Oprește-te să dai vina pe date. Începe să-ți corectezi obiectivele

Inteligența artificială (AI) învață de la noi. Și noi suntem predispuși.

Deoarece 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 axează pe datele proaste. Gunoi în, gunoi afară. Sufficient 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 este una dintre cele mai mari provocări pentru utilizarea AI orientată către client.

În acest articol, voi analiza ce arată prejudecata obiectivă ca parte a experienței clientului (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, va face acest lucru – chiar dacă acest lucru înseamnă a deteriora relația cu clientul.

Luați 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 vă ajuta să găsiți o ofertă bună, ci pentru a crește conversia și a reduce costurile operaționale.

Să presupunem că sunteți în proces de rezervare a unei călătorii la Paris. Vrei cel mai bun tarif, dar sistemul vrea 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 AI-ul dumneavoastră. Întrebarea reală este, în ce direcție se “îndreaptă”? Favorizează obiectivele clientului sau obiectivele de venituri?

Diferitele echipe, regiuni și culturi au mentalități și vor antrena modelul AI în mod diferit. Dacă vânzările preiau 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 a elimina complet prejudecățile – ci în a le direcționa în direcția corectă. Prejudecați-vă AI-ul pentru loialitate pe termen lung, nu pentru victorii pe termen scurt.

Consecințele AI nealiniat

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, irelevante ale brandurilor. Când AI face aceste experiențe și mai proaste, aceasta îi frustră și îi alienă pe cumpărători.

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 probabil să rămână fideli brandului dumneavoastră pe termen lung.

Experiența reprezintă acum loialitatea. Mulți clienți sunt dispuși să plătească mai mult pentru aceasta. Așadar, atunci când AI încearcă să vândă un produs scump care nu corespunde nevoilor, clienții observă. Ei opteză pentru altceva. Nu se întorc.

Problema AI agențial

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

AI-ul agențial este construit 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% iau în serios această tehnologie. Datele corespunzătoare indică faptul că capacitatea de a monitoriza și preveni prejudecățile cu acuratețe a fost o barieră cheie pentru adoptare.

Majoritatea sistemelor agențiale încă se luptă cu ambiguitatea, memoria persistentă și responsabilitatea. 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 trebuie să procedeze strategic.

Cum pot brandurile să minimizeze prejudecata obiectivă

Să fim clari: Nu puteți elimina prejudecățile. 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 sunt în frecarea din fluxul de anulare, în transparența termenilor și condițiilor sau în modelele întunecate de pe site-ul dumneavoastră.

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

De aceea trebuie să fiți înainte:

1. Puneți întrebările corecte

Înainte de a începe călătoria dumneavoastră cu AI, opriți-vă și întrebați: “Avem realmente ceea ce avem nevoie pentru a face acest lucru corect? Putem reuși fără a pune experiența consumatorului și brandul nostru 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 corecte ale clienților, integrările și guvernanța pentru a susține un caz de utilizare AI orientat către client fără a crește prejudecățile? Înțelegeți pe deplin obiectivele clienților dumneavoastră?

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

2. Echilibrați obiectivele

Pentru a echilibra în mod eficient obiectivele clientului și cele ale afacerii, gândiți-vă la nevoile clientului ca la obiectiv, în timp ce obiectivele dumneavoastră de afaceri sunt limitele. AI-ul dumneavoastră ar trebui să funcționeze în interiorul acestor limite, dar să vizeze un rezultat centrat pe client. Puteți privi acest lucru și ca o echilibru între gândirea pe termen scurt și cea 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” a avertizat împotriva AI condus de profit pe termen scurt, deoarece această mentalitate nu se ridică la nivelul așteptărilor.

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 dumneavoastră în evoluție

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

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

Segmentele largi și ipotezele învechite nu sunt suficiente. Aveți nevoie de date care să reprezinte persoana reală de cealaltă parte a interacțiunii. Acest lucru va conduce la o înțelegere mai profundă a clientului și va forma baza antrenamentului dumneavoastră LLM.

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

Dar nu este un exercițiu odată și pentru totdeauna. Obiectivele clienților se schimbă, și așteptările se modifică. Brandurile trebuie să-și actualizeze sistemele AI în mod regulat pentru a reflecta cele mai recente 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 la fel, și promisiunile mari nu înseamnă întotdeauna rezultate mari. Alegeți parteneri cu experiență reală în lumea reală și cu un record dovedit, nu doar demo-uri strălucitoare. Furnizorii cu decenii de date specifice domeniului pot utiliza aceste date pentru a antrena mai bine modelele 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 din 2024 legată de CrowdStrike. Consumatorul mediu nu a dat vina pe furnizor. Ei au dat vina pe 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 guvernanță

Dacă nu definiți logică în mod clar și consistent, AI-ul dumneavoastră va începe să ia decizii bazate pe modele, nu pe politici. Aceste modele nu ar putea reprezenta brandul, valorile sau obligațiile legale.

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 fel, în timp ce altul oferă un răspuns complet diferit.

Respectați cele mai bune practici din industrie și sprijiniți-vă pe cadrele de gestionare a riscurilor pentru a proteja brandul. O bună guvernanță 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 regulă.

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. De acolo puteți învăța și scala.

Dacă sunt implicate mai multe echipe sau procesul lipsește de structură, nu așteptați-vă ca luarea deciziilor mașinilor să funcționeze pentru clienții dumneavoastră.

Pentru a fi cu adevărat de succes, AI-ul agențial necesită acces la un profil complet și actualizat al clientului. 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 prejudecăți. El reflectă ceea ce i se spune 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) se încadrează în mod natural.

Scurtăturile de astăzi vă costă mâine, dar procedați cu loialitatea în inima strategiei, și AI-ul trece de la o vulnerabilitate la un avantaj.