马丁·莱维特是尼森（Nisum）的高级副总裁，一家专门从事数字商务和发展的全球咨询合作伙伴，该公司建立了人工智能平台和定制解决方案，以解锁增长、优化运营和创造长期价值。马丁具有丰富的经验，擅长利用创新解决方案解决复杂的商业挑战，他的兴趣包括开发和培训与他合作的人员，建立新的联系，创造新的机会，提供有效的领导、战略愿景和每日专注于建设创新文化，在公司的口号“共同建设成功”下。
1979 年，一份 IBM 培训手册 提出了一个简单但令人震惊的警告：“计算机永远不能被追究责任；因此，计算机永远不能做出管理决策。” 而现在，45 年后，这个声明感觉像一个被忽视的预言。2025 年，AI 不仅仅是协助；它做出自主决策，并且在许多情况下，它不仅仅是决策者，还领导者。事实上，大约 74% 的高管更信任 AI 的商业建议，而不是信任同事或朋友，38% 信任 AI 做出商业决策，44% 更愿意听从 AI 的理由，而不是自己的见解。这种转变很明显；AI 成为新的直觉。但是，有一个问题。信任 AI 只有可能当算法值得信任时。而当信任被盲目地赋予，特别是在我们不能理解或审计的黑盒子中时，这是一种伪装成进步的风险。就像人类领导一样，信心没有责任感是危险的，当 AI 做错事时，谁来承担责任?当工具成为老板最初作为后台运营的流程工具，AI 现在被用于核心商业流程。但公司不仅使用 AI...
Forrester预测，五分之一的美国和欧洲、中东和非洲地区的零售商将在2025年推出面向客户的GenAI应用。增强的产品搜索、个性化推荐和改进的类别导航是主要的用例。那么，为什么自动化交互会导致美国的客户体验评分在2023年下降了5%，这是自2015年以来最低的水平，零售商在进行GenAI投资之前可以从中吸取什么教训？2023年KPMG报告强调，未能满足客户的期望是体验评分下降的原因，过度使用技术而没有为购物者带来战略性益处。对于50位在Fortune 500企业中担任CIO和CTO的专业人士，他们的GenAI项目大多发现，试点技术解决了错误的业务需求。随着我们进入2025年，零售商必须优先考虑以客户为中心的GenAI战略。与其将最新的技术作为“好有”来采用，不如从业务需求出发。零售商应该审查他们的客户旅程，找出需要改进的地方，并构建或采用符合他们用例的解决方案，而不是相反。以下是四个零售商在提升用户体验（UX）时可以考虑的教训。确保业务数据AI协同RAND研究人员在2024年发现，80%的AI项目由于五个关键领域而失败：目标不一致、数据不足、技术优先、基础设施缺陷和AI过度雄心。零售商需要一个坚实的数据基础和专业知识来构建所需的算法，并成功地进行GenAI投资。他们应该问自己，“我们如何确保有足够的数据可用性来满足解决方案的需求？这些数据中有多少是专有的？”成功的GenAI项目取决于高质量、相关的信息。组织拥有的独特数据格式越多，解决方案就需要越可定制。第三个问题是，“为了有效地利用GenAI，需要什么样的人才库和运营结构变化？”了解提升技能的水平以及动机、成本和时间，将帮助零售商决定在内部构建、定制或管理解决方案的投资回报率（ROI）。目前，非技术专家可以使用无代码工具或长期聘请AI合作伙伴来利用GenAI的优势。在选择第三方GenAI解决方案时，电子商务高管应该优先考虑超越定价和ROI的因素，例如可扩展性、性能、数据安全、供应商专业知识和技术栈兼容性。在提交任何新集成之前，明确的商业案例和预期结果至关重要。采取渐进式方法2024年，BCG集团评估了顶级电子商务GenAI用例的采用率，例如内容创作，例如博客、产品描述和产品图像补充。更高级的用例包括个性化产品推荐、动态定价和竞争对手分析。让团队成员熟悉系统服务，然后再尝试更复杂的任务，以便无缝地适应新的流程。零售商应该鼓励他们的电子商务团队利用开箱即用的GenAI工具来熟悉工具的功能。简单的用例和低代码解决方案，例如产品描述和图像创建，是很好的起点，因为它们向团队成员展示了可能的时间节省，并帮助他们调整操作以包括频繁的验证检查。在早期阶段引入每周或每两周的审查，以衡量工具的进展并在此过程中调整方法。团队反馈和参与将是成功的关键。随着团队成员变得更加熟悉，零售商可以引入新的用例。工程师可以使用AI代码完成辅助功能来简化开发。营销人员可以引入AI驱动的个性化促销和交叉销售推荐，而忠诚度经理可以根据客户参与度建立自适应忠诚度活动。创建安全第一文化断开的系统是弱点，可以导致安全漏洞，GenAI有可能降低低技能威胁的门槛。网络攻击者可以使用GenAI构建脚本，如果使用正确，可以具有恶意功能，自动化攻击并针对特定的漏洞。零售商应该努力实现坚实的数据基础、简化的工作流程和应用程序的良好连接网络，以便保持系统的安全性和易于监控。网络攻击者还可能使用GenAI来操纵消费者，通过非常令人信服的虚假内容（例如社会工程和钓鱼）。因此，身份验证将在2025年变得更加关键。多因素身份验证，例如通过短信、电子邮件或专用身份验证应用程序向用户设备发送时间敏感的代码，可以帮助保护客户忠诚度计划和购物平台——尤其是在保存金融信息的地方。此外，零售商必须确保开发人员定期更新软件、软件库和系统，以解决漏洞并最小化攻击面。这种安全意识、先验证的思维方式应该贯穿整个组织。通过定期进行安全意识培训和模拟，并鼓励员工及时报告可疑活动，零售商可以建立一个安全专注的文化。AI驱动的监控和警报系统，例如高级端点检测和响应（EDR）解决方案，也可以帮助零售商实时检测和缓解威胁。然而，所有员工都应养成验证系统（尤其是网络安全软件）是否按预期工作的习惯。以同理心为设计AI被用于客户支持渠道，这是最大的不信任原因。有些53%的客户如果发现一家公司将使用AI进行客户服务，他们会考虑切换到竞争对手。客户担心GenAI会在他们和支持代理之间制造更大的鸿沟。他们希望得到保证，他们的问题将被理解和以最佳方式解决，理想情况下是由有权提供赠品的经理来解决。然而，零售商可以将这些步骤构建到他们的自动化服务中。但是，首先从简单的任务开始是很重要的。使FAQ和在线信息更容易通过对话式聊天机器人访问是有用的用例。在开始时，更多的人手来响应客户反馈、困惑或询问将是一个积极和受欢迎的缓冲，因为零售商适应GenAI的功能。支持团队的实时反馈将帮助零售商想象所有任务过于复杂的GenAI工具的场景。在这些场景中，聊天机器人必须将客户引导到一个带有“未帮助？联系代理”按钮的代理。分析每天的反馈，直到所有可能的常见查询都简单、自动地回答。对于GenAI工具承担的所有任务，必须无缝地转化为代理聊天，并在聊天机器人离开的地方继续。同时，客户服务代理仍然是用户旅程的关键部分，保留他们用于高价值任务，例如监视数据并识别客户问题的根本原因。这使零售商能够提出解决方案并防止自动响应渠道中的未来问题。无论零售商是否采用GenAI，竞争对手、客户和恶意行为者都会这样做。让团队成员通过简单的用例来适应新的工作方式，将帮助他们更好地理解新的威胁格局。零售商可以利用开箱即用的工具，并以分阶段的方式试用GenAI项目，在每个项目成功完成时建立在他们的团队的知识和专业知识之上，并使用更高级的算法。通过自动化事务性任务并保持一支专家人工代理团队，客户可以更快地访问所需的产品，并且可以放心地知道如果他们需要帮助，有一个代理可以随时联系n their teams’ knowledge and expertise with more advanced algorithms each time a project is fulfilled successfully. By automating the transactional tasks and keeping an...
