شخصیسازی مبتنی بر هوش مصنوعی، نحوه تعامل ما با محصولات دیجیتال را متحول میکند. با الگوریتمهای پیچیدهتر، شرکتها میتوانند تجربیات شهودیتر و قابل پیشبینیتری متناسب با نیازهای فردی کاربران ارائه دهند.
گزارش مککینزی نشان میدهد که ۷۱٪ از مصرفکنندگان انتظار تعاملات شخصیسازیشده را دارند و برندهایی که روی این موضوع سرمایهگذاری میکنند میتوانند درآمد خود را تا ۴۰٪ افزایش دهند. با این حال، این سناریو همچنین سوالاتی را در مورد حریم خصوصی، وابستگی به فناوری و محدودیتهای اتوماسیون در تجربه مصرفکننده مطرح میکند.
شخصیسازی همیشه یک وجه تمایز در خدمات مشتری بوده است، اما تا همین اواخر، یک فرآیند دستی و پرزحمت بود. امروزه، هوش مصنوعی فقط از قوانین ثابت پیروی نمیکند. از هر تعامل یاد میگیرد و به صورت پویا توصیهها را تنظیم میکند تا ترجیحات کاربر را بهتر درک کند.
اما این به معنای آسان بودن آن نیست. بزرگترین چالش، آموزش مدلهای خاص برای هر شرکت است. اینجاست که پارادوکس اتوماسیون مطرح میشود: هوش مصنوعی میتواند جایگزین برخی از کارکردها شود، اما نیاز به عامل انسانی را از بین نمیبرد - در واقع، آنچه اتفاق میافتد، بازآفرینی نقشها در بازار کار است. این مدلها باید با دادههای مرتبط و متناسب با شرایط تغذیه شوند تا واقعاً برای مشتری ارزش افزوده ایجاد کنند و کسانی که این حرکت را درک میکنند و به سرعت خود را وفق میدهند، از مزیت رقابتی بزرگی برخوردار خواهند شد.
اکنون، فرصت بزرگ نه تنها در بهینهسازی فرآیند، بلکه در ایجاد مدلهای جدید کسبوکار نهفته است. با هوش مصنوعی، شرکتهایی که قبلاً فاقد مقیاس لازم برای رقابت بودند، اکنون میتوانند شخصیسازی پیشرفته و حتی اشکال جدیدی از کسب درآمد، مانند خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس تقاضا، ارائه دهند.
شرکتها چگونه میتوانند نوآوری و مسئولیتپذیری را برای تضمین تأثیرات مثبت متعادل کنند؟
هوش مصنوعی باید یک توانمندساز باشد، نه یک کنترلکننده. من سه رکن اساسی را شرح میدهم:
- شفافیت و قابلیت توضیح برای کاربران ضروری است تا بفهمند هوش مصنوعی چگونه تصمیمگیری میکند. مدلهای هوش مصنوعی نمیتوانند «جعبه سیاه» باشند؛ شفافیت در مورد معیارهای مورد استفاده، اجتناب از بیاعتمادی و تصمیمات مشکوک، ضروری است.
- حریم خصوصی و امنیت از طریق طراحی : امنیت و حفاظت از دادهها نمیتواند پس از آماده شدن محصول، یک "وصله" باشد. این موضوع باید از همان ابتدای توسعه در نظر گرفته شود.
- تیمهای چندرشتهای و یادگیری مداوم : هوش مصنوعی نیازمند یکپارچگی بین فناوری، محصول، بازاریابی و خدمات مشتری است. اگر تیمها با هم کار نکنند، پیادهسازی میتواند ناهماهنگ و ناکارآمد شود.
شخصیسازی و کاربردپذیری محصولات دیجیتال
تأثیر هوش مصنوعی بر شخصیسازی از توانایی آن در پردازش و یادگیری از حجم زیادی از دادهها در زمان واقعی ناشی میشود. پیش از این، شخصیسازی بر قوانین ایستا و تقسیمبندیهای ثابت متکی بود. اکنون، با ترکیب رگرسیون خطی با شبکههای عصبی، سیستمها با ردیابی رفتار کاربر، یادگیری و تنظیم پویای توصیهها را انجام میدهند.
این یک مشکل اساسی را حل میکند: مقیاسپذیری. با هوش مصنوعی، شرکتها میتوانند بدون نیاز به یک تیم بزرگ برای انجام تنظیمات دستی، تجربیات فوقالعاده شخصیسازیشده ارائه دهند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در حال بهبود قابلیت استفاده از محصولات دیجیتال است و تعاملات را شهودیتر و روانتر میکند. برخی از کاربردهای عملی عبارتند از:
- دستیاران مجازی که واقعاً زمینه مکالمات را درک میکنند و به مرور زمان بهبود مییابند؛
- پلتفرمهای پیشنهاددهنده که بهطور خودکار محتوا و پیشنهادات را بر اساس ترجیحات کاربر تنظیم میکنند؛
- به سیستمهای پیشبینی نیاز دارد، جایی که هوش مصنوعی حتی قبل از جستجوی کاربر، پیشبینی میکند که چه چیزی ممکن است نیاز داشته باشد.
هوش مصنوعی فقط محصولات دیجیتال موجود را بهبود نمیبخشد؛ بلکه استاندارد جدیدی از تجربه را ایجاد میکند. چالش فعلی یافتن تعادل است: چگونه میتوان از این فناوری برای ایجاد تجربیات انسانیتر و کارآمدتر به طور همزمان استفاده کرد؟
کلید نوآوری در قرار دادن کاربر در مرکز استراتژی نهفته است. هوش مصنوعی که به خوبی پیادهسازی شده باشد، باید بدون اینکه کاربر احساس کند کنترل دادههای خود را از دست داده است، ارزش افزوده ایجاد کند. شرکتهایی که بین نوآوری و مسئولیتپذیری تعادل برقرار میکنند، در درازمدت از مزیت رقابتی برخوردار خواهند بود.
