Ключ до успішних рішень штучного інтелекту? Поведінкові дані

За останні роки не секрет, що поширення технологічних інновацій захопило весь світ. Генеративний штучний інтелект, зокрема, став все популярнішим, із інструментами типу ChatGPT, які досягли 100 мільйонів користувачів всього за два місяці після запуску. Але ці просунуті рішення штучного інтелекту нічого не варті без значущих, якісних даних.

На жаль, процес досягнення такого типу даних не завжди простий – компанії повинні захоплювати та обробляти дані таким чином, щоб усунути упередженість, і форматувати їх так, щоб їх легко споживали рішення штучного інтелекту. Особливо як компанії штучного інтелекту, такі як OpenAI та Anthropic починають не вистачати даних для навчання своїх моделей штучного інтелекту, важливість збору використовних та значущих даних зростає.

Як світ штучного інтелекту розширюється, компанії повинні зрозуміти вплив, який якісні дані порівняно з поганими даними мають на рішення штучного інтелекту, та критичну роль, яку поведінкові дані можуть відігравати у створенні, навчанні та зміцненні інструментів, керованих штучним інтелектом.

Вплив якісних та поганих даних на рішення штучного інтелекту

Моделі штучного інтелекту залежать від даних, щоб вивчити закономірності, робити передбачення та виконувати завдання. Якщо тренувальні дані компрометовані, неточні чи містять помилки, модель може виробляти упереджені та ненадійні результати, поганий користувацький досвід, вразливості безпеки та ризики дотримання законодавства. Насправді, Gartner оцінює, що погана якість даних сама по собі коштує організаціям у середньому 12,9 мільйона доларів щорічно.

Навчання моделей штучного інтелекту на якісних даних, з іншого боку, дозволяє організаціям приймати кращі, більш обґрунтовані рішення, реалізовувати надійні процеси, зменшувати питання дотримання законодавства та уникати дорогої відповідальності. Це також може привести до кращого досвіду клієнтів та зацікавлених сторін, збільшення доходу та частки ринку, а також зменшення ризику. Без повних, значущих та точних даних компанії будуть мати труднощі з будівництвом та управлінням цими дедалі більш складними застосуваннями та екосистемами штучного інтелекту.

Рост поведінкових даних

Поведінкові дані з взаємодій продукту та послуг можуть допомогти компаніям надати глибокі знання для моделей штучного інтелекту. Насправді, McKinsey & Company оцінює, що організації, які використовують інсайти поведінки клієнтів, випереджають своїх колег на 85% у зростанні продажів та понад 25% у валовій маржі.

Поведінкові дані описують взаємодію користувачів з цифровими середовищами, розкриваючи детальні переваги та закономірності. Вони стоять як фундаментальний елемент для відкриття настрою за кліком користувача. Наприклад, поведінкові дані можуть розкрити критичні метрики, такі як тривалість сесії, активний час на сайті, кількість повідомлень про помилки чи мертві кліки, щоб надати компаніям чітке уявлення про взаємодію користувача, переваги та точки розчарування.

Хоча ці дані можуть допомогти підприємствам виявити недоліки та покращити досвід користувача, вони також містять критичні інсайти для компаній, щоб скористатися новими можливостями для своїх рішень штучного інтелекту, включаючи краще прогнозування, покращені заходи безпеки та покращену персоналізацію:

Прогнозування

Оснащені поведінковими даними, компанії можуть отримати цінні знання про поведінку користувача, закономірності, переваги та болі, що дозволяє їм передбачати майбутню поведінку більш точно та, в свою чергу, створювати кращий досвід. Наприклад, перегляди сайту, підписки на новини, активності з кошиком для покупок та взаємодії у соціальних мережах не тільки діють як цифровий хлібний крихт, але також можуть бути індикаторами майбутньої поведінки покупця. З цими даними в руках компанії матимуть краще уявлення про поведінку споживача, що дозволить їм приймати більш обґрунтовані передбачення та стратегічні рішення.

Виявлення загроз

Компанії можуть використовувати поведінкові дані для виявлення загроз під час розробки рішень штучного інтелекту, аналізуючи закономірності взаємодій користувача на аномалії чи підозрілу діяльність. Мониторинг метрик, таких як тривалість сесії користувача чи закономірності кліку, компанії можуть виявити відхилення від нормальної поведінки користувача, які можуть вказувати на загрози чи потенційні вразливості. Наприклад, компанія фінансових послуг може використовувати поведінкові дані, щоб побачити, як користувачі зазвичай рухаються по сайті, та проаналізувати розбіжності, щоб визначити, чи певна поведінка чи закономірність є фішинговою чи ні. Цей проактивний підхід дозволяє компаніям швидко звернутися до проблем безпеки, мінімізувати ризики та захистити свої системи штучного інтелекту.

Персоналізація

Як світ штучного інтелекту прискорюється, гіперперсоналізовані досвіди клієнтів незабаром стануть стандартом. З поведінковими даними інженерні команди можуть передбачати поведінку та налаштовувати досвід користувача. Бізнеси, які відстежують історії покупок клієнтів та розвивають детальні профіль клієнта, можуть будувати сильну лояльність бренду. Оснащені цими даними, рітейлери можуть пропонувати досвід, який є більш персоналізованим через націлені пропозиції та актуальні можливості крос-продажу. Наприклад, поведінкові дані можуть виявити покупців, які більш імовірно покинуть свій кошик. Рітейлери можуть використовувати цю інформацію, щоб надати персоналізовану знижку націленому сегменту, потенційно перетворюючи втрачені продажі на конверсії.

Поведінкові дані – ключ до успіху

У епоху, позначену швидкими технологічними досягненнями, успіх та корисність рішень штучного інтелекту залежать від значущих та точних даних. Як попит на якісні дані посилюється, поведінкові дані виникають як важливий ресурс для розробки штучного інтелекту. Використовуючи знання, отримані з взаємодій користувача, компанії можуть краще передбачати та прогнозувати поведінку користувача, виявляти загрози та захищати системи, та надавати персоналізовані досвіди, які передбачають та перевершують очікування користувача.

Як ландшафт штучного інтелекту продовжує еволюціонувати, прийняття поведінкових даних не тільки забезпечує ефективність рішень штучного інтелекту, але також прокладає шлях для трансформаційних та приємних досвідів користувача.