Przestań obwiniać dane. Zacznij naprawiać swoje cele

AI uczy się od nas. I my jesteśmy uprzedzeni.

Ponieważ AI jest szkolony na treściach w dużej mierze generowanych przez ludzi, przyjmuje nasze uprzedzenia i wbudowuje je w siebie. Dlatego większość rozmów o uprzedzeniach AI koncentruje się na złych danych. Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu. Proste enough. Ale nawet z czystymi danymi, uprzedzenia nadal się przecieka.

Bardziej subtelny i często pomijany problem to uprzedzenie celu. Jest mniej widoczny niż problem z zestawem danych i jest jednym z największych wyzwań dla customer-facing AI use.

W tym artykule, zagłębię się w to, jak wygląda uprzedzenie celu jako część customer experience (CX), dlaczego jest ważne i co marki mogą naprawdę zrobić w tej sprawie.

Definiowanie uprzedzenia celu

Uprzedzenie celu nie dotyczy wadliwych danych. Dotyczy wadliwej intencji. AI robi dokładnie to, co mu się każe, i jeśli każe mu maksymalizować zysk, zrobi to – nawet jeśli oznacza to uszkodzenie relacji z klientem.

Weźmy Delta Air Lines. Niedawno ogłosili AI-powered pricing designed to determine the maximum the consumer is willing to pay. To jest idealny przykład uprzedzenia celu. System nie jest szkolony, aby pomóc ci znaleźć dobrą ofertę. Jest szkolony, aby zwiększyć konwersję i obniżyć koszty operacyjne.

Załóżmy, że rezerwujesz podróż do Paryża. Chcesz najlepszą cenę, ale system chce najlepszej marży. AI może zaoferować lot za 800 dolarów, gdy dostępny jest lot za 400 dolarów. Nie dlatego, że AI jest błędne, ale dlatego, że robi swoją pracę.

Nie jest to dokładnie rodzaj personalizacji, o którym konsumenci proszą …

Dlaczego jest nieuniknione

Uprzedzenie celu jest odbiciem wartości twojej marki, kultury i priorytetów. Jest wpisane w strukturę twojego AI. Prawdziwe pytanie brzmi, w którym kierunku się „przechyla”? Czy faworyzuje cele klienta czy cele dochodowe?

Różne zespoły, regiony i kultury mają różne nastawienia i będą szkolić model AI inaczej. Jeśli sprzedaż obejmie stery, będzie się przechylać w kierunku konwersji. Jeśli grupa CX jest odpowiedzialna, może być lepiej wyalignowana z obsługą i oszczędnościami.

Ten sam architektura, różne wyniki.

Rozwiązanie nie polega na całkowitym usunięciu uprzedzeń – polega na skierowaniu ich w odpowiednim kierunku. Uprzedź swoje AI na długoterminową lojalność, a nie krótkoterminowe zwycięstwa.

Konsekwencje niezgodnego AI

Największym ryzykiem, jakie marki stawiają w przypadku uprzedzenia celu, jest utrata zaufania.

Klienci są już zirytowani generycznymi, nieistotnymi interakcjami z marką. Gdy AI sprawia, że te doświadczenia stają się gorsze, frustruje i alienuje twojego kupującego.

Jeśli duże modele językowe (LLM) są szkolone na uprzednionych, opartych na założeniach danych, wyprodukują one osobiste odpowiedzi. W rezultacie klienci będą czuć, że marka nie dba o nich. Mogą kupić od ciebie dzisiaj, ale są mniej prawdopodobne, że pozostaną z twoją marką w długiej perspektywie.

Doświadczenie teraz napędza lojalność. Wiele klientów jest nawet skłonnych zapłacić więcej za to. Więc, gdy AI próbuje sprzedać produkt o wysokiej cenie, który nie spełnia potrzeby, zauważają to. Odmawiają. Nie wracają.

Problem AI agenty

To ryzyko wzrasta, gdy spoglądamy na AI agenty.

AI agenty są zbudowane, aby działać samodzielnie. Mogą wykonywać wieloetapowe przepływy pracy bez udziału ludzi. Ale jeśli logika AI jest wadliwa lub szkolenie jest niezgodne, szkody rosną.

Eksperci zgadzają się, że AI agenty mają długą drogę do przebycia. W rzeczywistości, niedawne sprawozdanie pokazuje, że podczas gdy prawie wszyscy dyrektorzy finansowi wiedzą o AI agenty, tylko 15% poważnie rozważa je. Dane wskazują, że możliwość dokładnego monitorowania i zapobiegania uprzedzeniom była kluczową barierą dla przyjęcia.

Większość systemów agenty wciąż boryka się z niejasnością, pamięcią i odpowiedzialnością. To niebezpieczna kombinacja, gdy nie ma wyraźnego sposobu, aby zdiagnozować lub poprawić błędy lub uprzedzenia, gdy występują.

Marki nie powinny siedzieć na ławce rezerwowych, ale muszą postępować strategicznie.

Jak marki mogą minimalizować uprzedzenie celu

Niech będzie jasne: nie możesz wyeliminować uprzedzeń. JESTEŚ uprzedzeniem.

Twoja marka kształtuje, jak AI się zachowuje – na lepsze lub gorsze. Te uprzedzenia już istnieją w twoich obecnych interakcjach z klientami. Są one w tarcia w twoim przepływie anulowania, przejrzystości twoich warunków i ciemnych wzorcach na twojej stronie.

Różnica z uprzedzeniami AI polega na skali. AI może powiększać te decyzje szybciej i z mniejszą kontrolą, co podważy długoterminowe cele, takie jak lojalność marki i wartość przez całe życie.

Dlatego musisz być przed tym:

1. Zadaj odpowiednie pytania

Przed rozpoczęciem swojej podróży AI, zatrzymaj się i zapytaj: „Czy naprawdę mamy to, co potrzebne, aby to zrobić dobrze? Czy możemy to zrobić bez narażenia doświadczenia konsumenta i naszej marki na ryzyko?”

Za dużo marek wskakuje do AI, bo nie chce pozostać w tyle. Ale próbowanie, aby nadążyć za Jonesami, jest złą strategią.

Czy masz odpowiednie dane klienta, integracje i zarządzanie, aby wesprzeć customer-facing AI use case bez zwiększania uprzedzeń? Czy całkowicie rozumiesz cele twoich klientów?

Jeśli odpowiedź to nie, lub nawet „trochę”, nie jesteś gotowy.

2. Zrównoważ obiektywy

Aby skutecznie zrównoważyć cele klienta i biznesu, pomyśl o potrzebach klienta jako celu, a twoje cele biznesowe jako granicach. Twoje AI powinno działać w ramach tych granic, ale dążyć do klienta-pierwszego wyniku. Możesz również spojrzeć na to jako na balans między myślą krótkoterminową a długoterminową.

Krótkoterminowe wskaźniki, takie jak przychód na interakcję, są ważne. Ale często kolidują z długoterminową wartością. Nawet „ojciec AI” ostrzegał przed AI napędzanym przez krótkoterminowy zysk, ponieważ ten sposób myślenia nie skaluje.

Twoje AI może osiągnąć cel przychodu dzisiaj, ale czy jesteś skłonny wymienić lojalność klienta na szybki zysk?

Pomyśl o przykładzie Delta ponownie. Strategia jest technicznie mądra i wyalignowana z biznesem. Ale konsumenci nie byli zachwyceni pomysłem płacenia więcej za bilety lotnicze, a marka została uderzona.

Myśl w pięcioletnich ramach czasowych. Musisz rozwijać wartość przez całe życie powoli i zrównoważenie.

3. Zrozum ewoluujące potrzeby twoich klientów

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

Jeśli nie rozumiesz tego, twoje AI będzie tylko zgadywać. Dlatego twoje profile klienta muszą być bieżące, kompletne i specyficzne, zarówno na wysokim poziomie, jak i na poziomie indywidualnym.

Szerokie segmenty i przestarzałe założenia nie wystarczą. Potrzebujesz danych, które reprezentują prawdziwą osobę po drugiej stronie interakcji. To doprowadzi do głębszego zrozumienia klienta i utworzy podstawę twojego szkolenia LLM.

Modele z generacją wspomaganą przez odzyskiwanie (RAG) również pomagają tutaj, pobierając z kuratorycznych, istotnych danych, aby dać konsumentowi lepsze doświadczenie dla konkretnego zadania, które wykonuje.

Ale nie jest to ćwiczenie jednorazowe. Cele klienta się zmieniają, a oczekiwania się zmieniają. Marki muszą aktualizować swoje systemy AI regularnie, aby odzwierciedlić najnowsze trendy. To oznacza ponowne rozpatrzenie danych szkoleniowych i ułatwienie ciągłego uczenia się, a nie tylko dostosowywanie danych wyjściowych.

4. Dokładnie sprawdź dostawców AI

Nie wszyscy dostawcy są równi, a wielkie obietnice nie zawsze oznaczają wielkie wyniki. Wybierz partnerów z prawdziwą ekspertyzą i udokumentowanym rekordem, a nie tylko efektownymi demonstracjami. Dostawcy z dziesiątkami lat danych z danej dziedziny mogą wykorzystać je do lepszego szkolenia modeli w porównaniu z nowszą marką, która polega na uogólnionych zestawach danych.

Twój klient może zauważyć różnicę w głębi danych, gdy potrzebuje specjalistycznego wsparcia.

Pamiętaj, że jeśli AI zawiedzie w terenie, twoja marka będzie cierpieć. Zapytaj ludzi dotkniętych awarią CrowdStrike z 2024 roku. Przeciętny konsument nie obwinił dostawcę. Obwinił marki, które wdrożyły technologię.

Szukaj dostawców, którzy robili to wcześniej, w twojej branży, z twoimi przypadkami użycia. Wiedza z danej dziedziny bije ambicję zawsze.

5. Zbuduj zarządzanie

Jeśli nie zdefiniujesz logiki wyraźnie i konsekwentnie, twoje AI zacznie podejmować decyzje na podstawie wzorców, a nie polityk. Te wzorce mogą nie reprezentować twojej marki, twoich wartości ani twoich zobowiązań prawnych.

Centralna orkiestracja i ustawianie reguł są kluczowe, aby upewnić się, że AI robi to, co ma robić – każdego dnia, w każdej interakcji z klientem. Bez tego rodzaju zarządzania jeden model może obsłużyć pytanie o rozliczenia w jeden sposób, a inny da całkowicie inną odpowiedź.

Trzymaj się najlepszych praktyk branżowych i opieraj się na ramach zarządzania ryzykiem, aby zabezpieczyć markę. Dobre zarządzanie nie spowolni cię. Uratuje cię przed porządkowaniem później.

6. Określ AI agenty z ostrożnością

Media sprawiają, że brzmi to, jakby systemy oparte na agentach były przyszłością wszystkiego. W rzeczywistości, większość marek nie jest gotowa, i to jest w porządku.

Ponieważ nie ma jeszcze wielu dowodów, zacznij od małych kroków. Współpracuj z dostawcą technologii, który robił to wcześniej i może cię prowadzić na drodze. Priorytetem powinny być niskie ryzyko przepływów pracy z wyraźnymi krokami, gdzie poziom agencji może być zaufany – idealnie, własnością jednego zespołu. Te przypadki użycia zwykle mają wyraźną logikę, odpowiedzialność i nadzór. Możesz się tam uczyć i skalować.

Jeśli wiele zespołów jest zaangażowanych lub proces brakuje struktury, nie oczekuj, że podejmowanie decyzji przez maszynę będzie działać dla twoich klientów.

Aby być naprawdę skutecznym, AI agenty wymagają dostępu do pełnego i bieżącego profilu klienta. Bez rzeczywistego kontekstu nawet najlepsze modele wyprodukują rozłączone, uprzedzone doświadczenia.

Uprzedzenie jest lustrem, a nie awarią

AI nie wymyśla uprzedzeń. Odbija to, co mu się mówi przez dane, szkolenie i priorytety biznesowe. Dlatego ważne jest wyalignowanie. Jeśli twoje systemy nie są zaprojektowane wokół klienta, AI tylko powiększy rozłączenie.

Uprzedzenie celu nie może być całkowicie usunięte, ale może być zarządzane.

Ustaw lojalność długoterminową jako swój główny cel. Reszta nastąpi. Gdy każda decyzja modelu jest filtrowana przez retencję, wartość przez całe życie i zaufanie, reszta priorytetów (zarządzanie, zrozumienie klienta, zrównoważone obiektywy) naturalnie wpisze się w miejsce.

Skróty na dziś prawie zawsze kosztują cię jutro, ale postępuj z lojalnością w sercu twojej strategii, a AI zmienia się z zagrożenia w przewagę.