen, en als het wordt opgedragen om omzet te maximaliseren, zal het dat doen – zelfs als dat betekent dat de relatie met de klant wordt beschadigd.

Neem Delta Air Lines (DAL ). Zij hebben onlangs AI-gebaseerde prijzen aangekondigd om te bepalen wat de consument bereid is te betalen. Het is een perfect voorbeeld van objectief vooroordeel. Het systeem is niet getraind om u te helpen een goede deal te vinden. Het is getraind om conversie te verhogen en operationele kosten te verlagen.

Stel dat u een reis naar Parijs boekt. U wilt de beste tarief, maar het systeem wil de beste marge. De AI kan een vlucht van $800 aanbieden als er een vlucht van $400 beschikbaar is. Niet omdat de AI verkeerd is, maar omdat het zijn werk doet.

Niet precies de personalisatie waar consumenten om vragen …

Waarom het onvermijdelijk is

Objectief vooroordeel is een weerspiegeling van de waarden, cultuur en prioriteiten van uw merk. Het is ingebakken in de structuur van uw AI. De echte vraag is, welke kant leunt het op? Leunt het naar klantdoelen of naar omzetdoelen?

Verschillende teams, regio’s en culturen hebben verschillende mentaliteiten en zullen het AI-model op een andere manier trainen. Als de verkoopafdeling de leiding heeft, zal het naar conversie neigen. Als de CX-groep de leiding heeft, kan het beter aansluiten bij service en besparingen.

Hetzelfde architectuur, verschillende resultaten.

De oplossing is niet om vooroordeel volledig te verwijderen – het is om het in de juiste richting te sturen. Vooroordeel uw AI voor langetermijnloyaliteit, niet voor korte-termijnwinsten.

De gevolgen van niet-aangesloten AI

Het grootste risico dat merken lopen als het gaat om objectief vooroordeel, is het verlies van vertrouwen.

Klanten zijn al gefrustreerd door generieke, irrelevante merkinteracties. Als AI die ervaringen erger maakt, frustreert en isoleert het de koper.

Als grote taalmodellen (LLM’s) worden getraind op vooroordeel, gebaseerd op veronderstellingen, zullen ze onpersoonlijke antwoorden produceren. Als gevolg daarvan zullen klanten het gevoel krijgen dat het merk niet om hen geeft. Ze kunnen vandaag bij u kopen, maar zijn minder geneigd om in de lange termijn bij uw merk te blijven.

Ervaring drijft nu loyaliteit. Veel klanten zijn zelfs bereid om meer te betalen voor het. Dus, als een AI probeert om een duur product te verkopen dat niet past bij de behoefte, merken ze het. Ze kiezen ervoor om niet te kopen. Ze komen niet terug.

Het agente AI-probleem

Dat risico neemt toe als we naar agente AI kijken.

Agente AI is gebouwd om zelfstandig te handelen. Het kan meerdere stappen uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Maar als de logica van de AI beschadigd is of de training verkeerd is, neemt de schade toe.

Deskundigen zijn het erover eens dat agente AI nog een lange weg te gaan heeft. In feite toont een recent rapport aan dat, terwijl bijna alle CFO’s weten van agente AI, slechts 15% serieus overweegt het te gebruiken. Overeenkomstige gegevens geven aan dat de mogelijkheid om vooroordeel nauwkeurig te monitoren en te voorkomen een belangrijke barrière voor adoptie was.

De meeste agente systemen worstelen nog steeds met ambiguïteit, persistente geheugen en verantwoordelijkheid. Dat is een gevaarlijke combinatie als er geen duidelijke manier is om fouten of vooroordelen te diagnosticeren of te corrigeren terwijl ze optreden.

Merken moeten niet aan de zijlijn zitten, maar ze moeten wel strategisch te werk gaan.

Hoe merken objectief vooroordeel kunnen minimaliseren

Laten we duidelijk zijn: u kunt vooroordeel niet elimineren. U bent het vooroordeel.

Uw merk vormt hoe AI zich gedraagt – voor beter of voor erger. Deze vooroordelen bestaan al in uw huidige klantinteracties. Ze zitten in de wrijving in uw annuleringsstroom, de transparantie van uw voorwaarden en donkere patronen op uw website.

Het verschil met AI-vooroordeel is schaal. AI kan die beslissingen sneller en met minder toezicht vermenigvuldigen, waardoor langetermijndoelen zoals merkloyaliteit en klantwaarde worden ondermijnd.

Daarom moet u vooruitkijken:

1. Stel de juiste vragen

Voordat u uw AI-reis begint, stop en vraag: “Hebben we eigenlijk wat we nodig hebben om dit goed te doen? Kunnen we dit zonder het consumentenervaring en ons merk te riskeren?”

Te veel merken springen in AI omdat ze niet achter willen blijven. Maar proberen om bij te blijven met de Joneses is een slechte strategie.

Heeft u de juiste klantgegevens, integraties en governance om een klantgerichte AI-toepassing te ondersteunen zonder vooroordeel te vergroten? Begrijpt u volledig de doelen van uw klanten?

Als het antwoord nee is, of zelfs “een beetje”, bent u er nog niet klaar voor.

2. Balans tussen doelen

Om klant- en bedrijfsdoelen effectief te balanceren, moet u denken aan de behoeften van de klant als het doel, terwijl uw bedrijfsdoelen de grenzen zijn. Uw AI moet binnen die grenzen opereren, maar moet een klantgericht resultaat nastreven. U kunt het ook zien als een balans tussen korte- en langetermijndenken.

Korte-termijnmetrieken, zoals omzet per interactie, zijn belangrijk. Maar ze komen vaak in conflict met langetermijnwaarde. Zelfs de “vader van AI” waarschuwde tegen AI die wordt aangedreven door korte-termijnwinst, omdat die mentaliteit niet schaalbaar is.

Uw AI kan vandaag zijn omzetdoel halen, maar bent u bereid om klantloyaliteit in te ruilen voor een snelle winst?

Denk nog eens aan het voorbeeld van Delta. De strategie is technisch slim en zakelijk afgestemd. Maar consumenten waren niet enthousiast over het idee om meer te betalen voor luchttarieven, en het merk kreeg een klap.

Denk in vijfjaarstermijnen. U moet langetermijnwaarde langzaam en duurzaam laten groeien.

3. Begrijp de evoluerende behoeften van uw klanten

Niet alleen in het algemeen, maar in elk gebruiksscenario. Wat proberen ze te bereiken?

Als u dat niet begrijpt, zal uw AI alleen maar raden. Daarom moeten uw klantprofielen actueel, volledig en specifiek zijn, zowel op hoog niveau als op individueel niveau.

Brede segmenten en verouderde aannamen zijn niet voldoende. U hebt gegevens nodig die de echte persoon aan de andere kant van de interactie vertegenwoordigen. Dat zal leiden tot een dieper begrip van de klant en vormt de basis voor uw LLM-training.

Retrieval-augmenteerde generatiemodellen (RAG) helpen hier ook, door gegevens te trekken uit gecureerde, relevante gegevens om de consument een betere ervaring te geven voor de specifieke taak die ze proberen uit te voeren.

Maar het is geen eenmalige oefening. Klantdoelen verschuiven en verwachtingen veranderen. Merken moeten hun AI-systemen regelmatig bijwerken om de laatste ontwikkelingen te weerspiegelen. Dat betekent dat ze de trainingsgegevens opnieuw moeten bezoeken en voortdurend leren, niet alleen de uitvoer fijn afstemmen.

4. Scrutineer AI-leveranciers nauwkeurig

Niet alle leveranciers zijn gelijk. Grote beloften betekenen niet altijd grote resultaten. Kies voor partners met echte wereldwijde expertise en een bewezen trackrecord, niet alleen flashy demos. Leveranciers met decennia aan domeinspecifieke gegevens kunnen die gebruiken om modellen beter te trainen in vergelijking met een nieuwere merk dat vertrouwt op gegeneraliseerde datasets.

Uw klant kan het verschil in diepte van gegevens merken wanneer ze gespecialiseerde ondersteuning nodig hebben.

En onthoud, als AI faalt in de praktijk, zal uw merk lijden. Vraag het maar aan de mensen die zijn getroffen door de 2024 CrowdStrike-outage (CRWD ). De gemiddelde consument gaf de provider niet de schuld. Ze gaven de merken die de technologie hebben ingezet de schuld.

Zoek naar leveranciers die dit eerder hebben gedaan, in uw branche, met uw gebruiksscenario’s. Domeinkennis verslaat ambitie elke keer.

5. Bouw governance in

Als u de logica niet duidelijk en consistent definieert, zal uw AI beslissingen nemen op basis van patronen, niet op basis van beleid. Die patronen kunnen uw merk, uw waarden of uw wettelijke verplichtingen niet vertegenwoordigen.

Centrale orchestratie en regelinstelling zijn cruciaal om ervoor te zorgen dat AI doet wat het moet doen – elke keer, bij elke klantinteractie. Zonder dit soort governance kan één model een factuurvraag op een manier afhandelen, terwijl een ander een totaal ander antwoord geeft.

Houd u aan de beste praktijken in de branche en steun op risicobeheersingskaders om het merk te beschermen. Goede governance zal u niet vertragen. Het zal u redden van schoonmaak later.

6. Scope agente AI met voorzichtigheid

De media doet het voorkomen alsof agent-gebaseerde systemen de toekomst van alles zijn. In werkelijkheid zijn de meeste merken er nog niet klaar voor, en dat is okay.

Omdat er nog niet veel bewijs is, moet u klein beginnen. Partner met een technologieprovider die het eerder heeft gedaan en u kan begeleiden op weg. Prioriteer lage-risicoworkflows met duidelijk gedefinieerde stappen waarbij het niveau van agentie kan worden vertrouwd – idealiter, eigendom van één team. Deze gebruiksscenario’s hebben meestal duidelijke logica, verantwoordelijkheid en toezicht. Dan kunt u leren en schalen van daaruit.

Als meerdere teams zijn betrokken of het proces ontbreekt aan structuur, verwacht dan niet dat machinebeslissingen voor uw klanten zullen werken.

Om echt succesvol te zijn, vereist agente AI toegang tot een complete en actuele klantprofiel. Zonder real-timecontext zullen zelfs de beste modellen losgekoppelde, vooroordeelde ervaringen produceren.

Vooroordeel is een spiegel, niet een defect

AI vindt vooroordeel niet uit. Het weerspiegelt wat het wordt verteld door data, training en bedrijfsprioriteiten. Daarom is afstemming belangrijk. Als uw systemen niet zijn ontworpen rond de klant, zal AI de disconnectie alleen maar vergroten.

Objectief vooroordeel kan niet volledig worden verwijderd, maar het kan worden beheerd.

Maak langetermijnloyaliteit uw primaire doel. De rest volgt. Wanneer elke modelbeslissing wordt gefilterd door retentie, klantwaarde en vertrouwen, vallen de rest van de prioriteiten (governance, klantbegrip, gebalanceerde doelen) vanzelf op hun plaats.

Snelkoppelingen voor vandaag kosten u morgen bijna altijd, maar ga verder met loyaliteit in het hart van uw strategie, en AI gaat van een aansprakelijkheid naar een voordeel.