Przestań obwiniać dane. Zacznij ustalać swoje cele.

Sztuczna inteligencja uczy się od nas. A my jesteśmy stronniczy.

Ponieważ sztuczna inteligencja jest szkolona w oparciu o treści generowane głównie przez ludzi, wychwytuje nasze uprzedzenia i je utrwala. Dlatego większość rozmów o uprzedzeniach w sztucznej inteligencji koncentruje się na błędnych danych. Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu. To proste. Ale nawet przy czystych danych, uprzedzenia wciąż się wkradają.

Bardziej subtelnym i często pomijanym problemem jest stronniczość obiektywna. Jest ona mniej widoczna niż problem ze zbiorem danych i stanowi jedno z największych wyzwań dla wykorzystania sztucznej inteligencji w aplikacjach dla klientów.

W tym artykule przyjrzę się bliżej temu, jak wygląda obiektywne uprzedzenie w kontekście doświadczenia klienta (CX), dlaczego jest ważne i co marki mogą z tym faktem zrobić.

Definicja obiektywnego uprzedzenia

Obiektywne uprzedzenia nie wynikają z wadliwych danych. Chodzi o wadliwe intencje. Sztuczna inteligencja robi dokładnie to, co jej każą, i jeśli ma maksymalizować przychody, to to zrobi – nawet jeśli oznacza to pogorszenie relacji z klientem.

Weźmy na przykład linie Delta Air Lines. Niedawno ogłosili Cennik oparty na sztucznej inteligencji, którego celem jest określenie maksymalnej kwoty, jaką konsument jest skłonny zapłacićTo doskonały przykład obiektywnego błędu. System nie jest wyszkolony, aby pomóc Ci znaleźć dobrą ofertę. Jest wyszkolony, aby zwiększyć konwersję i obniżyć koszty operacyjne.

Załóżmy, że rezerwujesz podróż do Paryża. Chcesz najlepszej ceny, ale system chce jak najlepszej marży. Sztuczna inteligencja może zaoferować lot za 800 dolarów, gdy dostępny jest lot za 400 dolarów. Nie dlatego, że sztuczna inteligencja się myli, ale dlatego, że wykonuje swoją pracę.

Nie jest to dokładnie ten rodzaj personalizacji, o jakim marzą konsumenci…

Dlaczego to nieuniknione

Obiektywne uprzedzenia odzwierciedlają wartości, kulturę i priorytety Twojej marki. Są one wplecione w strukturę Twojej sztucznej inteligencji. Prawdziwe pytanie brzmi: w którą stronę się „przechyla”? Czy faworyzuje cele klientów, czy cele przychodowe?

Różne zespoły, regiony i kultury mają różne nastawienie i będą inaczej szkolić model sztucznej inteligencji. Jeśli sprzedaż przejmie stery, będzie ona skłaniać się ku konwersji. Jeśli grupa CX będzie kierować zespołem, może być lepiej zorientowana na obsługę klienta i oszczędności.

Ta sama architektura, różne wyniki.

Rozwiązaniem nie jest całkowite wyeliminowanie uprzedzeń, lecz wskazanie im właściwego kierunku. Skieruj swoją sztuczną inteligencję na długoterminową lojalność, a nie na krótkoterminowe korzyści.

Konsekwencje niedopasowanej sztucznej inteligencji

Największym ryzykiem, jakiemu poddawane są marki w kontekście obiektywnych uprzedzeń, jest utrata zaufania.

Klienci mają już dość generycznych, nieistotnych interakcji z marką. Kiedy sztuczna inteligencja pogarsza te doświadczenia, frustruje i zraża klienta.

Jeśli duże modele językowe (LLM) są trenowane na danych opartych na tendencyjnych założeniach, będą generować bezosobowe odpowiedzi. W rezultacie klienci będą mieli wrażenie, że marka w ogóle się nimi nie interesuje. Mogą kupić u Ciebie dzisiaj, ale jest mniejsze prawdopodobieństwo, że pozostaną z Twoją marką na dłuższą metę.

Doświadczenie napędza teraz lojalność. Wielu klientów jest nawet skłonnych zapłacić za nie więcej. Dlatego, gdy sztuczna inteligencja próbuje sprzedać klientowi drogi produkt, który nie spełnia jego oczekiwań, zauważa to. Rezygnuje. Nie wraca.

Problem sztucznej inteligencji agentowej 

Ryzyko to znacznie wzrasta, gdy weźmiemy pod uwagę sztuczną inteligencję agentową.

Agentyczna sztuczna inteligencja jest stworzony do samodzielnego działania. Potrafi wykonywać wieloetapowe procesy bez udziału człowieka. Ale jeśli logika sztucznej inteligencji jest wadliwa lub trening jest niespójny, szkody rosną.

Eksperci są z tym zgodni przed sztuczną inteligencją agentową jeszcze daleka drogaW rzeczywistości niedawny raport pokazuje, że chociaż prawie wszyscy dyrektorzy finansowi wiedzą o sztucznej inteligencji agentowej, tylko 15% poważnie to rozważaDane wskazują, że możliwość dokładnego monitorowania i zapobiegania stronniczości stanowiła kluczową barierę utrudniającą przyjęcie tej metody.

Większość systemów agentowych wciąż zmaga się z niejednoznacznością, trwałą pamięcią i odpowiedzialnością. To niebezpieczne połączenie, gdy nie ma jasnego sposobu diagnozowania i korygowania błędów lub uprzedzeń w momencie ich wystąpienia.

Marki nie powinny stać z boku, lecz działać strategicznie.

Jak marki mogą minimalizować obiektywne uprzedzenia

Powiedzmy sobie jasno: nie da się wyeliminować uprzedzeń. To TY JESTEŚ uprzedzeniami.

Twoja marka kształtuje zachowanie sztucznej inteligencji – na dobre i na złe. Te uprzedzenia już istnieją w Twoich obecnych interakcjach z klientami. Występują w tarciach w procesie anulowania, przejrzystości warunków umowy lub… ciemne wzory na Twojej stronie internetowej.

Różnica w przypadku uprzedzeń związanych ze sztuczną inteligencją polega na skali. Sztuczna inteligencja może wzmacniać te decyzje szybciej i przy znacznie mniejszym nadzorze, co podważa długoterminowe cele, takie jak lojalność wobec marki i wartość klienta w całym okresie jego życia.

Dlatego trzeba działać wyprzedzająco:

1. Zadawaj właściwe pytania

Zanim rozpoczniesz swoją przygodę ze sztuczną inteligencją, zatrzymaj się i zadaj sobie pytanie: „Czy faktycznie mamy wszystko, czego potrzebujemy, aby zrobić to dobrze? Czy możemy to zrobić bez narażania doświadczenia konsumenta i naszej marki na ryzyko?”

Zbyt wiele marek decyduje się na sztuczną inteligencję, bo nie chce zostać w tyle. Ale próba dogonienia sąsiadów to zła strategia.

Czy dysponujesz odpowiednimi danymi o klientach, integracjami i mechanizmami zarządzania, aby wspierać zastosowanie sztucznej inteligencji w obsłudze klienta bez narażania się na stronniczość? Czy w pełni rozumiesz cele swoich klientów?

Jeśli odpowiedź brzmi „nie” lub „w pewnym sensie”, nie jesteś gotowy.

2. Cele równowagi

Aby skutecznie zrównoważyć cele klienta i firmy, pomyśl o potrzebach klienta jako celu, a cele biznesowe jako granicach. Twoja sztuczna inteligencja powinna działać w ramach tych ograniczeń, ale dążyć do osiągnięcia rezultatów na pierwszym miejscu dla klienta. Możesz również spojrzeć na to jako na równowagę między myśleniem krótkoterminowym a długoterminowym.

Krótkoterminowe wskaźniki, takie jak przychód z interakcji, są ważne. Często jednak kłócą się z wartością długoterminową. Nawet „Ojciec chrzestny sztucznej inteligencji” ostrzegał przed sztuczną inteligencją napędzaną krótkoterminowym zyskiemponieważ takie podejście nie jest skalowalne.

Twoja sztuczna inteligencja może dziś osiągnąć swój cel przychodowy, ale czy jesteś gotów poświęcić lojalność klientów na szybki zarobek?

Rozważmy ponownie przykład Delty. Strategia jest technicznie inteligentna i zgodna z potrzebami biznesowymi. Jednak konsumenci nie byli zachwyceni pomysłem wydawania większej kwoty na bilety lotnicze i… marka poniosła straty.

Myśl w perspektywie pięcioletniej. Musisz powoli i w sposób zrównoważony zwiększać wartość cyklu życia.

3. Zrozum zmieniające się potrzeby swoich klientów

Nie tylko ogólnie, ale w każdym przypadku użycia. Co próbują osiągnąć?

Jeśli tego nie rozumiesz, Twoja sztuczna inteligencja będzie tylko zgadywać. Dlatego profile Twoich klientów muszą być aktualne, kompletne i szczegółowe, zarówno na poziomie ogólnym, jak i indywidualnym.

Szerokie segmenty i przestarzałe założenia nie wystarczą. Potrzebujesz danych, które odzwierciedlają prawdziwą osobę po drugiej stronie interakcji. To doprowadzi do głębszego zrozumienia klienta i stanie się podstawą Twojego szkolenia LLM.

Modele generacji wspomaganej wyszukiwaniem (RAG) również mogą okazać się pomocne w tym przypadku. Polegają one na wykorzystaniu wyselekcjonowanych, istotnych danych, aby zapewnić użytkownikowi lepsze doświadczenie w kontekście konkretnego zadania, które próbuje wykonać.

Ale to nie jest zadanie jednorazowe. Cele klientów zmieniają się, a oczekiwania ulegają zmianom. Marki muszą regularnie aktualizować swoje systemy AI, aby odzwierciedlały najnowsze osiągnięcia. Oznacza to konieczność ponownego analizowania danych szkoleniowych i wspierania ciągłego uczenia się, a nie tylko dopracowywania wyników.

4. Dokładnie sprawdź dostawców sztucznej inteligencji

Nie wszyscy dostawcy są sobie równi, a wielkie obietnice nie zawsze oznaczają wielkie rezultaty. Wybieraj partnerów z doświadczeniem praktycznym i udokumentowanymi osiągnięciami, a nie tylko efektownymi prezentacjami. Dostawcy dysponujący dekadami danych z konkretnych dziedzin mogą je wykorzystać do lepszego trenowania modeli w porównaniu z nowszymi markami, które opierają się na uogólnionych zbiorach danych.

Twój klient może zauważyć różnicę w szczegółowości danych, gdy będzie potrzebował specjalistycznego wsparcia.

I pamiętaj, jeśli sztuczna inteligencja zawiedzie w praktyce, Twoja marka ucierpi. Wystarczy zapytać ludzi, których to dotyczy. Awaria CrowdStrike w 2024 r.Przeciętny konsument nie obwiniał dostawcy. Obwiniał marki, które wdrożyły tę technologię.

Szukaj dostawców, którzy już to zrobili, w Twojej branży i w Twoich przypadkach użycia. Wiedza o domenie zawsze jest ważniejsza niż ambicja.

5. Wbuduj zarządzanie

Jeśli nie zdefiniujesz logiki jasno i spójnie, Twoja sztuczna inteligencja zacznie podejmować decyzje w oparciu o wzorce, a nie zasady. Wzorce te mogą nie odzwierciedlać Twojej marki, wartości ani zobowiązań prawnych.

Centralna orkiestracja i ustalanie reguł są kluczowe dla zapewnienia, że sztuczna inteligencja działa tak, jak powinna – za każdym razem, w każdej interakcji z klientem. Bez takiego zarządzania jeden model mógłby obsłużyć pytanie dotyczące rozliczeń w jeden sposób, a inny dawałby zupełnie inną odpowiedź.

Stosuj się do najlepszych praktyk branżowych i polegaj na ramy zarządzania ryzykiem aby chronić markę. Dobre zarządzanie cię nie spowolni. Uchroni cię przed późniejszym sprzątaniem.

6. Ostrożnie określaj zakres sztucznej inteligencji agentowej

Media sugerują, że systemy oparte na agentach to przyszłość wszystkiego. W rzeczywistości większość marek nie jest na to gotowa i to jest w porządku.

Ponieważ nie ma jeszcze wielu dowodów, zacznij od małych kroków. Nawiąż współpracę z dostawcą technologii, który ma już doświadczenie w tym obszarze i może Cię poprowadzić. Priorytetowo traktuj przepływy pracy o niskim ryzyku, z jasno określonymi krokami, w których poziom zaangażowania jest godny zaufania – najlepiej, gdy jest on w rękach jednego zespołu. Takie przypadki użycia zazwyczaj charakteryzują się jasną logiką, odpowiedzialnością i nadzorem. Następnie możesz się uczyć i skalować.

Jeśli w proces zaangażowanych jest kilka zespołów lub proces nie jest uporządkowany, nie spodziewaj się, że automatyczne podejmowanie decyzji przyniesie korzyści Twoim klientom.

Aby odnieść prawdziwy sukces, sztuczna inteligencja oparta na agentach wymaga dostępu do kompletnego i aktualnego profilu klienta. Bez kontekstu w czasie rzeczywistym nawet najlepsze modele będą generować oderwane od rzeczywistości, stronnicze doświadczenia.

Błąd jest odbiciem, a nie wadą

Sztuczna inteligencja nie tworzy uprzedzeń. Odzwierciedla to, co jest przekazywane za pomocą danych, szkoleń i priorytetów biznesowych. Dlatego tak ważne jest dopasowanie. Jeśli Twoje systemy nie są projektowane z myślą o kliencie, sztuczna inteligencja tylko pogłębi ten rozdźwięk.

Obiektywnego uprzedzenia nie da się całkowicie wyeliminować, ale można sobie z nim radzić.

Uczyń długoterminową lojalność swoim głównym celem. Reszta przyjdzie sama. Kiedy każda decyzja o modelu zostanie przefiltrowana przez pryzmat retencji, wartości klienta w całym okresie jego istnienia i zaufania, reszta priorytetów (zarządzanie, zrozumienie klienta, zrównoważone cele) naturalnie się ułoży.

Dzisiejsze skróty prawie zawsze będą Cię kosztować jutro, ale jeśli w swojej strategii postawisz na lojalność, sztuczna inteligencja z obciążenia stanie się zaletą.