Генеративний AI для дослідження ринку: можливості та ризики

“З великою владою приходить велика відповідальність”. Вам не потрібно бути фанатом Marvel, щоб впізнати цю цитату, популяризовану франшизою Людини-павука. І хоча спочатку ця сентенція стосувалася надлюдської швидкості, сили, спритності та витривалості, це корисна річ, яку варто пам’ятати, коли намагаєтеся зрозуміти зростання генеративного AI.

Хоча сама технологія не нова, запуск ChatGPT поставив її у руки 100 мільйонів людей усього за 2 місяці, що для багатьох відчувалося як здобуття суперсили. Але як і всі суперсили, що має значення, це те, для чого ви їх використовуєте. Генеративний AI не є винятком. Є потенціал для великого, добра і зла.

Найбільші бренди світу зараз стоять на критичному етапі, щоб вирішити, як вони будуть використовувати цю технологію. Водночас економічна невизначеність і зростання інфляції тривають, залишаючи споживачів невпевненими щодо того, як пріоритезувати витрати.

Враховуючи обидва фактори, Генеративний AI може допомогти брендам отримати перевагу в битві за увагу споживачів. Однак їм потрібно підходити до цього з балансированою перспективою – бачити можливості, але також бачити ризики, і підходити до них з відкритим розумом.

Що означає Генеративний AI для роботи з інсайтами

Індустрія дослідження ринку не чужа змінам – інструменти та методи, доступні фахівцям з інсайтів споживачів, розвивалися швидко за останні кілька десятиліть.

На цьому етапі ступінь і швидкість змін, які все більш доступний генеративний AI принесе, є тим, про що ми можемо тільки спекулювати. Але є певні основи, які потрібно мати на місці, щоб допомогти приймаючим рішення швидко реагувати, коли з’являється більше інформації.

У кінцевому підсумку все повертається до того, щоб ставити правильні питання.

Які можливості?

Наразі основною можливістю, яку пропонує генеративний AI, є підвищення продуктивності. Він може суттєво прискорити процеси генерації ідей, інформації та написаних текстів, таких як перші чернетки електронних листів, звітів чи статей. Створюючи ефективність у цих областях, він дозволяє витрачати більше часу на завдання, які вимагають значної людської експертизи.

Швидший час до інсайту

Для роботи з інсайтами зокрема ми бачимо великий потенціал у підсумуванні інформації. Наприклад, платформа Stravito вже використовує генеративний AI для створення авто-підсумків окремих звітів про дослідження ринку, усуваючи необхідність ручного написання оригінального опису для кожного звіту.

Ми також бачимо потенціал для подальшого розвитку цього використання випадку з можливістю підсумувати великі об’єми інформації, щоб швидко відповісти на бізнес-питання, у легкій для сприйняття формі. Наприклад, це могло б виглядати як введення питання у пошукову строку та отримання лаконічної відповіді на основі внутрішньої бази знань компанії.

Для брендів це означало б можливість відповідати на прості питання швидше, і це також могло б допомогти позбутися великої частини рутинної роботи при глибшому вивченні складніших проблем.

Демократизація інсайтів через кращу самопослугу

Генеративний AI також міг би зробити доступ до інсайтів легшим для всіх бізнес-стейкхолдерів, без необхідності безпосередньої участі менеджера з інсайтів кожен раз. Видаливши бар’єри для доступу, генеративний AI міг би допомогти організаціям, які намагаються глибше інтегрувати інсайти споживачів у свою щоденну діяльність.

Він також міг би допомогти усунути загальні проблеми, пов’язані з доступом усіх стейкхолдерів до дослідження ринку, наприклад, ставлення неправильних питань. У цьому випадку генеративний AI міг би допомогти бізнес-стейкхолдерам без дослідницького досвіду ставити кращі питання, пропонуючи їм відповідні питання, пов’язані з їхнім пошуковим запитом.

Персоналізація комунікації для внутрішніх та зовнішніх аудиторій

Інша можливість, яка виникає з генеративним AI, полягає у здатності персоналізувати комунікацію для внутрішніх та зовнішніх аудиторій.

У контексті інсайтів є кілька потенційних застосувань. Це могло б допомогти зробити обмін знаннями більш ефективним, зробивши його легшим для персоналізації комунікації інсайтів для різних бізнес-стейкхолдерів у всій організації. Це також могло б бути використано для персоналізації брифів для дослідницьких агентств як спосіб оптимізувати процес дослідження та мінімізувати кількість питань та відповідей.

Які ризики?

Генеративний AI може бути ефективним інструментом для команд з інсайтів, але він також несе різні ризики, про які організації повинні бути повідомлені перед впровадженням.

Залежність від промпта

Одним із фундаментальних ризиків є залежність від промпта. Генеративний AI є статистичним, а не аналітичним, тому він працює шляхом прогнозування найбільш імовірного шматка інформації, який потрібно сказати далі. Якщо ви даєте йому неправильний промпт, ви все одно можете отримати дуже переконливу відповідь.

Довіра

Що стає ще складнішим, це те, як генеративний AI може змішувати правильну інформацію з неправильною. У ситуаціях низького рівня це може бути забавно. Але в ситуаціях, коли приймаються рішення про мільйонні бізнес-долі, вхідні дані для кожного рішення повинні бути довіреними.

Крім того, багато питань щодо поведінки споживачів є складними. Хоча питання типу “Як відреагували мілленіали, які живуть у США, на наш останній концепт-тест?” можуть генерувати чітку відповідь, глибші питання про людські цінності або емоції часто потребують більш нюансованого погляду. Не всі питання мають єдину правильну відповідь, і коли метою є синтез великих наборів звітів про дослідження, ключові деталі могли б упасти між тріщинами.

Прозорість

Іншим ключовим ризиком, на який потрібно звернути увагу, є відсутність прозорості щодо того, як алгоритми тренуються. Наприклад, ChatGPT не завжди може сказати, де він взяв свої відповіді, і навіть коли він може, ці джерела можуть бути неможливими для верифікації або навіть фактично існувати.

І оскільки алгоритми AI, генеративні чи інші, тренуються людьми та існуючою інформацією, вони можуть бути упередженими. Це може привести до відповідей, які є расистськими, сексистськими чи іншим чином обурливими. Для організацій, які намагаються викликати упередження у своєму процесі прийняття рішень та створити кращий світ для споживачів, це було б випадком, коли генеративний AI робить роботу менш продуктивною.

Безпека

Деякі зі спільних випадків використання ChatGPT включають використання його для генерації електронних листів, порядку днів зустрічей чи звітів. Але введення необхідних деталей для генерації цих текстів може ставити під загрозу конфіденційну інформацію компанії.

Фактично аналіз, проведений фірмою з кібербезпеки Cyberhaven, показав, що з 1,6 мільйона працівників знань у різних галузях 5,6%至少 раз спробували ChatGPT на роботі, а 2,3% ввели конфіденційну інформацію компанії у ChatGPT.

Компанії, такі як JP Morgan, Verizon, Accenture та Amazon, заборонили своїм працівникам використовувати ChatGPT на роботі через проблеми з безпекою. І зовсім недавно Італія стала першою західною країною, яка заборонила ChatGPT під час розслідування питань конфіденційності, привернувши увагу регуляторів конфіденційності в інших європейських країнах.

Для команд з інсайтів або будь-кого, хто працює з пропрієтарними дослідженнями та інсайтами, важливо бути обізнаними про ризики, пов’язані з введенням інформації у інструмент, такий як ChatGPT, і залишатися в курсі як внутрішніх політик безпеки даних своєї організації, так і політики постачальників, таких як OpenAI.

Ми твердо переконані, що майбутнє розуміння споживачів все ще буде потребувати поєднання людської експертизи та потужної технології. Найпотужніша технологія у світі буде марною, якщо ніхто не захоче її використовувати.

Отже, фокус для брендів повинен бути на відповідальному експериментуванні, щоб знайти правильні проблеми для вирішення з правильними інструментами, і не просто впроваджувати технологію заради неї. З великою владою приходить велика відповідальність. Тепер час для брендів вирішити, як вони будуть використовувати її.