Sluta skylla på data. Börja fixa dina mål

AI lär sig av oss. Och vi är fördomsfulla.

Eftersom AI tränas på i huvudsak mänskligt genererat innehåll, tar den upp våra fördomar och bakar in dem. Det är därför de flesta samtal om AI-fördomar fokuserar på dåliga data. Skräp in, skräp ut. Tillräckligt enkelt. Men även med ren data, smyger fördomen sig in.

En mer subtil och ofta förbisedd fråga är objektfördom. Den är mindre synlig än ett dataproblem och är en av de största utmaningarna för kundorienterad AI-användning.

I den här artikeln kommer jag att gräva djupare i vad objektfördom ser ut som en del av kundupplevelsen (CX), varför det är viktigt och vad varumärken faktiskt kan göra åt det.

Definiera objektfördom

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

Tag Delta Air Lines. De meddelade nyligen AI-styrd prissättning för att bestämma det högsta konsumenten är villig att betala. Det är ett perfekt exempel på objektfördom. Systemet är inte utformat för att hjälpa dig hitta ett bra erbjudande. Det är utformat för att öka konvertering och sänka driftskostnader.

Säg att du bokar en resa till Paris. Du vill ha det bästa priset, men systemet vill ha den bästa marginalen. AI kan erbjuda en flygresa för 800 dollar när en flygresa för 400 dollar är tillgänglig. Inte för att AI är fel, utan för att den gör sitt jobb.

Inte riktigt den sorts personanpassning konsumenter ber om …

Varför det är oundvikligt

Objektfördom är en reflektion av ditt varumärkes värderingar, kultur och prioriteringar. Den är vävd in i AI:ns tyg. Den riktiga frågan är, åt vilket håll “lutar” den? Föredrar den kundmål eller intäktsmål?

Olika team, regioner och kulturer har olika mentaliteter och kommer att träna AI-modellen på olika sätt. Om försäljningsavdelningen tar över, kommer den att luta mot konvertering. Om kundserviceteamet är ansvarigt, kan den vara bättre anpassad till service och besparingar.

Samma arkitektur, olika resultat.

Lösningen är inte att ta bort fördomen helt – det är att peka den i rätt riktning. Fördoms AI för långsiktig lojalitet, inte kortsiktiga vinster.

Konsekvenserna av feljusterad AI

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

Kunder är redan less på generiska, irrelevanta varumärkesinteraktioner. När AI gör dessa upplevelser värre, frustrerar och alienerar den köparen.

Om stora språkmodeller (LLM) tränas på fördomsfulla, antagande-baserade data, kommer de att producera opersonliga svar. Som ett resultat kommer kunderna att känna att varumärket bryr sig inte om dem. De kan köpa av dig idag, men är mindre benägna att stanna med ditt varumärke på lång sikt.

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

Det agenterade AI-problemet

Den risken ökar när vi tittar på agenterad AI.

Agenterad AI är byggd för att agera på egen hand. Den kan slutföra flerstegsarbetsflöden utan mänskligt ingripande. Men om AI:ns logik är felaktig eller träningen är feljusterad, växer skadan.

Experter är överens om att agenterad AI har långt kvar. Faktum är att en nylig rapport visar att medan nästan alla CFO:er känner till agenterad AI, är det bara 15% som seriöst överväger det. Motsvarande data indikerar att förmågan att korrekt övervaka och förhindra fördomar var ett nyckelhinder för antagande.

De flesta agenterade system kämpar fortfarande med tvetydighet, bestående minne och ansvar. 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 på läktaren, men de behöver gå vidare strategiskt.

Hur varumärken kan minimera objektfördom

Låt oss vara tydliga: Du kan inte eliminera fördom. Du ÄR fördomen.

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

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

Det är därför du behöver komma före det:

1. Ställ rätt frågor

Innan du börjar din AI-resa, stanna och fråga: “Har vi verkligen vad vi behöver för att göra det här rätt? Kan vi klara av det utan att sätta kundupplevelsen och vårt varumärke på risk?”

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

Har du rätt kunddata, integreringar och styrning för att stödja en kundorienterad AI-användning utan att öka fördomen? Förstår du fullständigt dina kunders mål?

Om svaret är nej, eller till och med “lite”, är du inte redo.

2. Balansera mål

För att effektivt balansera kund- och affärsmål, tänk på kundens behov som målet, medan dina affärsmål är gränserna. Din AI bör operera inom dessa gränser, men sikta på en kundförst resultat. Du kan också se det som en balans mellan kortsiktig och långsiktig tanke.

Kortsiktiga mått, som intäkt per interaktion, är viktiga. Men de är ofta i konflikt med långsiktig värde. Till och med “AI-gudfader” varnade mot AI driven av kortsiktig vinst, eftersom den mentaliteten inte fungerar i längden.

Din AI kan nå sitt intäktsmål idag, men är du villig att byta kundlojalitet mot en snabb vinst?

Överväg Delta-exemplet igen. Strategin är tekniskt smart och affärsanpassad. Men konsumenter var inte entusiastiska över idén att betala mer för flygbiljetter, och varumärket fick en smäll.

Tänk i femårsperioder. Du behöver växa livstidsvärde långsamt och hållbart.

3. Förstå dina kunders föränderliga behov

Inte bara i allmänhet, utan i varje användningsfall. Vad försöker de uppnå?

Om du inte förstår det, kommer din AI att bara gissa. Det är därför dina kundprofiler måste vara aktuella, fullständiga och specifika, både på en hög nivå och på en individuell basis.

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

Retrieval-augmenterad generering (RAG) modeller hjälper också här, genom att dra från kuraterad, relevant data för att ge konsumenten en bättre upplevelse för det specifika uppdrag de försöker utföra.

Men det är inte en engångsövning. Kundmål förändras och förväntningar ändras. Varumärken behöver uppdatera sina AI-system regelbundet för att återspegla de senaste utvecklingarna. Det innebär att besöka träningsdata och underlätta kontinuerligt lärande, inte bara finjustera utdata.

4. Granska AI-leverantörer noga

Inte alla leverantörer är skapade lika, och stora löften betyder inte alltid stora resultat. Välj partners med verklig världserfarenhet och ett bevisat track record, inte bara flashiga demoer. Leverantörer med decennier av domänspecifik data kan använda den för att bättre träna modeller jämfört med ett nytt varumärke som förlitar sig på generaliserade datamängder.

Din kund kan märka skillnaden i datatjocklek när de behöver specialiserat stöd.

Och kom ihåg, om AI misslyckas i det vilda, kommer ditt varumärke att lida. Bara fråga människor som påverkades av 2024 års CrowdStrike-avbrott. Den genomsnittlige konsumenten skyllde inte leverantören. De skyllde varumärkena som distribuerade tekniken.

Letar efter leverantörer som har gjort detta förut, i din bransch, med dina användningsfall. Domänkunskap slår ambition varje gång.

5. Bygg in styrning

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

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

Håll dig till branschens bästa praxis och luta dig mot riskhanteringsramverk för att skydda varumärket. Bra styrning kommer inte att sakta dig ner. Det kommer att rädda dig från städning senare.

6. Omfattning agenterad AI med försiktighet

Medierna gör det låta som om agentbaserade system är framtiden för allt. I verkligheten är de flesta varumärken inte redo, och det är okej.

Eftersom det inte finns mycket bevis ännu, börja smått. Samarbeta med en teknologileverantör som har gjort det förut och kan vägleda dig på vägen. Prioritera lågriskarbetsflöden med tydligt definierade steg där nivån av agent kan lita på – idealiskt, ägd av ett enda team. Dessa användningsfall har vanligtvis tydlig logik, ansvar och tillsyn. Sedan kan du lära och skala från där.

Om flera team är inblandade eller processen saknar struktur, förvänta dig inte att maskinbeslut kommer att fungera för dina kunder.

För att verkligen lyckas kräver agenterad AI tillgång till en fullständig och aktuell kundprofil. Utan realtidskontext kommer sogar de bästa modellerna att producera frånkopplade, fördomsfulla upplevelser.

Fördom är en spegel, inte ett fel

AI uppfinner inte fördom. Den reflekterar vad den blir tillsagd genom data, träning och affärsprioriteringar. Det är därför anpassning är viktigt. Om dina system inte är utformade runt kunden, kommer AI att förstora avbrottet.

Objektfördom kan inte helt tas bort, men den kan hanteras.

Gör långsiktig lojalitet till ditt primära mål. Resten kommer att följa. När varje modellbeslut filtreras genom retention, livstidsvärde och förtroende, kommer resten av prioriteringarna (styrning, kundförståelse, balanserade mål) att falla på plats.

Genvägar för idag kommer nästan alltid att kosta dig imorgon, men gå vidare med lojalitet i hjärtat av din strategi, och AI går från en belastning till en fördel.