ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ Artificial Intelligence ແມ່ນການຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາພົວພັນກັບຜະລິດຕະພັນດິຈິຕອນ. ດ້ວຍລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ທັນສະໄໝຂຶ້ນ, ບໍລິສັດສາມາດສະເໜີປະສົບການທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄາດເດົາໄດ້ຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້ແຕ່ລະຄົນ.
ບົດລາຍງານ McKinsey ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ 71% ຂອງຜູ້ບໍລິໂພກຄາດວ່າຈະມີການໂຕ້ຕອບສ່ວນບຸກຄົນແລະວ່າຍີ່ຫໍ້ທີ່ລົງທຶນໃນເລື່ອງນີ້ສາມາດເພີ່ມລາຍໄດ້ຂອງພວກເຂົາເຖິງ 40%. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສະຖານະການນີ້ຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການເອື່ອຍອີງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ, ແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງອັດຕະໂນມັດໃນປະສົບການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ.
ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນເປັນຄວາມແຕກຕ່າງໃນການບໍລິການລູກຄ້າຢູ່ສະ ເໝີ, ແຕ່ຈົນກ່ວາບໍ່ດົນມານີ້, ມັນແມ່ນຂະບວນການຄູ່ມືແລະເຮັດວຽກຫຼາຍ. ໃນມື້ນີ້, AI ບໍ່ພຽງແຕ່ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄົງທີ່. ມັນຮຽນຮູ້ຈາກແຕ່ລະປະຕິສໍາພັນ, ປັບຄໍາແນະນໍາແບບເຄື່ອນໄຫວເພື່ອໃຫ້ເຂົ້າໃຈຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້ດີຂຶ້ນ.
ແຕ່ນັ້ນບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າມັນງ່າຍ. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນຢູ່ໃນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງສະເພາະສໍາລັບແຕ່ລະບໍລິສັດ. ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ paradox ຂອງອັດຕະໂນມັດເຂົ້າມາ: AI ສາມາດທົດແທນຫນ້າທີ່ບາງຢ່າງ, ແຕ່ມັນບໍ່ໄດ້ລົບລ້າງຄວາມຕ້ອງການຂອງປັດໃຈຂອງມະນຸດ - ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ສິ່ງທີ່ເກີດຂື້ນແມ່ນການຟື້ນຟູບົດບາດໃນຕະຫຼາດວຽກ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະສະພາບການເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາເພີ່ມມູນຄ່າໃຫ້ແກ່ລູກຄ້າຢ່າງແທ້ຈິງ, ແລະຜູ້ທີ່ເຂົ້າໃຈການເຄື່ອນໄຫວນີ້ແລະດັດແປງຢ່າງໄວວາຈະມີປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ໃນປັດຈຸບັນ, ໂອກາດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການ, ແຕ່ໃນການສ້າງຮູບແບບທຸລະກິດໃຫມ່. ດ້ວຍ AI, ບໍລິສັດທີ່ເຄີຍຂາດຂະຫນາດໃນການແຂ່ງຂັນໃນປັດຈຸບັນສາມາດສະຫນອງການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແບບພິເສດແລະແມ້ກະທັ້ງຮູບແບບໃຫມ່ຂອງການສ້າງລາຍໄດ້, ເຊັ່ນ: ການບໍລິການທີ່ອີງໃສ່ AI ຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ບໍລິສັດສາມາດດຸ່ນດ່ຽງການປະດິດສ້າງແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບແນວໃດເພື່ອຮັບປະກັນຜົນກະທົບທາງບວກ?
AI ຕ້ອງເປັນຕົວເປີດໃຊ້ງານ, ບໍ່ແມ່ນຕົວຄວບຄຸມ. ຂ້າພະເຈົ້າອະທິບາຍສາມເສົາຄ້ຳພື້ນຖານ:
- ຄວາມໂປ່ງໃສແລະການອະທິບາຍ ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າ AI ຕັດສິນໃຈແນວໃດ. ແບບ AI ບໍ່ສາມາດເປັນ "ກ່ອງສີດໍາ"; ຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງແມ່ນຈໍາເປັນກ່ຽວກັບເງື່ອນໄຂທີ່ໃຊ້, ຫຼີກເວັ້ນການບໍ່ໄວ້ວາງໃຈແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ຫນ້າສົງໄສ.
- ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມປອດໄພໂດຍການອອກແບບ : ຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນແລະການປົກປັກຮັກສາບໍ່ສາມາດເປັນ "patch" ຫຼັງຈາກຜະລິດຕະພັນແມ່ນກຽມພ້ອມ. ນີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນຂອງການພັດທະນາ.
- ທີມງານຫຼາຍສາຂາວິຊາ ແລະການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ : AI ຕ້ອງການການເຊື່ອມໂຍງລະຫວ່າງເຕັກໂນໂລຊີ, ຜະລິດຕະພັນ, ການຕະຫຼາດ, ແລະການບໍລິການລູກຄ້າ. ຖ້າທີມງານບໍ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ, ການປະຕິບັດອາດຈະຜິດພາດແລະບໍ່ມີປະສິດຕິຜົນ.
ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແລະການນໍາໃຊ້ຜະລິດຕະພັນດິຈິຕອນ
ຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແມ່ນມາຈາກຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງແລະຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນເວລາຈິງ. ກ່ອນຫນ້ານີ້, ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນແມ່ນອີງໃສ່ກົດລະບຽບຄົງທີ່ແລະການແບ່ງສ່ວນຄົງທີ່. ໃນປັດຈຸບັນ, ດ້ວຍ Linear Regression ລວມກັບ Neural Networks, ລະບົບຮຽນຮູ້ແລະປັບຄໍາແນະນໍາແບບເຄື່ອນໄຫວ, ຕິດຕາມພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໃຊ້.
ນີ້ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສໍາຄັນ: ການຂະຫຍາຍ. ດ້ວຍ AI, ບໍລິສັດຕ່າງໆສາມາດສະເໜີປະສົບການທີ່ປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີທີມງານຂະໜາດໃຫຍ່ເຮັດການປັບປ່ຽນດ້ວຍມື.
ນອກຈາກນັ້ນ, AI ກໍາລັງປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການນໍາໃຊ້ຂອງຜະລິດຕະພັນດິຈິຕອນ, ເຮັດໃຫ້ການໂຕ້ຕອບຂອງ intuitive ແລະ fluid ຫຼາຍ. ບາງການປະຕິບັດປະກອບມີ:
- ຜູ້ຊ່ວຍ virtual ທີ່ເຂົ້າໃຈຢ່າງແທ້ຈິງກ່ຽວກັບສະພາບການຂອງການສົນທະນາແລະປັບປຸງໃນໄລຍະເວລາ;
- ເວທີການແນະນໍາ ທີ່ອັດຕະໂນມັດປັບເນື້ອຫາແລະການສະເຫນີໂດຍອີງໃສ່ຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້;
- ຕ້ອງການລະບົບການຄາດເດົາ, ບ່ອນທີ່ AI ຄາດຄະເນສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ອາດຈະຕ້ອງການເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາຄົ້ນຫາມັນ.
AI ບໍ່ພຽງແຕ່ປັບປຸງຜະລິດຕະພັນດິຈິຕອນທີ່ມີຢູ່; ມັນກໍາລັງສ້າງມາດຕະຖານໃຫມ່ຂອງປະສົບການ. ສິ່ງທ້າທາຍໃນປັດຈຸບັນແມ່ນການຊອກຫາຄວາມສົມດູນ: ວິທີການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ເພື່ອສ້າງປະສົບການຂອງມະນຸດແລະປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນໃນເວລາດຽວກັນ?
ກຸນແຈຂອງການປະດິດສ້າງແມ່ນຢູ່ໃນການວາງຜູ້ໃຊ້ຢູ່ໃນຈຸດໃຈກາງຂອງຍຸດທະສາດ. AI ທີ່ຖືກປະຕິບັດໄດ້ດີຄວນເພີ່ມມູນຄ່າໂດຍທີ່ຜູ້ໃຊ້ຮູ້ສຶກວ່າພວກເຂົາສູນເສຍການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ. ບໍລິສັດທີ່ດຸ່ນດ່ຽງນະວັດຕະກໍາແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບຈະມີຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນໃນໄລຍະຍາວ.
