Sluta skylla på datan. Börja sätta dina mål.

AI lär sig av oss. Och vi är partiska.

Eftersom AI är tränad på till stor del mänskligt genererat innehåll, fångar den upp våra fördomar och bakar in dem. Det är därför de flesta samtal om AI-bias fokuserar på dålig data. Skräp in, skräp ut. Enkelt nog. Men även med ren data smyger sig bias fortfarande in.

Ett mer subtilt och ofta förbisedd problem är objektiv bias. Det är mindre synligt än ett datasetproblem och är en av de största utmaningarna för kundorienterad AI-användning.

I den här artikeln ska jag fördjupa mig i hur objektiv bias ser ut som en del av kundupplevelsen (CX), varför det är viktigt och vad varumärken faktiskt kan göra åt det.

Definiera objektiv bias

Objektiv partiskhet handlar inte om felaktig data. Det handlar om felaktig avsikt. AI gör exakt vad den blir tillsagd att göra, och om den blir tillsagd att maximera intäkterna, så kommer den att göra det – även om det innebär att skada relationen med kunden.

Ta Delta Air Lines. De tillkännagav nyligen AI-driven prissättning utformad för att bestämma det maximala beloppet konsumenten är villig att betalaDet är ett perfekt exempel på objektiv partiskhet. Systemet är inte utformat för att hjälpa dig hitta ett bra erbjudande. Det är utformat för att öka konverteringen och sänka driftskostnaderna.

Låt oss säga att du bokar en resa till Paris. Du vill ha det bästa priset, men systemet vill ha den bästa marginalen. AI:n kanske erbjuder en flygresa för 800 dollar när en för 400 dollar är tillgänglig. Inte för att AI:n har fel, utan för att den gör sitt jobb.

Inte precis den typ av personalisering som konsumenterna tigger om …

Varför det är oundvikligt

Objektiv bias är en återspegling av ditt varumärkes värderingar, kultur och prioriteringar. Den är invävd i din AI. Den verkliga frågan är, åt vilket håll den "lutar" sig? Främjar den kundmål eller intäktsmål?

Olika team, regioner och kulturer har olika tankesätt och kommer att träna AI-modellen på olika sätt. Om försäljningen tar över kommer den att luta mot konvertering. Om kundupplevelsegruppen har ansvaret kan den vara bättre anpassad till service och besparingar.

Samma arkitektur, olika resultat.

Lösningen är inte att helt eliminera fördomar – utan att peka dem i rätt riktning. Förvräng din AI för långsiktig lojalitet, inte kortsiktiga vinster.

Konsekvenserna av feljusterad AI

Den största risken varumärken står inför när det gäller objektiv partiskhet är förlust av förtroende.

Kunderna är redan trötta på generiska, irrelevanta varumärkesinteraktioner. När AI förvärrar dessa upplevelser frustrerar och alienerar det din köpare.

Om stora språkmodeller (LLM) tränas på partisk, antagandebaserad data, kommer de att producera opersonliga svar. Som ett resultat kommer kunderna att känna att varumärket inte bryr sig det minsta om dem. De kanske köper från dig idag men är mindre benägna att stanna kvar hos ditt varumärke på lång sikt.

Erfarenhet driver nu lojalitet. Många kunder är till och med villiga att betala mer för det. Så när en AI försöker sälja mer av en dyr produkt som inte passar behovet, märker de det. De väljer bort det. De kommer inte tillbaka.

Problemet med agentisk AI 

Den risken ökar kraftigt när vi tittar på agentbaserad AI.

Agent AI är byggd för att fungera på egen hand. Den kan slutföra arbetsflöden i flera steg utan mänsklig inblandning. Men om AI:ns logik är bristfällig eller träningen är feljusterad, ökar skadan.

Experter är överens om det Agent AI har en lång väg att gåFaktum är att en färsk rapport visar att även om nästan alla finanschefer känner till agentbaserad AI, är det bara 15 % överväger det allvarligtMotsvarande data indikerar att förmågan att noggrant övervaka och förhindra partiskhet var ett viktigt hinder för implementering.

De flesta agentiska system kämpar fortfarande med tvetydighet, ihållande minne och ansvarsskyldighet. Det är en farlig kombination när det inte finns något tydligt sätt att diagnostisera eller korrigera fel eller fördomar när de uppstår.

Varumärken bör inte sitta vid sidlinjen, men de måste agera strategiskt.

Hur varumärken kan minimera objektiv bias

Låt oss vara tydliga: Du kan inte eliminera fördomar. DU ÄR fördomarna.

Ditt varumärke formar hur AI beter sig – på gott och ont. Dessa fördomar finns redan i dina nuvarande kundinteraktioner. De finns i friktionen i ditt avbokningsflöde, transparensen i dina villkor eller mörka mönster på din webbplats.

Skillnaden med AI-bias är skala. AI kan förstärka dessa beslut snabbare och med betydligt mindre tillsyn, vilket kommer att urholka långsiktiga mål som varumärkeslojalitet och livstidsvärde.

Därför behöver du ligga före:

1. Ställ rätt frågor

Innan du påbörjar din AI-resa, stanna upp och fråga dig: ”Har vi verkligen vad vi behöver för att göra detta rätt? Kan vi klara av detta utan att äventyra konsumentupplevelsen och vårt varumärke?”

Alltför många varumärken hoppar in i AI för att de inte vill hamna på efterkälken. Men att försöka hålla jämna steg med de tidigare amerikanska amerikanerna är en dålig strategi.

Har ni rätt kunddata, integrationer och styrning för att stödja ett kundorienterat AI-användningsfall utan att öka partiskheten? Förstår ni era kunders mål fullt ut?

Om svaret är nej, eller till och med "typ", är du inte redo.

2. Balanserade mål

För att effektivt balansera kund- och affärsmål, tänk på kundens behov som målet, medan dina affärsmål är gränserna. Din AI bör fungera inom dessa gränser, men sträva efter ett kundfokuserat resultat. Du kan också se det som en balans mellan kortsiktigt och långsiktigt tänkande.

Kortsiktiga mätvärden, som intäkter per interaktion, är viktiga. Men de står ofta i konflikt med långsiktigt värde. Även "AI:s gudfader" varnade för AI driven av kortsiktig vinst, eftersom det tänkesättet inte skalas upp.

Din AI kanske når sitt intäktsmål idag, men är du villig att byta kundlojalitet mot en snabb slant?

Tänk på Delta-exemplet igen. Strategin är tekniskt smart och affärsanpassad. Men konsumenterna var inte begeistrade över idén att betala mer för flygbiljetter, och varumärket fick en törn.

Tänk i femårsperspektiv. Du måste öka livstidsvärdet långsamt och hållbart.

3. Förstå dina kunders ständigt föränderliga behov

Inte bara generellt, utan i varje enskilt användningsfall. Vad försöker de åstadkomma?

Om du inte förstår det kommer din AI bara att gissna. Därför måste dina kundprofiler vara aktuella, kompletta och specifika, både på övergripande nivå och individuellt.

Breda segment och föråldrade antaganden räcker inte. Du behöver data som representerar den verkliga personen på andra sidan av interaktionen. Det kommer att leda till en djupare förståelse av kunden och utgöra grunden för din LLM-utbildning.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)-modeller hjälper också till här, genom att hämta från kurerad, relevant data för att ge konsumenten en bättre upplevelse för den specifika uppgiften de försöker utföra.

Men det är inte en engångsövning. Kundernas mål förändras och förväntningarna förändras. Varumärken behöver uppdatera sina AI-system regelbundet för att återspegla den senaste utvecklingen. Det innebär att se över utbildningsdata och underlätta kontinuerligt lärande, inte bara finjustera resultat.

4. Granska AI-leverantörer noggrant

Alla leverantörer är inte skapade lika, och stora löften betyder inte alltid stora resultat. Välj partners med praktisk expertis och dokumenterad meritlista, inte bara flashiga demonstrationer. Leverantörer med årtionden av domänspecifik data kan använda den för att bättre utbilda modeller jämfört med ett nyare varumärke som förlitar sig på generaliserade datamängder.

Din kund kan märka skillnaden i datadjup när de behöver specialiserad support.

Och kom ihåg, om AI misslyckas i verkligheten, kommer ditt varumärke att lida. Fråga bara de människor som påverkas av det. Avbrott i CrowdStrike 2024Den genomsnittliga konsumenten skyllde inte på leverantören. De skyllde på de varumärken som använde tekniken.

Leta efter leverantörer som har gjort detta tidigare, i din bransch, med dina användningsområden. Domänkunskap överträffar ambition varje gång.

5. Bygg in styrning

Om du inte definierar logik tydligt och konsekvent kommer din AI att börja fatta beslut baserade på mönster, inte policyer. Dessa mönster kanske inte representerar ditt varumärke, dina värderingar eller dina juridiska skyldigheter.

Centraliserad orkestrering och regelsättning är avgörande för att säkerställa att AI gör vad den ska – varje gång, i varje kundinteraktion. Utan denna typ av styrning kan en modell hantera en faktureringsfråga på ett sätt, medan en annan ger ett helt annat svar.

Håll dig till bästa praxis i branschen och luta dig mot ramar för riskhantering för att skydda varumärket. God styrning kommer inte att hindra dig. Den kommer att bespara dig upprensning senare.

6. Var försiktig med omfattningen av agent-AI

Media får det att låta som att agentbaserade system är framtiden för allting. I verkligheten är de flesta varumärken inte redo, och det är okej.

Eftersom det inte finns mycket bevis ännu, börja smått. Samarbeta med en teknikleverantör som har gjort det förut och kan vägleda dig längs vägen. Prioritera arbetsflöden med låg risk med tydligt definierade steg där nivån av handlingsfrihet kan litas på – helst ansvarig för ett enda team. Dessa användningsfall har vanligtvis tydlig logik, ansvarsskyldighet och tillsyn. Sedan kan du lära dig och skala upp därifrån.

Om flera team är inblandade eller om processen saknar struktur, förvänta dig inte att maskinellt beslutsfattande ska fungera för dina kunder.

För att verkligen bli framgångsrik kräver agentisk AI tillgång till en komplett och aktuell kundprofil. Utan realtidskontext kommer även de bästa modellerna att producera osammanhängande och partiska upplevelser.

Bias är en spegel, inte ett fel

AI uppfinner inte partiskhet. Den återspeglar vad den får veta genom data, utbildning och affärsprioriteringar. Det är därför samordning är viktigt. Om dina system inte är utformade kring kunden kommer AI bara att vidga klyftan.

Objektiv bias kan inte helt tas bort, men den kan hanteras.

Gör långsiktig lojalitet till ditt primära mål. Resten kommer efterhand. När varje modellbeslut filtreras genom kundlojalitet, livstidsvärde och förtroende, faller resten av prioriteringarna (styrning, kundförståelse, balanserade mål) naturligt på plats.

Genvägar för idag kostar nästan alltid imorgon, men fortsätt med lojalitet i centrum för din strategi, och AI går från en belastning till en fördel.