Klucz do udanych rozwiązań AI? Dane behawioralne

W ostatnich latach nie jest tajemnicą, że lawinowy wzrost innowacji technologicznych ogarnął świat. 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 ich stronniczość, i sformatować je tak, aby były łatwo przyswajalne przez AI. Szczególnie gdy firmy AI, takie jak OpenAI i Anthropic zaczynają kończyć dane do szkolenia ich modeli AI, ważność zbierania użytecznych i znaczących danych rośnie.

W miarę jak świat AI się rozwija, firmy muszą zrozumieć wpływ, jaki mają dane jakościowe w porównaniu z danymi słabymi na rozwiązania AI, oraz krytyczną rolę, jaką odgrywają dane behawioralne 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 stronnicze i niewiarygodne wyniki, słabe doświadczenia użytkowników, 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 podejmować lepsze, bardziej świadome decyzje, wdrażać niezawodne procesy, redukować problemy z zgodnością i unikać kosztownych konsekwencji. Może to również prowadzić do lepszych doświadczeń klientów i interesariuszy, zwiększonej sprzedaży i udziału w rynku, oraz zmniejszonego 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 dostarczyć firmom 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 kluczowe metryki, takie jak czas sesji, aktywny czas na stronie, liczba komunikatów o błędach lub martwe kliknięcia, aby dostarczyć firmom jaśniejszego obrazu zaangażowania użytkowników, preferencji i punktów frustracji.

Chociaż te dane mogą pomóc przedsiębiorstwom identyfikować błędy i poprawiać doświadczenia użytkowników, zawierają one również krytyczne wglądy dla firm, aby wykorzystać nowe możliwości dla swoich rozwiązań AI, w tym lepsze prognozowanie, zwiększone środki bezpieczeństwa i poprawioną personalizację:

Prognozowanie

Wyposażone w dane behawioralne, firmy mogą zdobyć cenne wglądy w zachowania użytkowników, wzorce, preferencje i punkty bólu, umożliwiając im przewidywanie przyszłych zachowań z większą dokładnością i tworzenie lepszych doświadczeń. Na przykład, wyświetlenia stron, zapisy do biuletynów, aktywności w koszyku i zaangażowania w mediach społecznościowych nie tylko działają jako cyfrowy ślad, ale mogą również być wskaźnikami przyszłych zachowań zakupowych. Z tymi danymi, firmy będą miały lepsze pojęcie o zachowaniach konsumentów, umożliwiając bardziej świadome prognozowanie i podejmowanie decyzji strategicznych.

Identyfikowanie zagrożeń

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

Personalizacja

W miarę jak przyspieszony wzrost AI zmienia nasz świat, doświadczenia klientów o wysokim stopniu personalizacji staną się standardem. Z danymi behawioralnymi, zespoły inżynierskie mogą przewidywać zachowania i dostosowywać doświadczenia użytkowników. Firmy, które śledzą historie zakupów konsumentów i tworzą szczegółowe profile klientów, mogą budować silniejszą lojalność marki. Wyposażone w te dane, detaliści mogą oferować doświadczenia bardziej spersonalizowane za pomocą ukierunkowanych ofert i istotnych możliwości cross-sprzedaży. Na przykład, dane behawioralne mogą identyfikować klientów, którzy są bardziej skłonni do porzucenia koszyka. Detaliści mogą wykorzystać te informacje, aby zaoferować spersonalizowaną zniżkę docelowemu segmentowi, potencjalnie zmieniając stracone sprzedaże w konwersje.

Dane behawioralne są kluczem do sukcesu

W erze charakteryzującej się szybkim postępem technologicznym, sukces i użyteczność rozwiązań AI zależą od znaczących i dokładnych danych. W miarę jak popyt na dane jakościowe wzrasta, dane behawioralne stają się kluczowym zasobem dla rozwoju AI. Wykorzystując wglądy uzyskane z interakcji użytkowników, firmy mogą lepiej przewidywać i prognozować zachowania użytkowników, wykrywać zagrożenia i zabezpieczać systemy, oraz dostarczać spersonalizowane doświadczenia, które przewidują i przewyższają oczekiwania użytkowników.

W miarę jak krajobraz AI się rozwija, przyjmowanie danych behawioralnych nie tylko zapewnia skuteczność rozwiązań AI, ale także toruje drogę ku transformacyjnym i przyjemnym doświadczeniom użytkowników.