Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει φτάσει με συντριπτικό τρόπο, πυροδοτώντας την περιέργεια, δημιουργώντας αμφιβολίες και, σε πολλές περιπτώσεις, προκαλώντας φόβους. Για όσους εργάζονται στο λιανικό εμπόριο και το ηλεκτρονικό εμπόριο, η πρόκληση είναι ακόμη μεγαλύτερη: πώς να ενσωματώσουν την τεχνολογία στην καθημερινή ζωή χωρίς να θέσουν σε κίνδυνο τη δημιουργικότητα, τη στρατηγική ή την ασφάλεια των δεδομένων; Η απάντηση μπορεί να βρίσκεται ακριβώς στην κατανόηση της Τεχνητής Νοημοσύνης όχι ως απειλής, αλλά ως ενός ισχυρού συμμάχου, ικανού να βελτιστοποιήσει τις επιχειρησιακές εργασίες, να επιταχύνει τις διαδικασίες και να υποστηρίξει πιο έξυπνες αποφάσεις.
Ακολουθούν πέντε πρακτικοί τρόποι για να χρησιμοποιήσετε αυτήν την τεχνολογία στο ηλεκτρονικό εμπόριο αποτελεσματικά και με σιγουριά, αξιοποιώντας τα καλύτερα χαρακτηριστικά της χωρίς να θυσιάσετε την ανθρώπινη επαφή που καθοδηγεί την επιχείρηση.
1 – Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης ως «υπερεκπαιδευόμενου» και όχι ως εχθρού.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν χρειάζεται να θεωρείται απειλή. Αντιθέτως, θα πρέπει να τη φανταστούμε ως έναν «υπερ-ασκούμενο» — κάποιον που εργάζεται γρήγορα, έχει απεριόριστη ενέργεια και είναι πάντα διαθέσιμος.
Μπορεί να αυτοματοποιήσει λειτουργικές εργασίες, να οργανώσει πληροφορίες, να σχεδιάσει καμπάνιες, να προτείνει περιγραφές προϊόντων και να δημιουργήσει πληροφορίες με βάση τις τάσεις, όλα σε δευτερόλεπτα. Αυτό απελευθερώνει χρόνο για να επικεντρωθείτε σε αυτό που πραγματικά έχει σημασία: να σκέφτεστε στρατηγικά, να λαμβάνετε αποφάσεις βάσει δεδομένων και να επενδύετε περισσότερο στη δημιουργικότητα.
2 – Οι δοκιμές αποτελούν μέρος της καμπύλης υιοθέτησης.
Κανείς δεν γεννιέται γνωρίζοντας πώς να χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη και δεν είναι απαραίτητο να κατακτήσει τα πάντα για να ξεκινήσει. Είναι δυνατό να πειραματιστεί κανείς με εργαλεία στην καθημερινή ζωή, ακόμα κι αν εξακολουθεί να διστάζει ή να είναι διακριτικός, όπως κάνουν ήδη πολλοί επαγγελματίες και ηγέτες. Το πιο σημαντικό είναι να κάνει τα πρώτα βήματα: να δοκιμάσει μια προτροπή, να δημιουργήσει μια ιδέα, να ζητήσει μια πρόταση. Αν λειτουργήσει, άριστα. Αν όχι, χρησιμεύει ως μαθησιακή εμπειρία για την επόμενη προσπάθεια. Όπως ακριβώς συνέβη και με άλλες μετασχηματιστικές τεχνολογίες, όπως τα κοινωνικά δίκτυα ή ο αυτοματισμός email, η Τεχνητή Νοημοσύνη απαιτεί επίσης μια περίοδο προσαρμογής. Σε αυτή την αρχική φάση, η περιέργεια και η ταπεινότητα μετράνε περισσότερο από την τελειότητα.
3 - Η επικύρωση των πάντων είναι απαραίτητη.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι εξαιρετική για την ταχύτητα, αλλά δεν αντικαθιστά την κριτική ματιά. Μπορεί να δημιουργήσει κείμενα, ιδέες για καμπάνιες, προτάσεις κειμένων, ακόμη και παραλλαγές διάταξης. Αλλά η ευθύνη για την τελική παράδοση παραμένει ανθρώπινη. Αυτό σημαίνει ότι είναι πάντα απαραίτητο να γίνεται έλεγχος, προσαρμογή και επικύρωση. Η εμπειρία, η γνώση του κοινού, της επωνυμίας και του καναλιού πωλήσεων παραμένουν απαραίτητες. Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει ένα σημείο εκκίνησης, αλλά η ποιότητα και η πραγματική συνάφεια αναδύονται μόνο όταν η κριτική ανάλυση και η ανθρώπινη επαφή μπαίνουν στο παιχνίδι.
4 – Βελτίωση καμπανιών: δεδομένα + Τεχνητή Νοημοσύνη = έξυπνη τμηματοποίηση
Ο συνδυασμός επιχειρηματικών δεδομένων και τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ενισχύσει τις καμπάνιες ψηφιακού μάρκετινγκ. Με βάση τα προφίλ αγορών, τη συμπεριφορά περιήγησης και τα σχόλια, η Τεχνητή Νοημοσύνη δημιουργεί προτάσεις στόχευσης, ιδέες για διαφημίσεις, παραλλαγές κειμένου, ακόμη και προβλέψεις συμπεριφοράς. Στο λιανικό εμπόριο, αυτό αποδεικνύεται ιδιαίτερα χρήσιμο στις των μέσων λιανικής , με τις διαφημίσεις να εμφανίζονται στις ίδιες τις πλατφόρμες πωλήσεων, όπως οι αγορές. Η τεχνολογία επιτρέπει τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης στην απόδοση σε πραγματικό χρόνο, τη δοκιμή εξατομικευμένων προσεγγίσεων για συγκεκριμένες εξειδικευμένες αγορές και την προσαρμογή των καμπανιών με μεγαλύτερη ευελιξία. Όσο περισσότερες ποιοτικές πληροφορίες παρέχονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη, τόσο καλύτερα τείνουν να είναι τα αποτελέσματα.
5 - Η δημιουργικότητα δεν πεθαίνει με την Τεχνητή Νοημοσύνη — πολλαπλασιάζεται.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αντικαθιστά το δημιουργικό όραμα, αλλά διευρύνει τις δυνατότητες. Επιτρέπει τη δοκιμή νέων προσεγγίσεων πιο γρήγορα, τη δημιουργία παραλλαγών περιεχομένου για διαφορετικά κοινά και την οπτικοποίηση ιδεών που μπορεί να μην προκύψουν αυθόρμητα. Είναι επίσης δυνατό να μετατραπούν αφηρημένες έννοιες σε εικόνες, σκίτσα ή πρωτότυπα με λίγες μόνο εντολές. Η βασική διαφορά έγκειται στο να γνωρίζουμε τι να ζητάμε και πώς να ερμηνεύουμε αυτό που δημιουργείται, κάτι που απαιτεί εξειδίκευση, σαφήνεια στόχων και ανθρώπινη ευαισθησία - ιδιότητες που καμία τεχνολογία, όσο προηγμένη κι αν είναι, δεν μπορεί να αναπαράγει πλήρως.
