התאמה אישית המונעת על ידי בינה מלאכותית משנה את האופן שבו אנו מקיימים אינטראקציה עם מוצרים דיגיטליים. בעזרת אלגוריתמים מתוחכמים יותר ויותר, חברות יכולות להציע חוויות אינטואיטיביות וצפויות יותר המותאמות לצרכים האישיים של המשתמשים.
דו"ח של מקינזי מציין כי 71% מהצרכנים מצפים לאינטראקציות מותאמות אישית וכי מותגים שמשקיעים בכך יכולים להגדיל את הכנסותיהם עד 40%. עם זאת, תרחיש זה מעלה גם שאלות בנוגע לפרטיות, תלות טכנולוגית ומגבלות האוטומציה בחוויית הצרכן.
התאמה אישית תמיד הייתה גורם מבדיל בשירות לקוחות, אך עד לאחרונה, זה היה תהליך ידני ומייגע. כיום, בינה מלאכותית לא רק פועלת לפי כללים קבועים. היא לומדת מכל אינטראקציה, ומתאימה באופן דינמי את ההמלצות כדי להבין טוב יותר את העדפות המשתמש.
אבל זה לא אומר שזה קל. האתגר הגדול ביותר טמון באימון מודלים ספציפיים לכל חברה. כאן נכנס לתמונה הפרדוקס של האוטומציה: בינה מלאכותית יכולה להחליף פונקציות מסוימות, אך היא לא מבטלת את הצורך בגורם האנושי – למעשה, מה שקורה הוא המצאה מחדש של תפקידים בשוק העבודה. יש להזין את המודלים הללו בנתונים רלוונטיים ומותאמים להקשר כדי שיוסיפו באמת ערך ללקוח, ולאלו שמבינים את התנועה הזו ומסתגלים במהירות יהיה יתרון תחרותי עצום.
כעת, ההזדמנות הגדולה טמונה לא רק באופטימיזציה של תהליכים, אלא גם ביצירת מודלים עסקיים חדשים. בעזרת בינה מלאכותית, חברות שבעבר לא היו בעלות קנה המידה הנדרש להתחרות יכולות כעת להציע התאמה אישית מתקדמת ואפילו צורות חדשות של מוניטיזציה, כגון שירותים מבוססי בינה מלאכותית לפי דרישה.
כיצד חברות יכולות לאזן בין חדשנות לאחריות כדי להבטיח השפעות חיוביות?
בינה מלאכותית חייבת להיות גורם מאפשר, לא גורם בקר. אני מתאר שלושה עמודי יסוד:
- שקיפות והסבר חיוניים למשתמשים כדי להבין כיצד בינה מלאכותית מקבלת החלטות. מודלים של בינה מלאכותית אינם יכולים להיות "קופסאות שחורות"; יש צורך בהירות לגבי הקריטריונים שבהם משתמשים, תוך הימנעות מחוסר אמון והחלטות מפוקפקות.
- פרטיות ואבטחה מעוצבת : אבטחת מידע והגנה עליה לא יכולות להיות "תיקון" לאחר שהמוצר מוכן. יש לקחת זאת בחשבון כבר מתחילת הפיתוח.
- צוותים רב-תחומיים ולמידה מתמשכת : בינה מלאכותית דורשת אינטגרציה בין טכנולוגיה, מוצר, שיווק ושירות לקוחות. אם הצוותים לא עובדים יחד, היישום עלול להפוך לבלתי מתואם ולא יעיל.
התאמה אישית ושימושיות של מוצרים דיגיטליים
ההשפעה של בינה מלאכותית על פרסונליזציה נובעת מיכולתה לעבד וללמוד מכמויות גדולות של נתונים בזמן אמת. בעבר, פרסונליזציה הסתמכה על כללים סטטיים ופילוחים קבועים. כעת, עם רגרסיה לינארית בשילוב עם רשתות נוירונים, מערכות לומדות ומתאימות המלצות באופן דינמי, ועוקבות אחר התנהגות המשתמש.
זה פותר בעיה קריטית: גמישות. בעזרת בינה מלאכותית, חברות יכולות להציע חוויות היפר-אישיות מבלי להזדקק לצוות ענק שיבצע התאמות ידניות.
יתר על כן, בינה מלאכותית משפרת את השימושיות של מוצרים דיגיטליים, והופכת את האינטראקציות לאינטואיטיביות וזורמות יותר. כמה יישומים מעשיים כוללים:
- עוזרים וירטואליים שמבינים באמת את ההקשר של שיחות ומשתפרים עם הזמן;
- פלטפורמות המלצה שמתאימות אוטומטית תוכן והצעות בהתבסס על העדפות המשתמש;
- זקוק למערכות חיזוי, שבהן בינה מלאכותית מנבאת מה המשתמש עשוי להזדקק לו עוד לפני שהוא מחפש זאת.
בינה מלאכותית לא רק משפרת מוצרים דיגיטליים קיימים; היא יוצרת סטנדרט חדש של חוויה. האתגר כעת הוא למצוא את האיזון: כיצד להשתמש בטכנולוגיה הזו כדי ליצור חוויות אנושיות ויעילות יותר בו זמנית?
המפתח לחדשנות טמון בהצבת המשתמש במרכז האסטרטגיה. בינה מלאכותית מיושמת היטב אמורה להוסיף ערך מבלי שהמשתמש ירגיש שאיבד שליטה על הנתונים שלו. לחברות המאזנות בין חדשנות לאחריות יהיה יתרון תחרותי בטווח הארוך.
