Klucz do udanych rozwiązań AI? Dane behawioralne

W ostatnich latach nie jest żadnym sekretem, że rozpowszechnianie innowacji technologicznych zawładnęło światem. Sztuczna inteligencja generatywna, w szczególności, stała się coraz bardziej popularna, z narzędziami takimi jak ChatGPT, które osiągnęły 100 milionów użytkowników zaledwie dwa miesiące po uruchomieniu. Ale te zaawansowane rozwiązania AI są niczym bez znaczących, jakościowych danych.

Niestety, proces osiągania tego rodzaju danych nie zawsze jest prosty – firmy muszą przechwytywać i przetwarzać dane w sposób, który usuwa stronniczość, i formatuje je tak, aby były łatwo konsumowane przez AI. Szczególnie gdy firmy AI, takie jak OpenAI i Anthropic zaczynają kończyć się danymi do szkolenia ich modeli AI, rośnie znaczenie gromadzenia użytecznych i znaczących danych.

Gdy świat AI się rozwija, firmy muszą zrozumieć wpływ, jaki mają dane jakościowe w porównaniu z danymi słabymi na rozwiązania AI i krytyczną rolę, jaką dane behawioralne mogą odegrać w budowaniu, szkoleniu i wzmacnianiu narzędzi napędzanych przez AI.

Wpływ danych jakościowych i słabych na rozwiązania AI

Modele AI opierają się na danych, aby uczyć się wzorców, dokonywać przewidywań i wykonywać zadania. Jeśli dane szkoleniowe są naruszone, niedokładne lub zawierają błędy, model może produkować wyniki tendencyjne i niewiarygodne, słabą jakość doświadczenia użytkownika, luki w zabezpieczeniach i ryzyko regulacyjne. W rzeczywistości Gartner szacuje, że sama słaba jakość danych kosztuje organizacje średnio 12,9 miliona dolarów rocznie.

Szkolenie modeli AI na danych jakościowych pozwala organizacjom na lepsze, bardziej świadome decyzje, wdrażanie niezawodnych procesów, redukowanie problemów z zgodnością i unikanie kosztownych konsekwencji. Może to również prowadzić do lepszych doświadczeń klientów i interesariuszy, zwiększenia przychodu i udziału w rynku oraz zmniejszenia ryzyka. Bez całościowych, znaczących i dokładnych danych firmy będą miały trudności z budowaniem i zarządzaniem tymi coraz bardziej złożonymi aplikacjami i ekosystemami AI.

Wzrost danych behawioralnych

Dane behawioralne z interakcji z produktami i usługami mogą pomóc firmom w uzyskaniu głębokich wglądów dla modeli AI. W rzeczywistości, McKinsey & Company szacuje, że organizacje, które wykorzystują dane behawioralne klientów, przewyższają swoich kolegów o 85% w wzroście sprzedaży i ponad 25% w marży brutto.

Dane behawioralne opisują interakcje użytkowników z cyfrowymi środowiskami, ujawniając szczegółowe preferencje i wzorce. Stanowią one podstawowy element dla odkrycia sentymentu za kliknięciami użytkowników. Na przykład, dane behawioralne mogą ujawniać krytyczne metryki, takie jak czas sesji, aktywny czas na stronie, liczba komunikatów o błędach lub martwe kliknięcia, aby dać firmom wyraźniejszy obraz zaangażowania użytkowników, preferencji i punktów frustracji.

Chociaż te dane mogą pomóc przedsiębiorstwom w identyfikowaniu wad i poprawie doświadczenia użytkownika, zawierają one również krytyczne wglądy dla firm, aby wykorzystać nowe możliwości dla swoich rozwiązań AI, w tym lepsze prognozowanie, ulepszone środki bezpieczeństwa i poprawioną personalizację:

Prognozowanie

Wyposażone w dane behawioralne, firmy mogą uzyskać cenne wglądy w zachowania użytkowników, wzorce, preferencje i punkty bólu, co pozwala im przewidywać przyszłe zachowania z większą dokładnością i, w efekcie, tworzyć lepsze doświadczenia. Na przykład, wyświetlenia stron, zapisy do newslettera, aktywności w koszyku zakupów i zaangażowanie w mediach społecznościowych nie tylko działają jako cyfrowy ślad, ale mogą również być wskaźnikami przyszłych zakupów. Z tymi danymi w rękach, firmy będą miały lepsze rozeznanie w zachowaniach konsumentów, umożliwiając bardziej świadome decyzje i strategiczne podejmowanie decyzji.

Identyfikacja zagrożeń

Firmy mogą wykorzystywać dane behawioralne do identyfikacji zagrożeń podczas tworzenia rozwiązań AI, analizując wzorce interakcji użytkowników w celu wykrycia anomalii lub podejrzanych działań. Monitorując metryki, takie jak czas sesji użytkownika lub wzorce kliknięć, firmy mogą wykryć odchylenia od normalnego zachowania użytkownika, które mogą wskazywać na zagrożenia lub potencjalne luki w zabezpieczeniach. Na przykład, firma świadcząca usługi finansowe może wykorzystać dane behawioralne, aby zobaczyć, jak użytkownicy zwykle poruszają się po stronie i analizować nieprawidłowości, aby określić, czy określone zachowanie lub wzorzec jest oszukańczy lub nie. Ten proaktywny podejście pozwala firmom szybko rozwiązać problemy z bezpieczeństwem, zmniejszyć ryzyko i zabezpieczyć swoje systemy AI.

Personalizacja

Gdy przyspieszony wzrost AI zmienia nasz świat, hiperpersonalizowane doświadczenia klientów będą wkrótce standardem. Z danymi behawioralnymi, zespoły inżynierskie mogą przewidywać zachowania i dostosowywać doświadczenia użytkowników. Firmy, które śledzą historie zakupów konsumentów i rozwijają szczegółowe profile klientów, mogą budować silniejszą lojalność marki. Wyposażone w te dane, detaliści mogą oferować doświadczenia, które są bardziej personalizowane dzięki ukierunkowanym ofertom i istotnym możliwościom cross-sprzedaży. Na przykład, dane behawioralne mogą identyfikować kupujących, którzy są bardziej skłonni do porzucenia koszyka. Detaliści mogą wykorzystać te informacje, aby zaoferować personalizowaną zniżkę docelowemu segmentowi, potencjalnie zmieniając utracone sprzedaże w konwersje.

Dane behawioralne są kluczem do sukcesu

W erze cechującej się szybkim postępem technologicznym, sukces i użyteczność rozwiązań AI zależy od znaczących i dokładnych danych. Gdy popyt na dane jakościowe wzrasta, dane behawioralne pojawiają się jako kluczowy zasób dla rozwoju AI. Wykorzystując wglądy uzyskane z interakcji użytkowników, firmy mogą lepiej przewidywać i prognozować zachowania użytkowników, wykrywać zagrożenia i zabezpieczać systemy oraz dostarczać personalizowane doświadczenia, które przewidują i przewyższają oczekiwania użytkowników.

Gdy krajobraz AI nadal ewoluuje, przyjmowanie danych behawioralnych nie tylko gwarantuje skuteczność rozwiązań AI, ale także toruje drogę dla transformacyjnych i przyjemnych doświadczeń użytkowników.