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 rena data, smyger fördomar fortfarande in.

Ett mer subtilt och ofta förbisett problem är objektsfördom. Det är mindre synligt 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 objektsfördom ser ut som en del av kundupplevelsen (CX), varför det är viktigt och vad varumärken faktiskt kan göra åt det.

Definiera objektsfördom

Objektsfördom handlar inte om defekta data. Det handlar om defekta avsikter. 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.

Ta Delta Air Lines. De meddelade nyligen AI-driven prissättning för att bestämma det maximala konsumenten är villig att betala. Det är ett perfekt exempel på objektsfördom. 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 flygning för 800 dollar när en flygning för 400 dollar är tillgänglig. Inte för att AI är fel, utan för att den gör sitt jobb.

Inte exakt den typen av personalisering som konsumenter ber om …

Varför det är oundvikligt

Objektsfördom är en reflektion av ditt varumärkes värderingar, kultur och prioriteringar. Det är vävt in i AI:ns tyg. Den verkliga frågan är, åt vilket håll “lutar” det? Föredrar det kundmål eller intäktsmål?

Olika team, regioner och kulturer har olika mentaliteter och kommer att träna AI-modellen på ett annat sätt. Om försäljningsteamet tar över, kommer det att luta mot konvertering. Om CX-gruppen är ansvarig, kan det vara bättre anpassat till service och besparingar.

Samma arkitektur, olika resultat.

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

Konsekvenserna av feljusterad AI

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

Kunder är redan less på generiska, irrelevanta varumärkesinteraktioner. När AI gör dessa upplevelser värre, frustrerar och alienerar det 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 inte bryr sig 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 agentbaserade AI-problemet

Den risken ökar när vi tittar på agentbaserad AI.

Agentbaserad AI är byggd för att agera på egen hand. Den kan slutföra multistegsarbetsflöden utan mänskligt ingripande. Men om AI:ns logik är felaktig eller utbildningen är feljusterad, ökar skadan.

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

De flesta agentbaserade 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 inträffar.

Varumärken bör inte sitta på läktaren, men de behöver gå vidare strategiskt.

Hur varumärken kan minimera objektsfördom

Låt oss vara tydliga: Du kan inte eliminera fördomar. 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 din avbokningsflöde, 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.

Därför behöver du 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 halka efter. Men att försöka hålla jämna steg med grannarna är en dålig strategi.

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

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 outcome. Du kan också se det som en balans mellan kortsiktig och långsiktig tanke.

Kortsiktiga mått, som intäkt per interaktion, är viktiga. Men de krockar ofta med långsiktigt värde. Även “AI-gudfader” varnade mot AI-driven av kortsiktig vinst, eftersom den mentaliteten inte fungerar i skala.

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

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

Tänk i femårsperioder. Du behöver växa långsiktigt 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.

Breda 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-utbildning.

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

Men det är inte en engångsövning. Kundernas mål skiftar och förväntningar ändras. Varumärken behöver uppdatera sina AI-system regelbundet för att spegla de senaste utvecklingarna. Det innebär att återbesöka utbildningsdata 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 bevisad spårrekord, inte bara flashiga demos. Leverantörer med decennier av domänspecifik data kan använda den för att bättre träna modeller jämfört med ett nytt varumärke som förlitar sig på generella datamängder.

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

Och kom ihåg, om AI misslyckas i verkligheten, kommer ditt varumärke att lida. Fråga bara de som påverkades av 2024 CrowdStrike-avbrottet. Den genomsnittliga konsumenten skyllde inte leverantören. De skyllde varumärkena som distribuerade tekniken.

Sök efter leverantörer som har gjort det här 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 fakturaförfrågan på ett sätt, medan en annan ger ett helt annat svar.

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

6. Omfattning agentbaserad AI med försiktighet

Media 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 teknikleverantör som har gjort det förut och kan vägleda dig på vägen. Prioritera lågriskarbetsflöden med tydligt definierade steg där nivån på agenten kan lita på – idealiskt, ägd av ett enda team. Dessa användningsfall har vanligtvis tydlig logik, ansvar och tillsyn. Då kan du lära och skala från där.

Fördom är en spegel, inte en felaktighet

AI uppfinner inte fördom. Det reflekterar vad det blir tillsagt genom data, utbildning och affärsprioriteringar. Det är därför anpassning är viktigt. Om dina system inte är utformade kring kunden, kommer AI att förstora avbrottet.

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

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

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