Verileri Suçlamak Durdurun. Nesnelerinizi Düzeltmeye Başlayın

AI bize öğrenir. Ve biz önyargılıyız.

AI büyük ölçüde insan tarafından oluşturulan içerikle eğitildiği için, bizim önyargılarımızı alır ve onları içerir. Bu nedenle AI önyargısı hakkında yapılan çoğu konuşma kötü verilere odaklanır. Çöp inside, çöp outside. Basit enough. Ancak temiz verilerle bile, önyargı hala sızmaya devam eder.

Daha ince ve thường gözden kaçan bir sorun, nesne önyargısıdır. Bu, bir veri seti probleminden daha az görünür ve müşteri ile yüz yüze gelen AI kullanımının en büyük zorluklarından biridir.

Bu makalede, müşteri deneyimi (CX) olarak nesne önyargısının nasıl göründüğünü, neden önemli olduğunu ve markaların gerçekten neler yapabileceğini keşfedeceğim.

Nesne Önyargısını Tanımlamak

Nesne önyargısı, bozuk veriler hakkında değildir. Bozuk niyet hakkında. AI, kendisine söylenen şeyi yapar ve eğer gelirini maksimize etmeyi söylerse, bunu yapar – müşteriyle olan ilişkiye zarar verlse bile.

Delta Air Lines’ i alın.最近, AI destekli fiyatlandırma sistemi hakkında açıklamalarda bulundu. Bu, nesne önyargısının mükemmel bir örneğidir. Sistem, size iyi bir anlaşma bulmanıza yardımcı olmak için eğitilmiyor. Dönüşümü artırmak ve operasyonel maliyetleri düşürmek için eğitiliyor.

Diyelim ki Paris’e bir gezi rezervasyonu yapıyorsunuz. En iyi tarife istediğinizi, ancak sistemin en iyi marjı istediğini varsayalım. AI, $400’lik bir uçuş yerine $800’lik bir uçuş sunabilir. AI yanlış değil, sadece işini yapıyor.

Tüketicilerin talep ettiği kişiselleştirme türünde değil…

Neden Kaçınılmaz

Nesne önyargısı, markanın değerlerini, kültürünü ve önceliklerini yansıtır. AI’nizin dokusuna işlenir. Gerçek soru, hangi yöne “eğildiğidir”? Müşteri hedeflerine mi, gelir hedeflerine mi eğilimlidir?

Farklı ekipler, bölgeler ve kültürler farklı zihinlere sahiptir ve AI modelini farklı şekilde eğiteceklerdir. Satış ekibi sorumluluk alırsa, dönüşüme doğru eğilim gösterecektir. Müşteri deneyimi ekibi sorumluluk alırsa, hizmet ve tasarrufa daha iyi hizalanacaktır.

Aynı mimari, farklı sonuçlar.

Çözüm, önyargıları tamamen çıkarmak değil, onları doğru yöne yönlendirmektir. AI’nizi kısa vadeli kazançlar için değil, uzun vadeli sadakat için önyargılı yapın.

Çakışan AI’nin Sonuçları

Markaların nesne önyargısı konusunda karşılaştığı en büyük risk, güven kaybıdır.

Müşteriler zaten genel, alakasız marka etkileşimlerinden bıkmış durumda. AI bu deneyimleri daha da kötüleştirdiğinde, müşteriyi frustrate eder ve uzaklaştırır.

Büyük dil modelleri (LLM’ler) önyargılı, varsayıma dayalı verilerle eğitilirse, kişiselleştirilmemiş yanıtlar üretecektir. Sonuç olarak, müşteriler markanın onlara önem vermediğini hissedeceklerdir. Bugün size satın alabilirler, ancak uzun vadede markanızla kalma olasılıkları daha düşük olacaktır.

Deneyim artık sadakati yönlendiriyor. Çok sayıda müşteri sogar experience için daha fazla ödemeye hazır.

Agentic AI Sorunu

Bu risk, agentic AI’ye baktığımızda daha da büyür.

Agentic AI, kendi başına hareket etmek üzere tasarlanmıştır. İnsan müdahalesi olmadan çok adımlı iş akışlarını tamamlayabilir. Ancak AI’nin mantığı bozuk veya eğitimi yanlış hizalanırsa, zarar büyür.

Uzmanlar, agentic AI’nin masih uzun bir yol kat etmesi gerektiğini kabul ediyor. Aslında, yakın tarihli bir rapor, neredeyse tüm CFO’ların agentic AI hakkında bilgi sahibi olduğunu, ancak yalnızca %15’inin gerçekten bunu dikkate aldığını gösteriyor. İlişkili veriler, önyargıları doğru bir şekilde izleme ve önleme yeteneğinin benimseme önünde bir engel olduğunu gösteriyor.

Çoğu agentic sistem hala belirsizlik, kalıcı bellek ve hesap verebilirlik konusunda mücadele ediyor. Bu, hataların veya önyargıların meydana geldiğinde bunları teşhis etmek veya düzeltmek için net bir yol olmadığı anlamına geliyor.

Markalar kenarda oturmasın, ancak stratejik olarak ilerlemelidir.

Markaların Nesne Önyargısını Azaltması

Açık olalım: Önyargıları completely ortadan kaldıramazsınız. Siz önyargılarısınız.

Markanız, AI’nin nasıl davrandığını şekillendirir – iyi veya kötü. Bu önyargılar zaten mevcut müşteri etkileşimlerinde mevcuttur. Bunlar iptal akışındaki sürtüşme, şartlar ve koşulların şeffaflığı veya web sitenizin üzerindeki karanlık desenlerinde bulunmaktadır.

AI önyargısı arasındaki fark, ölçektir. AI, bu kararları daha hızlı ve daha az denetimle büyütebilir, bu da uzun vadeli hedefleri seperti marka sadakati ve müşteri ömrü değerini aşındırabilir.

Bu nedenle bunu önceden ele almanız gerekiyor:

1. Doğru Soruları Sorun

AI yolculuğuna başlamadan önce, durun ve sorunun: “Gerçekten bunu doğru bir şekilde yapabilmek için gereken her şeye sahip miyiz? Tüketici deneyimini ve markamızı riske atmadan bunu gerçekleştirebilir miyiz?”

Çok sayıda marka, AI’ye atlamak için acele ediyor, çünkü geri kalmak istemiyor. Ancak Jones’lara yetişmeye çalışmak kötü bir stratejidir.

Müşteri verilerine, entegrasyonlara ve müşteri odaklı AI kullanımını artırmadan önyargıları azaltmak için gereken governance’e sahip misiniz? Müşterilerin hedeflerini tam olarak anlıyor musunuz?

Eğer cevabınız hayır ise veya “belki”, hazırsınız demektir.

2. Hedefleri Dengleyin

Müşteri ve iş hedeflerini etkili bir şekilde dengelemek için, müşterinin ihtiyaçlarını hedef olarak düşünün, iş hedeflerinizi ise sınırlar olarak düşünün. AI’niz, bu sınırlar içinde çalışmalı, ancak müşteri odaklı bir sonuç hedeflemelidir. Ayrıca, kısa vadeli ve uzun vadeli düşünce arasındaki denge olarak da düşünebilirsiniz.

Kısa vadeli metriklere, Örneğin her etkileşimdeki gelir önemlidir. Ancak bunlar genellikle uzun vadeli değerle çatışır. Hatta “AI’nin Babası” , kısa vadeli kar tarafından yönlendirilen AI’ye karşı uyardı, çünkü bu zihniyet büyümeyecek.

AI’niz bugün gelir hedefini tutturabilir, ancak müşteri sadakati için hızlı bir kazançtan vazgeçmeye hazır mısınız?

Delta örneğine tekrar bakın. Strateji teknik olarak akıllı ve iş hedeflerine uyumlu. Ancak tüketiciler, hava ücretleri için daha fazla ödeme yapmak fikrine çok hevesli değildi ve marka bir darbe aldı.

Beş yıllık zaman dilimlerinde düşünün. Müşteri ömrü değerini yavaş ve sürdürülebilir bir şekilde büyütmelisiniz.

3. Müşterilerin Değişen İhtiyaçlarını Anlayın

Sadece genel olarak değil, her kullanım durumunda. Ne yapmaya çalışıyorlar?

Eğer anlamazsanız, AI sadece tahminlerde bulunacak. Bu nedenle müşteri profillerinizin güncel, eksiksiz ve özel olması gerekiyor, hem yüksek düzeyde hem de bireysel olarak.

Genel segmentler ve eskimiş varsayımlar yeterli olmayacak. Gerçek kişiyle etkileşime giren verilere ihtiyacınız var. Bu, müşteriyi daha iyi anlamak ve LLM eğitiminin temelini oluşturmak için gerekli.

Çekme-augmented generation (RAG) modelleri de burada yardımcı olur, belirli bir görevi gerçekleştirmeye çalışan tüketiciye daha iyi bir deneyim sunmak için ilgili verilere başvurur.

Ancak bu, bir defaya mahsus bir egzersiz değildir. Müşteri hedefleri değişir ve beklentiler değişir. Markaların AI sistemlerini güncel tutması ve en son gelişmeleri yansıtmak için düzenli olarak güncellemesi gerekir. Bu, sadece çıkışları ince ayarlamak değil, eğitim verilerini yeniden ziyaret etmek ve sürekli öğrenmeyi sağlamak anlamına gelir.

4. AI Satıcılarını Yakından İnceleyin

Tüm satıcılar eşit yaratılmaz ve büyük vaatler her zaman büyük sonuçlar anlamına gelmez. Gerçek dünya uzmanlığına ve kanıtlanmış bir geçmişe sahip ortaklar seçin, sadece gösterişli demo’lar değil. Alanında on yıllarca veri birikimi olan satıcılar, daha yeni bir marka tarafından kullanılan genel veri setlerine kıyasla modelleri daha iyi eğitebilir.

Müşteriler, özel destek ihtiyacı duyduklarında veri derinliğindeki farkı fark edebilir.

Ve unutmayın, AI gerçek dünyada başarısız olursa, markanız zarar görecek. Sadece 2024 CrowdStrike kesintisi nden etkilenen insanlara sorun. Ortalama tüketici, sağlayıcıyı suçlamadı. Markaları suçladı.

Endüstri ve kullanım durumunuzda önce bunu yapan satıcılar arayın. Alan bilgisi her zaman hırsı yener.

5. Yönetim Ekleyin

Mantığı net bir şekilde ve tutarlı bir şekilde tanımlamazsanız, AI kararları politikalar yerine kalıplara göre vermeye başlayacaktır. Bu kalıplar markanızı, değerlerinizi veya yasal yükümlülüklerinizi temsil etmeyebilir.

Merkezi yönetim ve kural ayarları, AI’nin her zaman olması gerektiği gibi davranmasını sağlamak için kritiktir. Müşteri etkileşiminde. Bu tür bir yönetim olmadan, bir model bir fatura sorusunu bir şekilde ele alabilir, diğer bir model ise tamamen farklı bir cevap verebilir.

Endüstri standartlarına bağlı kalın ve risk yönetim çerçevelerine dayanarak markayı güvence altına alın. İyi yönetim sizi yavaşlatmayacak. Sonradan temizlik yapmaktan sizi kurtaracak.

6. Agentic AI’yi Dikkatli Bir Şekilde Kapsülleyin

Medya, agent tabanlı sistemlerin her şeyin geleceği gibi görünüyor. Aslında, çoğu marka hazır değil ve bu da sorun değil.

Henüz çok kanıt olmadığından, küçük başlayın. Daha önce bunu yapan bir teknoloji sağlayıcısı ile ortak olun ve sizi yol boyunca yönlendirsin. Düşük riskli iş akışlarına öncelik verin, net adımlarla ve güvenilen bir ajans seviyesiyle. Bu kullanım durumları genellikle net mantığa, hesap verebilirliğe ve denetime sahiptir. Sonra öğrenebilir ve ölçeklenebilirsiniz.

Eğer birden fazla ekip veya süreç yapılandırılmamışsa, makine kararlarının müşterileriniz için çalışmasını beklemeyin.

Gerçekten başarılı olmak için, agentic AI’ye gerçek zamanlı bağlam erişimine ihtiyacı vardır. En iyi modeller, bağlantısız, önyargılı deneyimler üretecektir.

Önyargı, Arızadan Değil Aynadır

AI, önyargı yaratmaz. Önyargıları, verilerin, eğitimin ve iş önceliklerinin prostřednictvím yansıtır. Bu nedenle hizalama önemlidir. Sistemleriniz müşteriye göre tasarlanmış değilse, AI sadece kopukluğu genişletecektir.

Nesne önyargısı tamamen kaldırılamasa da, yönetilebilir.

Uzun vadeli sadakati ana hedefiniz yapın. Gerisi takip edecek. Her model kararı, müşteri ömrü değerine, güvene ve sadakata göre filtrelenirse, diğer öncelikler (yönetim, müşteri anlama, dengeli hedefler) doğal olarak yerine oturur.

Bugün için kısa yollar genellikle yarın size mal olur, ancak sadakati stratejisinin merkezine koyun ve AI, bir yükten bir avantaja dönüşür.