Przestań winą danych. Zacznij naprawiać swoje cele

AI uczy się od nas. I my jesteśmy uprzedzeni.

Ponieważ AI jest szkolony na treści w dużej mierze wygenerowanej przez ludzi, podchodzi nasze uprzedzenia i włącza je. 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 wkradają się.

Bardziej subtelny i często pomijany problem to uprzedzenie celu. Jest mniej widoczne niż problem z zestawem danych i jest jednym z największych wyzwań dla obsługi klienta AI.

W tym artykule, zagłębię się w to, jak wygląda uprzedzenie celu jako część doświadczenia klienta (CX), dlaczego jest ważne i co marki mogą zrobić, aby temu zaradzić.

Definiowanie uprzedzenia celu

Uprzedzenie celu nie dotyczy wadliwych danych. Dotyczy wadliwych 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 na przykład Delta Air Lines (DAL ). Ostatnio 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.

Wyobraź sobie, 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 jaki konsumenci proszą …

Dlaczego jest nieuniknione

Uprzedzenie celu jest odbiciem wartości Twojej marki, kultury i priorytetów. Jest wpleciony w strukturę Twojego AI. Prawdziwe pytanie brzmi, w którą stronę 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 przejmuje kontrolę, będzie skłaniać się ku konwersji. Jeśli zespół CX jest odpowiedzialny, może być lepiej wyalignowany z obsługą i oszczędnościami.

Ten sam architektura, różne wyniki.

Rozwiązanie nie polega na usunięciu uprzedzeń całkowicie – ale na skierowaniu ich w odpowiednim kierunku. Uprzedź swoje AI ku długoterminowej lojalności, a nie krótkoterminowym zwycięstwom.

Konsekwencje niezgodnych AI

Największe ryzyko, jakie marki stawiają, gdy chodzi o uprzedzenie celu, to utrata zaufania.

Klienci są już zirytowani generycznymi, nieistotnymi interakcjami marki. Gdy AI sprawia, że te doświadczenia są gorsze, frustruje i alienuje kupującego.

Jeśli duże modele językowe (LLM) są szkolone na uprzednionych, opartych na założeniach danych, wyprodukują one nieosobiste odpowiedzi. W rezultacie klienci będą czuć, że marka nie dba o nich. Mogą kupić od Ciebie dzisiaj, ale są mniej skłonni pozostać przy Twojej marce w długim terminie.

Doświadczenie teraz napędza lojalność. Wielu klientów jest nawet skłonnych zapłacić więcej za to. Gdy AI próbuje sprzedać wysoko ceniony produkt, który nie spełnia potrzeb, zauważają to. Odmawiają. Nie wracają.

Problem agentic AI

To ryzyko rośnie, gdy spoglądamy na agentic AI.

Agentic AI jest zbudowany, aby działać samodzielnie. Może wykonywać wieloetapowe procesy bez udziału ludzi. Ale jeśli logika AI jest wadliwa lub szkolenie jest niezgodne, szkody rosną.

Eksperci zgadzają się, że agentic AI ma jeszcze długi dystans do przebycia. W rzeczywistości, niedawny raport pokazuje, że podczas gdy prawie wszyscy dyrektorzy finansowi wiedzą o agentic AI, tylko 15% poważnie rozważa je. Dane wskazują, że możliwość dokładnego monitorowania i zapobiegania uprzedzeniom była kluczową barierą wdrożenia.

Większość agentic systems nadal boryka się z niejasnością, trwałą pamięcią i odpowiedzialnością. To jest niebezpieczna kombinacja, gdy nie ma wyraźnego sposobu na diagnozowanie lub korygowanie błędów lub uprzedzeń, gdy występują.

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

Jak marki mogą zminimalizować 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 procesie anulowania, przejrzystości Twoich warunków i ciemnych wzorcach na Twojej stronie.

Różnica polega na tym, że AI może powiększyć te decyzje szybciej i z mniejszą kontrolą, co podważy długoterminowe cele, takie jak lojalność marki i wartość klienta.

Dlatego musisz być przed tym:

1. Zadaj odpowiednie pytania

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

Zbyt wiele marek wskakuje do AI, bo nie chcą pozostać w tyle. Ale próbowanie dorównania do innych to zła strategia.

Czy masz odpowiednie dane klienta, integracje i zarządzanie, aby wesprzeć przypadki użycia AI bez zwiększania uprzedzeń? Czy w pełni rozumiesz cele swoich klientów?

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

2. Zrównoważ cele

Aby skutecznie zrównoważyć cele klienta i biznesu, pomyśl o potrzebach klienta jako o celu, a Twoje cele biznesowe jako o granicach. Twoje AI powinno działać w ramach tych granic, ale dążyć do klienta jako pierwszego. Możesz również patrzeć na to jako na balans między myśleniem krótkoterminowym a długoterminowym.

Krótkoterminowe metryki, 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 się.

Twoje AI może osiągnąć cel przychodu dzisiaj, ale czy jesteś gotowy zrezygnować z lojalności klienta dla szybkiego zysku?

Rozważ przykład Delta ponownie. Strategia jest technicznie mądra i zgodna z interesem biznesu. Ale konsumenci nie byli zachwyceni pomysłem płacenia więcej za bilety lotnicze, a marka poniosła straty.

Myśl w perspektywie pięciu lat. Musisz rozwijać wartość klienta powoli i zrównoważenie.

3. Zrozum 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 szczegółowe, zarówno na poziomie ogólnym, jak i indywidualnym.

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

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

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

4. Zbadaj dostawców AI dokładnie

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 demo. Dostawcy z dziesięcioleciami domenowych danych mogą je wykorzystać do lepszego szkolenia modeli w porównaniu z nową marką, która polega na uogólnionych zestawach danych.

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

I pamiętaj, jeśli AI zawiedzie w terenie, Twoja marka ucierpi. Poproś ludzi dotkniętych awarią CrowdStrike z 2024 roku (CRWD ). Przeciętny konsument nie obwinił dostawcę. Obwinił marki, które wdrożyły tę technologię.

Szukaj dostawców, którzy robili to wcześniej, w Twojej branży, z Twoimi przypadkami użycia. Wiedza domenowa bije ambicję za każdym razem.

5. Zbuduj w zarządzanie

Jeśli nie zdefiniujesz logiki wyraźnie i konsekwentnie, Twoje AI zacznie podejmować decyzje oparte na wzorcach, a nie politykach. Te wzorce mogą nie reprezentować Twojej marki, wartości ani zobowiązań prawnych.

Centralna orkiestracja i ustawianie reguł są kluczowe, aby upewnić się, że AI robi to, co ma robić – za każdym razem, we wszystkich interakcjach z klientem. Bez tego rodzaju zarządzania, jeden model może obsłużyć pytanie o rozliczenie w jeden sposób, a inny da całkowicie inną odpowiedź.

Trzymaj się najlepszych praktyk branżowych i polegaj na ramach zarządzania ryzykiem, aby zabezpieczyć markę. Dobre zarządzanie nie spowolni Cię. Będzie Cię chronić przed porządkiem później.

6. Zastosuj agentic AI z ostrożnością

Media sprawiają, że brzmi to jak agent-based systems są 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. Priorytetem powinny być niskie ryzyko workflow z wyraźnie zdefiniowanymi krokami, gdzie poziom agencji może być zaufany – idealnie, własnością jednego zespołu. Te przypadki użycia zwykle mają wyraźną logikę, odpowiedzialność i nadzór. Możesz się tam nauczyć i skalować.

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

Aby być naprawdę skutecznym, agentic AI wymaga dostępu do kompletnego i bieżącego profilu klienta. Bez kontekstu w czasie rzeczywistym, nawet najlepsze modele wyprodukują rozłączone, uprzedzone doświadczenia.

Uprzedzenie jest lustrem, a nie awarią

AI nie wymyśla uprzedzeń. Odbija to, czego się nauczyło przez dane, szkolenie i priorytety biznesowe. Dlatego ważne jest, aby być zgodnym. Jeśli Twoje systemy nie są zaprojektowane wokół klienta, AI tylko powiększy rozłączenie.

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

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

Skróty na dziś prawie zawsze kosztują jutro, ale postępuj z lojalnością w sercu swojej strategii, a AI przechodzi od zagrożenia do przewagi.