Oprește-te să învinovățești datele. Începe să corectezi obiectivele tale.

AI învață de la noi. Și noi suntem predispuși.

Pentru că AI este antrenat pe conținut generat în mare parte de oameni, el preia prejudecățile noastre și le încorporează. De aceea, majoritatea discuțiilor despre prejudecățile AI se concentrează pe datele proaste. Gunoi în, gunoi afară. Suficient de simplu. Dar chiar și cu date curate, prejudecățile pot pătrunde.

O problemă mai subtilă și adesea ignorată este prejudecata obiectivă. Ea este mai puțin vizibilă decât o problemă de set de date și reprezintă una dintre cele mai mari provocări pentru utilizarea AI orientată către clienți.

În acest articol, voi analiza ce reprezintă prejudecata obiectivă ca parte a experienței clienților (CX), de ce este importantă și ce pot face brandurile pentru a o aborda.

Definirea prejudecății obiective

Prejudecata obiectivă nu se referă la datele defecte. Ea se referă la intenția defectă. AI face exact ceea ce i se spune să facă, și dacă i se spune să maximizeze veniturile, o va face – chiar dacă acest lucru înseamnă a deteriora relația cu clientul.

Luăm exemplul Delta Air Lines. Ei au anunțat recent un sistem de stabilire a prețurilor bazat pe AI, care determină prețul maxim pe care consumatorul este dispus să îl plătească. Acesta este un exemplu perfect de prejudecată obiectivă. Sistemul nu este antrenat pentru a ajuta la găsirea unei oferte bune, ci pentru a crește conversia și a reduce costurile operaționale.

Să presupunem că sunteți în procesul de rezervare a unei călătorii la Paris. Doriți să obțineți cel mai bun preț, dar sistemul dorește să obțină cel mai bun profit. AI poate oferi un zbor de 800 de dolari, când de fapt există un zbor disponibil la 400 de dolari. Nu pentru că AI este greșit, ci pentru că face ceea ce i s-a spus să facă.

Nu exact genul de personalizare pe care consumatorii o cer…

De ce este inevitabilă

Prejudecata obiectivă este o reflectare a valorilor, culturii și priorităților brandului dumneavoastră. Ea este încorporată în structura AI. Întrebarea reală este, în ce direcție se îndreaptă? Favorizează obiectivele clientului sau obiectivele de venituri?

Diferitele echipe, regiuni și culturi au mentalități diferite și vor antrena modelul AI în mod diferit. Dacă echipa de vânzări preia controlul, se va îndrepta către conversie. Dacă grupul CX este responsabil, poate fi mai bine aliniat cu serviciul și economiile.

Aceeași arhitectură, rezultate diferite.

Soluția nu constă în eliminarea completă a prejudecății – ci în direcționarea acesteia în direcția corectă. Prejudecați-vă AI-ul pentru loialitate pe termen lung, nu pentru victorii pe termen scurt.

Consecințele prejudecății nealiniată

Riscul cel mai mare pe care îl confruntă brandurile atunci când vine vorba de prejudecata obiectivă este pierderea încrederii.

Clienții sunt deja iritați de interacțiunile generice și irelevante ale brandurilor. Când AI face ca aceste experiențe să fie și mai proaste, frustră și izolează cumpărătorul.

Dacă modelele de limbaj mari (LLM) sunt antrenate pe date prejudecate și bazate pe ipoteze, vor produce răspunsuri impersonale. Ca urmare, clienții se vor simți ca și cum brandul nu se preocupă deloc de ei. Ei pot cumpăra de la dumneavoastră astăzi, dar sunt mai puțin dispuși să rămână loiali brandului pe termen lung.

Experiența de astăzi conduce loialitatea. Mulți clienți sunt dispuși să plătească mai mult pentru aceasta. Așadar, atunci când un AI încearcă să vândă un produs scump care nu corespunde nevoilor, ei observă. Ei optează pentru altceva. Ei nu se mai întorc.

Problema AI agențial

Acest risc crește atunci când ne uităm la AI-ul agențial.

AI-ul agențial este conceput pentru a acționa singur. El poate finaliza fluxuri de lucru multietapă fără implicarea umană. Dar dacă logica AI-ului este defectă sau antrenamentul este nealiniat, daunele cresc.

Experții sunt de acord că AI-ul agențial are un drum lung de parcurs. De fapt, un raport recent arată că, deși aproape toți directorii financiari știu despre AI-ul agențial, doar 15% sunt serios implicați în acest proces. Datele corespunzătoare indică faptul că capacitatea de a monitoriza și preveni prejudecățile a fost o barieră cheie pentru adoptare.

Majoritatea sistemelor agențiale încă se confruntă cu ambiguitate, memorie persistentă și responsabilitate. Acesta este un amestec periculos atunci când nu există o modalitate clară de a diagnostica sau corecta erorile sau prejudecățile pe măsură ce apar.

Brandurile nu ar trebui să stea pe margine, dar ele trebuie să procedeze strategic.

Cum pot brandurile să minimizeze prejudecata obiectivă

Să fim clari: Nu puteți elimina prejudecata. Sunteți prejudecata.

Brandul dumneavoastră modelează modul în care AI-ul se comportă – pentru bine sau pentru rău. Aceste prejudecăți există deja în interacțiunile dumneavoastră curente cu clienții. Ele se află în frecarea din fluxul de anulare, în transparența termenilor și condițiilor sau în modelele întunecate de pe site-ul dumneavoastră.

Diferența constă în faptul că prejudecata AI-ului poate amplifica aceste decizii mai rapid și cu și mai puțină supraveghere, ceea ce va eroda obiectivele pe termen lung, cum ar fi loialitatea brandului și valoarea pe viață.

De aceea, trebuie să anticipați:

1. Puneți întrebările corecte

Înainte de a începe călătoria dumneavoastră cu AI, opriți-vă și întrebați: “Avem realmente ceea ce este necesar pentru a face acest lucru corect? Putem reuși fără a pune consumatorul și brandul în pericol?”

Prea multe branduri sar în AI pentru că nu vor să rămână în urmă. Dar a încerca să ții pasul cu Jones este o strategie proastă.

Aveți datele de client corecte, integrările și guvernanța necesare pentru a sprijini un caz de utilizare AI orientat către client fără a crește prejudecata? Înțelegeți pe deplin obiectivele clienților dumneavoastră?

Dacă răspunsul este nu, sau chiar “poate”, nu sunteți pregătiți.

2. Echilibrați obiectivele

Pentru a echilibra eficient obiectivele clientului și ale afacerii, gândiți-vă la nevoile clientului ca la obiectiv, în timp ce obiectivele de afaceri sunt limitele. AI-ul dumneavoastră ar trebui să funcționeze în interiorul acestor limite, dar să vizeze un rezultat orientat către client. Puteți privi acest lucru și ca o echilibru între gândirea pe termen scurt și gândirea pe termen lung.

Metricile pe termen scurt, cum ar fi veniturile pe interacțiune, sunt importante. Dar ele adesea intră în conflict cu valoarea pe termen lung. Chiar și “părintele AI-ului” a avertizat împotriva AI-ului condus de profit pe termen scurt, deoarece această mentalitate nu se extinde.

AI-ul dumneavoastră poate atinge ținta de venituri astăzi, dar sunteți dispuși să schimbați loialitatea clientului pentru un ban rapid?

Reconsiderați exemplul Delta. Strategia este tehnic inteligentă și aliniată cu afacerile. Dar consumatorii nu au fost încântați de ideea de a plăti mai mult pentru bilete de avion, și brandul a suferit.

Gândiți-vă în termeni de cinci ani. Trebuie să creșteți valoarea pe viață în mod lent și durabil.

3. Înțelegeți nevoile clienților în evoluție

Nu doar în general, ci și în fiecare caz de utilizare. Ce încearcă ei să realizeze?

Dacă nu înțelegeți acest lucru, AI-ul dumneavoastră va face doar presupuneri. De aceea, profilurile de client trebuie să fie actuale, complete și specifice, atât la nivel general, cât și la nivel individual.

Segmentele largi și ipotezele învechite nu vor funcționa. Aveți nevoie de date care reprezintă persoana reală de cealaltă parte a interacțiunii. Acest lucru va conduce la o înțelegere mai profundă a clientului și va constitui baza antrenamentului LLM.

Modelele de generare augmentate cu recuperare (RAG) ajută și aici, extrăgând din datele curate și relevante pentru a oferi consumatorului o experiență mai bună pentru sarcina specifică pe care o îndeplinește.

Dar nu este o exercițiu odată și pentru totdeauna. Obiectivele clienților se schimbă, și așteptările se modifică. Brandurile trebuie să actualizeze sistemele AI în mod regulat pentru a reflecta ultimele evoluții. Acest lucru înseamnă revizuirea datelor de antrenament și facilitarea învățării continue, nu doar a ajustării ieșirilor.

4. Examinați cu atenție furnizorii de AI

Nu toți furnizorii sunt creați în mod egal, și promisiunile strălucite nu înseamnă întotdeauna rezultate strălucite. Alegeți parteneri cu expertiză reală și cu un record dovedit, nu doar demonstrații strălucite. Furnizorii cu decenii de date specifice domeniului pot utiliza aceste date pentru a antrena modelele mai bine în comparație cu o marcă nouă care se bazează pe seturi de date generalizate.

Clientul dumneavoastră poate observa diferența în profunzimea datelor atunci când are nevoie de suport specializat.

Și rețineți, dacă AI-ul eșuează în sălbăticie, brandul dumneavoastră va suferi. Întrebați oamenii afectați de întreruperea IT a CrowdStrike din 2024. Consumatorul mediu nu a învinovățit furnizorul. A învinovățit brandurile care au implementat tehnologia.

Căutați furnizori care au făcut acest lucru înainte, în industria dumneavoastră, cu cazurile dumneavoastră de utilizare. Cunoașterea domeniului bate ambiția de fiecare dată.

5. Construiți guvernanța

Dacă nu definiți logica în mod clar și consecvent, AI-ul dumneavoastră va începe să ia decizii bazate pe modele, nu pe politici. Aceste modele nu pot reprezenta brandul, valorile sau obligațiile legale ale dumneavoastră.

Orchestrarea centralizată și stabilirea regulilor sunt critice pentru a asigura faptul că AI-ul face ceea ce trebuie să facă – de fiecare dată, la fiecare interacțiune a clientului. Fără acest tip de guvernanță, un model poate gestiona o întrebare de facturare într-un mod, în timp ce altul oferă un răspuns complet diferit.

Respectați cele mai bune practici din industrie și apelați la cadre de gestionare a riscurilor pentru a proteja brandul. O guvernanță bună nu vă va încetini. Vă va salva de curățenie ulterioară.

6. Delimitați AI-ul agențial cu prudență

Mass-media face să sune ca și cum sistemele agențiale ar fi viitorul a tot. În realitate, majoritatea brandurilor nu sunt pregătite, și acest lucru este în ordine.

Deoarece nu există multe dovezi încă, începeți cu mic. Parteneriați cu un furnizor de tehnologie care a făcut acest lucru înainte și care vă poate ghida pe parcurs. Prioritizați fluxurile de lucru cu risc scăzut, cu pași clar definiți, unde nivelul de agenție poate fi încredințat – ideal, deținut de o singură echipă. Aceste cazuri de utilizare au de obicei logică clară, responsabilitate și supraveghere. Apoi puteți învăța și scala de acolo.

Dacă multiple echipe sunt implicate sau procesul lipsește de structură, nu așteptați-vă ca luarea deciziilor de către mașini să funcționeze pentru clienții dumneavoastră.

Pentru a fi cu adevărat de succes, AI-ul agențial necesită acces la un profil de client complet și actualizat. Fără context în timp real, chiar și cele mai bune modele vor produce experiențe desconectate și prejudecate.

Prejudecata este o oglindă, nu o defecțiune

AI-ul nu inventează prejudecata. El o reflectă prin date, antrenament și priorități de afaceri. De aceea, alinierea contează. Dacă sistemele dumneavoastră nu sunt proiectate în jurul clientului, AI-ul va extinde doar decuplarea.

Prejudecata obiectivă nu poate fi eliminată complet, dar poate fi gestionată.

Faceți loialitatea pe termen lung obiectivul principal. Restul va urma. Când fiecare decizie a modelului este filtrată prin retenție, valoare pe viață și încredere, restul priorităților (guvernanță, înțelegerea clientului, obiective echilibrate) vor cădea natural în loc.

Scurtăturile de astăzi vă vor costa mâine, dar dacă procedați cu loialitatea în inima strategiei, AI-ul trece de la a fi o povară la a fi un avantaj.