Перестаньте обвинять данные. Начните исправлять ваши цели

AI учится у нас. И мы предвзяты.

Потому что AI обучается в основном на контенте, созданном человеком, он воспринимает наши предубеждения и включает их в себя. Вот почему большинство разговоров об предубеждениях AI сосредоточены на плохих данных. Мусор на входе, мусор на выходе. Достаточно просто. Но даже с чистыми данными предубеждения все равно просачиваются.

Более тонкая и часто упускаемая из виду проблема – это предубеждение целей. Оно менее заметно, чем проблема с набором данных, и является одной из самых больших проблем для использования AI, ориентированного на клиентов.

В этой статье я углублюсь в то, как выглядит предубеждение целей как часть опыта клиента (CX), почему это важно и что бренды могут сделать с этим.

Определение предубеждения целей

Предубеждение целей не связано с ошибочными данными. Это связано с ошибочной намеренностью. AI делает именно то, что ему говорят, и если ему говорят максимизировать доход, он будет делать это – даже если это означает повреждение отношений с клиентом.

Возьмем, например, Delta Air Lines. Они недавно объявили о ценах на авиабилеты, основанных на AI, предназначенных для определения максимальной суммы, которую потребитель готов заплатить. Это идеальный пример предубеждения целей. Система не обучена помогать вам найти хорошую сделку. Она обучена увеличивать конверсию и снижать операционные затраты.

Допустим, вы бронировали поездку в Париж. Вы хотите лучшую цену, но система хочет лучшую маржу. AI может предложить рейс за 800 долларов, когда доступен рейс за 400 долларов. Не потому, что AI ошибается, а потому, что он делает свою работу.

Не совсем тот вид персонализации, о котором потребители просят …

Почему это неизбежно

Предубеждение целей является отражением ценностей вашего бренда, культуры и приоритетов. Оно вплетено в ткань вашего AI. Реальный вопрос в том, в какую сторону оно “наклоняется”? Выгоду ли оно отдает целям клиента или целям дохода?

Разные команды, регионы и культуры имеют разные образы мышления и будут обучать модель AI по-разному. Если продажи берут на себя руководство, оно будет склоняться к конверсии. Если группа CX находится у руля, оно может быть лучше согласовано с обслуживанием и экономией.

Та же архитектура, разные результаты.

Решение не состоит в том, чтобы полностью исключить предубеждения – это чтобы указать ему правильное направление. Сделайте предубеждение AI в пользу долгосрочной лояльности, а не краткосрочных побед.

Последствия неправильного выравнивания AI

Самый большой риск, с которым сталкиваются бренды, когда речь идет о предубеждении целей, – это потеря доверия.

Потребители уже устали от общих, нерелевантных взаимодействий брендов. Когда AI делает эти trải nghiệm хуже, это раздражает и отталкивает вашего покупателя.

Если большие языковые модели (LLM) обучены на предубежденных, основанных на предположениях данных, они будут производить безличные ответы. В результате потребители будут чувствовать, что бренд не заботится о них. Они могут купить у вас сегодня, но с меньшей вероятностью останутся с вашим брендом в долгосрочной перспективе.

Опыт сейчас стимулирует лояльность. Многие клиенты даже готовы платить больше за это. Итак, когда AI пытается продать высокодолларовый продукт, который не соответствует потребностям, они замечают. Они отказываются. Они не возвращаются.

Проблема агентного AI

Этот риск увеличивается, когда мы смотрим на агентный AI.

Агентный AI построен для действий самостоятельно. Он может выполнить многоступенчатые рабочие процессы без участия человека. Но если логика AI ошибочна или обучение не согласовано, ущерб увеличивается.

Эксперты согласны с тем, что агентный AI имеет долгий путь. Фактически, недавний отчет показывает, что хотя почти все финансовые директора знают об агентном AI, только 15% серьезно рассматривают его. Сопутствующие данные указывают на то, что способность точно контролировать и предотвращать предубеждения была ключевым барьером для внедрения.

Большинство агентных систем все еще борются с неоднозначностью, постоянной памятью и подотчетностью. Это опасная комбинация, когда нет четкого способа диагностировать или исправить ошибки или предубеждения по мере их возникновения.

Бренды не должны сидеть на стороне, но им нужно действовать стратегически.

Как бренды могут минимизировать предубеждение целей

Давайте будем ясны: вы не можете исключить предубеждения. Вы ЕСТЬ предубеждение.

Ваш бренд формирует то, как ведет себя AI – к лучшему или к худшему. Эти предубеждения уже существуют в ваших текущих взаимодействиях с клиентами. Они есть в трении вашего потока отмены, прозрачности ваших условий и положений или темных шаблонов на вашем сайте.

Разница с предубеждением AI заключается в масштабе. AI может усилить эти решения быстрее и с меньшим надзором, что будет подрывать долгосрочные цели, такие как лояльность бренда и стоимость жизни.

Вот почему вам нужно опережать это:

1. Задавайте правильные вопросы

Прежде чем начать свое путешествие с AI, остановитесь и спросите: “У нас есть все, что нужно, чтобы сделать это правильно? Можем ли мы сделать это без риска для потребителя и нашего бренда?”

Слишком много брендов прыгают в AI, потому что они не хотят отстать. Но попытка не отстать от Джонсов – это плохая стратегия.

У вас есть правильные данные клиентов, интеграции и управление, чтобы поддержать использование AI, ориентированного на клиента, без увеличения предубеждения? Полностью ли вы понимаете цели ваших клиентов?

Если ответ нет, или даже “как-то”, вы не готовы.

2. Сбалансируйте цели

Чтобы эффективно сбалансировать цели клиента и бизнеса, подумайте о потребностях клиента как о цели, а ваши бизнес-цели – как о границах. Ваша AI должна работать внутри этих границ, но стремиться к клиенто-ориентированному результату. Вы также можете рассматривать это как баланс между краткосрочным и долгосрочным мышлением.

Краткосрочные метрики, такие как доход на взаимодействие, важны. Но они часто конфликтуют с долгосрочной ценностью. Даже “крестный отец AI” предупредил против AI, движимого краткосрочной прибылью, потому что такая установка ума не масштабируется.

Ваша AI может достичь цели дохода сегодня, но готовы ли вы обменять лояльность клиента на быстрый доллар?

Возьмем пример Delta еще раз. Стратегия технически умна и согласована с бизнесом. Но потребители не были в восторге от идеи платить больше за авиабилеты, и бренд получил удар.

Думайте в перспективе пяти лет. Вам нужно медленно и устойчиво расти жизненную ценность.

3. Понимайте эволюционирующие потребности ваших клиентов

Не только в целом, но и в каждом случае использования. Что они пытаются достичь?

Если вы не понимаете этого, ваша AI будет просто угадывать. Вот почему ваши профили клиентов должны быть актуальными, полными и конкретными, как на высоком уровне, так и на индивидуальной основе.

Широкие сегменты и устаревшие предположения не сработают. Вам нужны данные, которые представляют реального человека на другой стороне взаимодействия. Это приведет к более глубокому пониманию клиента и станет основой для обучения вашей LLM.

Модели генерации с поддержкой извлечения (RAG) также помогают здесь, извлекая из отобранных, релевантных данных, чтобы дать потребителю лучший опыт для конкретной задачи, которую он выполняет.

Но это не разовое упражнение. Цели клиентов меняются, и ожидания меняются. Бренды должны регулярно обновлять свои системы AI, чтобы отразить последние разработки. Это означает пересмотр обучающих данных и обеспечение непрерывного обучения, а не просто настройку выходных данных.

4. Тщательно изучайте поставщиков AI

Не все поставщики созданы равными, и большие обещания не всегда означают большие результаты. Выберите партнеров с реальным опытом и доказанной историей, а не просто эффектными демонстрациями. Поставщики с десятилетиями доменной специфической данных могут использовать их для лучшего обучения моделей по сравнению с новым брендом, полагающимся на обобщенные наборы данных.

Ваш клиент может заметить разницу в глубине данных, когда ему нужна специализированная поддержка.

И помните, если AI не справляется в реальных условиях, ваш бренд пострадает. Просто спросите людей, пострадавших от аварии CrowdStrike 2024 года. Средний потребитель не обвинил поставщика. Они обвинили бренды, которые развернули технологию.

Ищите поставщиков, которые уже сделали это, в вашей отрасли, с вашими случаями использования. Знание области побеждает амбиции каждый раз.

5. Создайте управление

Если вы не определяете логику четко и последовательно, ваша AI начнет принимать решения на основе закономерностей, а не политики. Эти закономерности могут не представлять ваш бренд, ваши ценности или ваши юридические обязательства.

Централизованная оркестрация и настройка правил имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы AI делала то, что она должна – каждый раз, во каждом взаимодействии с клиентом. Без этого рода управления одна модель может обработать вопрос о выставлении счета одним способом, а другая даст совершенно другой ответ.

Придерживайтесь лучших практик отрасли и полагайтесь на рамки управления рисками, чтобы защитить бренд. Хорошее управление не замедлит вас. Оно спасет вас от уборки позже.

6. Определите агентный AI с осторожностью

СМИ делают это звучание так, как будто агентные системы – это будущее всего. На самом деле большинство брендов не готовы, и это нормально.

Поскольку еще нет многих доказательств, начните с малого. Партнер с технологическим поставщиком, который уже сделал это и может провести вас через процесс. Отдавайте приоритет рабочим процессам с низким риском с четко определёнными шагами, где уровень агентности можно доверять – идеально, принадлежащий одной команде. Эти случаи использования обычно имеют четкую логику, подотчетность и надзор. Затем вы можете учиться и масштабироваться оттуда.

Если несколько команд участвуют или процесс не имеет структуры, не ожидайте, что принятие решений машиной будет работать для ваших клиентов.

Чтобы действительно добиться успеха, агентный AI требует доступа к полному и актуальному профилю клиента. Без реального контекста даже лучшие модели будут производить отключенные, предвзятые trải nghiệm.

Предубеждение – это зеркало, а не неисправность

AI не изобретает предубеждения. Оно отражает то, что ему говорят через данные, обучение и бизнес-приоритеты. Вот почему согласование имеет значение. Если ваши системы не разработаны вокруг клиента, AI будет только расширять разрыв.

Предубеждение целей не может быть полностью удалено, но оно может быть управляемо.

Сделайте долгосрочную лояльность своей основной целью. Остальное будет следовать. Когда каждое решение модели фильтруется через удержание, стоимость жизни и доверие, остальные приоритеты (управление, понимание клиента, сбалансированные цели) естественным образом встают на место.

Обходные пути для сегодняшнего дня почти всегда стоят вам завтра, но действуйте с лояльностью в сердце своей стратегии, и AI переходит от ответственности к преимуществу.