Генеративный ИИ для маркетинговых исследований: возможности и риски

"С большой властью приходит большая ответственность." Вам не нужно быть фанатом Marvel, чтобы узнать эту цитату, популяризированную франшизой о Человеке-пауке. И хотя первоначально это чувство относилось к сверхчеловеческой скорости, силе, ловкости и устойчивости, его полезно помнить, когда вы понимаете рост генеративного ИИ.

Хотя сама технология не нова, запуск ChatGPT предоставил ее в руки 100 миллионам человек всего за 2 месяца, что для многих было похоже на обретение сверхспособности. Но, как и со всеми сверхспособностями, важно то, для чего вы их используете. Генеративный ИИ ничем не отличается. Есть потенциал для великого, для добра и для зла.

Крупнейшие мировые бренды сейчас стоят на критическом этапе, чтобы решить, как они будут использовать эту технологию. В то же время сохраняется экономическая неопределенность и растущая инфляция, из-за чего потребители не знают, как расставить приоритеты в расходах.

Учитывая оба фактора, генеративный ИИ может помочь брендам опередить конкурентов в борьбе за внимание потребителей. Тем не менее, им необходимо придерживаться сбалансированной точки зрения — видеть возможности, но также видеть риски и подходить к ним непредвзято.

Что Генеративный ИИ означает для работы с идеями

Индустрии маркетинговых исследований не привыкать к изменениям — инструменты и методологии, доступные специалистам по потребительскому пониманию, быстро развивались за последние несколько десятилетий.

На данном этапе мы можем только догадываться о масштабах и скорости изменений, которые принесет все более доступный генеративный ИИ. Но есть определенные основы, которые помогут лицам, принимающим решения, понять, как быстро реагировать, когда появляется больше информации.

В конце концов, все сводится к тому, чтобы задавать правильные вопросы.

Каковы возможности?

В настоящее время основная возможность, предлагаемая генеративным ИИ, — это повышение производительности. Это может значительно ускорить процессы генерации идей, информации и письменных текстов, таких как первые проекты электронных писем, отчетов или статей. Повышая эффективность в этих областях, он позволяет уделять больше времени задачам, требующим значительного человеческого опыта.

Более быстрое понимание

Что касается анализа, то одной из областей, в которой мы видим большой потенциал, является обобщение информации. Например, платформа Stravito уже использует генеративный ИИ для создания автоматических сводок отдельных отчетов об исследованиях рынка, что избавляет от необходимости вручную писать исходное описание для каждого отчета.

Мы также видим потенциал для дальнейшего развития этого варианта использования с возможностью суммировать большие объемы информации для быстрого ответа на бизнес-вопросы в удобном для восприятия формате. Например, это может выглядеть как ввод вопроса в строку поиска и получение краткого ответа на основе внутренней базы знаний компании.

Для брендов это означало бы возможность быстрее отвечать на простые вопросы, а также могло бы помочь позаботиться о большом количестве подготовительной работы при решении более сложных проблем.

Демократизация инсайтов за счет лучшего самообслуживания

Генеративный ИИ также может упростить доступ к информации для всех заинтересованных сторон без необходимости каждый раз напрямую привлекать менеджера по аналитике. Устраняя барьеры для доступа, генеративный ИИ может помочь организациям, которые хотят более глубоко интегрировать информацию о потребителях в свою повседневную деятельность.

Это также могло бы помочь смягчить общие опасения, связанные с тем, что все заинтересованные стороны получают доступ к исследованиям рынка, например, задавать неправильные вопросы. В этом случае генеративный ИИ может помочь заинтересованным сторонам бизнеса, не имеющим исследовательского опыта, задавать более качественные вопросы, предлагая им релевантные вопросы, связанные с их поисковым запросом.

Индивидуальная коммуникация с внутренней и внешней аудиторией

Еще одна возможность, которую дает генеративный ИИ, — это возможность адаптировать общение как к внутренней, так и к внешней аудитории.

В контексте понимания есть несколько потенциальных применений. Это может помочь сделать обмен знаниями более эффективным, упростив персонализацию обмена информацией с различными заинтересованными сторонами в организации. Его также можно использовать для адаптации брифингов для исследовательских агентств, чтобы упростить исследовательский процесс и свести к минимуму связанные с ним возвраты и возвраты.

Каковы риски?

Генеративный ИИ может быть эффективным инструментом для аналитических групп, но он также создает различные риски, о которых организации должны знать перед внедрением.

Быстрая зависимость

Одним из фундаментальных рисков является оперативная зависимость. Генеративный ИИ является статистическим, а не аналитическим, поэтому он работает, предсказывая наиболее вероятную часть информации, которая будет произнесена следующей. Если вы дадите ему неправильную подсказку, вы, скорее всего, получите очень убедительный ответ.

Доверие

Еще сложнее становится то, как генеративный ИИ может смешивать правильную информацию с неверной. В ситуациях с низкими ставками это может быть забавно. Но в ситуациях, когда принимаются бизнес-решения на миллионы долларов, исходные данные для каждого решения должны быть заслуживающими доверия.

Кроме того, многие вопросы, связанные с поведением потребителей, сложны. В то время как вопрос типа «Как миллениалы, живущие в США, отреагировали на наш последний концептуальный тест?» может дать четкий ответ, более глубокие вопросы о человеческих ценностях или эмоциях часто требуют более тонкого подхода. Не на все вопросы есть один правильный ответ, и при попытке синтезировать большие наборы отчетов об исследованиях ключевые детали могут оказаться незамеченными.

Прозрачность

Еще один ключевой риск, на который следует обратить внимание, — это отсутствие прозрачности в отношении того, как обучаются алгоритмы. Например, ChatGPT не всегда может сказать вам, откуда он получил ответы, и даже если может, эти источники невозможно проверить или они вообще существуют.

А поскольку алгоритмы ИИ, генеративные или иные, обучаются людьми и существующей информацией, они могут быть предвзятыми. Это может привести к ответам, которые являются расистскими, сексистскими или иным образом оскорбительными. Для организаций, стремящихся бросить вызов предубеждениям при принятии решений и создать лучший мир для потребителей, это может стать примером того, как генеративный ИИ делает работу менее продуктивной.

Безопасность.

Некоторые из распространенных вариантов использования ChatGPT используют его для создания электронных писем, повесток дня встреч или отчетов. Но ввод необходимых данных для создания этих текстов может поставить под угрозу конфиденциальную информацию компании.

На самом деле, анализ, проведенный охранной фирмой Cyberhaven, показал, что из 1.6 миллиона работников умственного труда в разных отраслях 5.6% хотя бы раз пробовали ChatGPT на работе, а 2.3% помещали конфиденциальные данные компании в ChatGPT..

Такие компании, как JP Morgan, Verizon, Accenture и Amazon запретили сотрудникам использовать ChatGPT на работе из соображений безопасности. А совсем недавно, Италия стала первой западной страной, запретившей ChatGPT при расследовании проблем конфиденциальности., привлекая внимание регуляторов конфиденциальности в других европейских странах.

Команде специалистов по аналитике или всем, кто работает с собственными исследованиями и идеями, важно знать о рисках, связанных с вводом информации в такой инструмент, как ChatGPT, и быть в курсе как внутренних политик безопасности данных вашей организации, так и политик провайдеры, такие как OpenAI.

Мы твердо убеждены в том, что будущее понимания потребителей по-прежнему будет нуждаться в сочетании человеческого опыта с мощными технологиями. Самая мощная технология в мире будет бесполезна, если никто на самом деле не захочет ее использовать.

Поэтому бренды должны сосредоточиться на ответственном экспериментировании, на поиске правильных проблем для решения с помощью правильных инструментов, а не просто на внедрении технологий ради них. С большой властью приходит большая ответственность. Настало время брендам решить, как они будут его использовать.