Slutt å skyld på dataene. Begynn med å fikse dine mål

AI lærer av oss. Og vi er fordomsfulle.

Fordi AI er trent på hovedsakelig menneskeskapt innhold, tar det til seg våre fordommer og baker dem inn. Derfor fokuserer de fleste samtaler om AI-fordommer på dårlige data. Skrald inn, skrald ut. Enkelt nok. Men selv med rene data, kan fordommer likevel kome inn.

Et mer subtilt og ofte oversedd problem er mål-fordommer. Det er mindre synlig enn et datasett-problem og er en av de største utfordringene for kunde-orientert AI-bruk.

I denne artikkelen, skal jeg grave dyptere inn i hva mål-fordommer ligner som en del av kundeopplevelsen (CX), hvorfor det betyr noe og hva merker kan faktisk gjøre med det.

Definerer mål-fordommer

Mål-fordommer handler ikke om feil data. Det handler om feil intensjon. AI gjør eksakt hva den blir fortalt å gjøre, og hvis den blir fortalt å maksimere inntekt, vil den gjøre det—selv om det betyr å skade forholdet til kunden.

Se på Delta Air Lines. De annonserte nylig AI-drevne priser designet for å bestemme det maksimale konsumenten er villig til å betale. Det er et perfekt eksempel på mål-fordommer. Systemet er ikke trent for å hjelpe deg med å finne en god avtale. Det er trent for å øke konvertering og redusere driftskostnader.

La oss si at du booker en reise til Paris. Du ønsker den beste prisen, men systemet ønsker den beste margen. AI-en kan tilby en $800-flytur når en $400-flytur er tilgjengelig. Ikke fordi AI-en er feil, men fordi den gjør jobben sin.

Ikke helt det slaget personlig tilpassing konsumentene ber om …

Hvorfor det er uunngåelig

Mål-fordommer er en refleksjon av merkevarens verdier, kultur og prioriteringer. Det er innvevet i AI-en. Den virkelige spørsmålet er, hvilken vei “lener” det? Favorsierer det kundemål eller inntektsmål?

Forskjellige lag, regioner og kulturer har forskjellige holdninger og vil trenge AI-modellen forskjelligt. Hvis salgsavdelingen tar over, vil den lene mot konvertering. Hvis kundeopplevelsesgruppen er ansvarlig, kan det være bedre tilpasset service og besparelse.

Samme arkitektur, forskjellige resultater.

Løsningen er ikke å fjerne fordommer helt—det er å peke det i riktig retning. Fordommer din AI for langvarig lojalitet, ikke kortvarige seire.

Konsekvensene av misjustert AI

Den største risikoen merker står overfor når det gjelder mål-fordommer, er tap av tillit.

Kunder er allerede lei av generiske, irrelevante merkevareinteraksjoner. Når AI gjør disse opplevelsene verre, frustrerer og isolerer det kjøperen din.

Hvis store språkmodeller (LLM) er trent på fordomsfulle, antakelse-baserte data, vil de produsere upersonlige svar. Som resultat vil kundene føle at merket ikke bryr seg om dem. De kan kjøpe fra deg i dag, men er mindre sannsynlig å forbli med merket ditt på lang sikt.

Opplevelse nå driver lojalitet. Mange kunder er villige til å betale mer for det. Så, når en AI prøver å selge en høypriset produkt som ikke passer behovet, legger de merke til det. De velger bort. De kommer ikke tilbake.

Det agente AI-problemet

Denne risikoen øker når vi ser på agente AI.

Agente AI er bygget for å handle på egen hånd. Det kan fullføre flertrinns arbeidsflyter uten menneskelig innblanding. Men hvis AI-ens logikk er feil eller treningen er misjustert, øker skaden.

Eksperter er enige om at agente AI har langt igjen. Faktisk viser en nylig rapport at mens nesten alle CFO-er kjenner til agente AI, er det bare 15% som seriøst vurdere det. Tilsvarende data indikerer at evnen til å nøyaktig overvåke og forhindre fordommer var en nøkkelbarriere for adopsjon.

De fleste agente systemer sliter fortsatt med tvetydighet, varig minne og ansvar. Det er en farlig kombinasjon når det ikke finnes en tydelig måte å diagnostisere eller korrigere feil eller fordommer som oppstår.

Merker bør ikke sitte på sidelinjen, men de må gå frem strategisk.

Hvordan merker kan minimere mål-fordommer

La oss være klare: Du kan ikke eliminere fordommer. Du ER fordommeren.

Ditt merke former hvordan AI oppfører seg—enten bedre eller verre. Disse fordommer finnes allerede i dine nåværende kundeinteraksjoner. De er i friksjonen i din avbestillingsflyt, gjennomskuenheten i dine vilkår og betingelser eller mørke mønster på nettstedet ditt.

Forskjellen med AI-fordommer er skalaen. AI kan forsterke disse beslutningene raskere og med mindre tilsyn, noe som vil undergrave langsiktige mål som merkevarelojalitet og livstidverdi.

Derfor må du komme før det:

1. Stille de riktige spørsmålene

Før du begynner din AI-reise, stopp og spør: “Har vi faktisk det vi trenger for å gjøre dette riktig? Kan vi klare det uten å sette kundeopplevelsen og merket vårt i fare?”

For mange merker hopper inn i AI fordi de ikke vil falle bakover. Men å prøve å holde tritt med Jones er en dårlig strategi.

Har du riktig kundedata, integrasjoner og styring for å støtte en kunde-orientert AI-brukssak uten å øke fordommer? Forstår du fullstendig kundens mål?

Hvis svaret er nei, eller selv “kanskje”, er du ikke klar.

2. Balansere mål

For å effektivt balansere kunde- og bedriftsmål, tenk på kundens behov som målet, mens dine bedriftsmål er grensene. Din AI bør operere innenfor disse grensene, men sikte mot en kunde-orientert resultat. Du kan også se på det som en balanse mellom kort- og lang-siktig tenkning.

Kort-siktig målinger, som inntekt per interaksjon, er viktige. Men de konflikt ofte med lang-siktig verdi. Selv “Gudfaren til AI” advarte mot AI drevet av kort-siktig fortjeneste, fordi den holdningen ikke skalerer.

Din AI kan nå sitt inntektsmål i dag, men er du villig til å bytte kunde-lojalitet for en rask gevinst?

Se på Delta-eksempelet igjen. Strategien er teknisk smart og forretnings-orientert. Men konsumentene var ikke begeistret for tanken på å betale mer for flybilletter, og merket tok en treff.

Tenk i fem-års perspektiv. Du må vokse livstidverdi langsomt og bærekraftig.

3. Forstå kundens utviklende behov

Ikke bare generelt, men i hver brukssak. Hva prøver de å oppnå?

Hvis du ikke forstår det, vil din AI bare gjette. Derfor må dine kundeprofiler være nåværende, fullstendige og spesifikke, både på et høyt nivå og på enkeltbasis.

Brede segmenter og foreldede antakelser vil ikke være nok. Du trenger data som representerer den virkelige personen på den andre siden av interaksjonen. Det vil føre til en dypere forståelse av kunden og danne grunnlaget for din LLM-trening.

Henting-augmentert generering (RAG) modeller hjelper også her, trekker fra kurerte, relevante data for å gi konsumenten en bedre opplevelse for den spesifikke oppgaven de prøver å utføre.

Men det er ikke en en-gangers øvelse. Kundens mål skifter og forventningene endrer seg. Merker må oppdatere sine AI-systemer jevnlig for å reflektere de siste utviklingene. Det betyr å gjennomgå treningdata og fremme kontinuerlig læring, ikke bare finjustere utdata.

4. Gjennomgå AI-leverandører nøye

Ikke alle leverandører er skapt like. Store løfter betyr ikke alltid store resultater. Velg partnere med virkelig verdensomspennende ekspertise og en dokumentert rekord, ikke bare flotte demonstrasjoner. Leverandører med tiår av domene-spesifikke data kan bruke det til å bedre trene modeller sammenlignet med en nyere merke som avhenger av generaliserte datasett.

Din kunde kan merke forskjellen i dybde av data når de trenger spesialisert støtte.

Og husk, hvis AI feiler i det ville, vil din merke lide. Bare spør folkene som ble berørt av 2024 CrowdStrike-avbrudd. Den gjennomsnittlige konsumenten beskyldte ikke leverandøren. De beskyldte merker som deployerte teknologien.

Søk etter leverandører som har gjort dette før, i din bransje, med dine brukssaker. Domene-kunnskap slår ambisjon hver gang.

5. Bygg inn styring

Hvis du ikke definerer logikk tydelig og konsekvent, vil din AI begynne å fatte beslutninger basert på mønster, ikke politikker. Disse mønster kan ikke representere merket ditt, verdiene dine eller dine lovpålagte forpliktelser.

Sentralisert orkestrering og regelsetting er kritisk for å sikre at AI gjør hva den skal—hver gang, over hver kundeinteraksjon. Uten denne type styring kan ett modell håndtere en fakturingspørsmål på en måte, mens en annen gir et helt annet svar.

Hold fast ved bransjestandarder og støtt deg på risikostyringsrammeverk for å sikre merket. God styring vil ikke bremse deg ned. Det vil spare deg fra opprydding senere.

6. Omfavne agente AI med forsiktighet

Media gjør det lyden som om agent-baserte systemer er fremtiden for alt. I virkeligheten er de fleste merker ikke klare, og det er greit.

Siden det ikke finnes mye bevis ennå, begynn smått. Samarbeid med en teknologileverandør som har gjort det før og kan veilede deg på veien. Prioriter lav-risiko-arbeidsflyter med tydelig definerte trinn hvor nivået av agent kan være tillit—ideelt sett, eid av ett enkelt lag. Disse brukssakene har vanligvis tydelig logikk, ansvar og tilsyn. Så kan du lære og skala opp derfra.

Hvis flere lag er involvert eller prosessen mangler struktur, forvent ikke at maskin-beslutning vil fungere for dine kunder.

For å virkelig være suksessfull, krever agente AI tilgang til en fullstendig og nåværende kundeprofil. Uten sanntidskontekst vil selv de beste modellene produsere frakoblet, fordomsfulle opplevelser.

Fordommer er en speil, ikke en feil

AI oppfinner ikke fordommer. Det reflekterer hva det blir fortalt gjennom data, trening og forretningsprioriteter. Derfor betyr tilpasning noe. Hvis dine systemer ikke er designet rundt kunden, vil AI bare øke frakoblingen.

Fordommer kan ikke fullstendig fjernes, men det kan håndteres.

Gjør langsiktig lojalitet til ditt primære mål. Resten vil følge. Når hver modell-beslutning er filtrert gjennom oppretthold, livstidverdi og tillit, vil resten av prioriteringene (styring, kunde-forståelse, balanserte mål) naturlig falle på plass.

Kort-vei for i dag kommer nesten alltid til å koste deg i morgen, men gå videre med lojalitet i hjertet av din strategi, og AI går fra å være en belastning til en fordel.