AI와 개인화: 혁신과 책임의 균형을 맞추는 방법은 무엇입니까?

인공 지능에 의해 주도되는 개인화는 우리가 디지털 제품과 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다. 점점 더 정교해지는 알고리즘을 통해 기업은 사용자의 개별 요구에 맞게 보다 직관적이고 예측 가능하며 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다. 

에서의 보고서 맥킨지 소비자의 71% 가 개인화된 상호작용을 기대하며 이에 투자하는 브랜드는 최대 40% 까지 수익을 늘릴 수 있다고 지적한다. 그러나 이 시나리오는 또한 소비자 경험에서 프라이버시,기술 의존성 및 자동화의 한계에 대한 의문을 제기한다.

개인화는 항상 고객 서비스의 차별화 였지만 최근까지는 수동적이고 힘든 과정이었습니다. 오늘날 AI 는 고정 된 규칙 만 따르지 않습니다. 각 상호 작용에서 학습하여 사용자 선호도를 더 잘 이해하기 위해 권장 사항을 동적으로 조정합니다.

그러나 이것이 쉽다는 것을 의미하지는 않습니다. 큰 도전은 각 회사의 특정 모델 교육에 있습니다. 자동화의 역설이 들어오는 곳입니다: AI 는 특정 기능을 대체 할 수 있지만 인적 요소의 필요성을 제거하지는 않습니다 ¡진실로 일어나는 일은 노동 시장에서 역할의 재창조입니다. 이러한 모델을 관련성 있고 상황에 맞는 데이터로 공급하여 고객에게 실제로 가치를 더하고이 움직임을 이해하고 신속하게 적응하는 사람은 누구나 엄청난 경쟁 차이를 갖게 될 것입니다.

이제 큰 기회는 프로세스 최적화뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델을 만드는 데 있습니다. AI를 사용하면 이전에 경쟁할 규모가 부족했던 기업이 이제 고급 사용자 정의는 물론 인공 지능 기반 서비스와 같은 새로운 형태의 수익 창출도 제공할 수 있습니다. 주문형.

기업은 어떻게 혁신과 책임의 균형을 맞춰 긍정적인 영향을 보장할 수 있을까요?

AI는 컨트롤러가 아닌 촉진자가되어야합니다.나는 세 가지 핵심 기둥을 나열합니다:

• 투명성과 설명 가능성: 사용자가 AI가 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 데 필수적입니다. AI 모델은 “블랙박스”가 될 수 없습니다; 불신과 의심스러운 결정을 피하면서 사용된 기준에 대한 명확성이 필요합니다; 그리고;
  
• 디자인으로부터의 개인 정보 보호 및 보안: 보안 및 데이터 보호는 제품이 준비된 후“”엔도가 될 수 없습니다. 이것은 개발 초기부터 깊이 생각해야합니다;
  
• 다학제적 팀과 지속적인 학습AI 는 기술,제품, 마케팅 및 고객 서비스 간의 통합이 필요합니다.팀이 함께 작업하지 않으면 구현이 잘못 정렬되고 비효율적 일 수 있습니다.
  

디지털 제품의 맞춤화 및 사용성

개인화에 대한 AI 의 영향은 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 학습하는 능력에서 비롯됩니다. 이전에는 개인화가 정적 규칙과 고정 분할에 의존했습니다. 이제 Neural Networks 와 결합된 Linear Regression 을 통해 시스템은 권장 사항을 동적으로 학습하고 조정하여 사용자 행동을 추적합니다.

이것은 중대한 문제를 해결합니다: 확장성.AI를 통해 기업은 수동 조정을하는 거대한 팀을 필요로하지 않고 초 개인화 된 경험을 제공 할 수 있습니다.

또한 AI 는 상호 작용을 보다 직관적이고 유동적으로 만들어 디지털 제품의 유용성을 향상시키고 있습니다. 일부 실용적인 응용 분야는 다음과 같습니다:

• 가상 비서 대화의 맥락을 진정으로 이해하고 시간이 지남에 따라 개선되는 사람;
• 추천 플랫폼 사용자 선호도에 따라 콘텐츠와 제안을 자동으로 조정합니다;
• 요구사항 예측 시스템 및, AI는 사용자가 보기 전에 필요할 수 있는 것이 무엇인지 예측합니다.

AI 는 기존의 디지털 제품을 개선할 뿐만 아니라 새로운 경험 기준을 만들어내고 있습니다. 이제 과제는 균형을 찾는 것입니다: 이 기술을 어떻게 활용해 더 인간적이고 효율적인 경험을 동시에 만들어낼 것인가? 

혁신의 핵심은 사용자를 전략의 중심에 두는 것입니다. 잘 구현된 AI 는 사용자가 데이터에 대한 통제력을 상실했다고 느끼지 않고 가치를 더해야 합니다. 혁신과 책임의 균형을 맞추는 기업은 장기적으로 경쟁 우위를 점하게 될 것입니다.