DI ir personalizavimas: kaip suderinti naujoves ir atsakomybę?

Dirbtinio intelekto skatinamas personalizavimas keičia mūsų sąveikos su skaitmeniniais produktais būdą. Naudodami vis sudėtingesnius algoritmus, įmonės gali pasiūlyti intuityvesnę, nuspėjamesnę ir pritaikytą patirtį pagal individualius vartotojų poreikius. 

Ataskaita iš McKinsey atkreipia dėmesį, kad 71% vartotojų tikisi personalizuotos sąveikos ir kad į ją investuojantys prekių ženklai gali padidinti savo pajamas iki 40%. Tačiau šis scenarijus taip pat kelia klausimų dėl privatumo, technologinės priklausomybės ir automatizavimo ribų vartotojų patirtyje.

Personalizavimas visada buvo klientų aptarnavimo skirtumas, tačiau iki šiol tai buvo rankinis ir daug pastangų reikalaujantis procesas Šiandien AI nesilaiko tik fiksuotų taisyklių.Jis mokosi iš kiekvienos sąveikos, dinamiškai koreguodamas rekomendacijas, kad geriau suprastų vartotojo pageidavimus.

Bet tai nereiškia, kad tai lengva Didelis iššūkis yra konkrečių modelių mokymuose kiekvienai įmonei Čia atsiranda automatizavimo paradoksas: DI gali pakeisti tam tikras funkcijas, tačiau tai nepanaikina žmogiškojo faktoriaus poreikio ´Iš tiesų, kas vyksta, yra vaidmenų darbo rinkoje išradimas. būtina šiuos modelius maitinti aktualiais ir kontekstualizuotais duomenimis, kad jie tikrai suteiktų pridėtinės vertės klientui ir, kas supranta šį judėjimą ir greitai prisitaiko, turės didžiulį konkurencinį skirtumą.

Dabar didelė galimybė slypi ne tik procesų optimizavime, bet ir kuriant naujus verslo modelius. Su AI įmonės, kurioms anksčiau trūko masto konkuruoti, dabar gali pasiūlyti pažangų pritaikymą ir net naujas pajamų gavimo formas, pavyzdžiui, dirbtiniu intelektu pagrįstas paslaugas pagal poreikį.

Kaip įmonės gali suderinti inovacijas ir atsakomybę, kad būtų užtikrintas teigiamas poveikis?

AI turi būti pagalbininkas, o ne valdiklis. Aš išvardiju tris pagrindinius ramsčius:

• Skaidrumas ir paaiškinamumas: yra būtini, kad vartotojai suprastų, kaip AI priima sprendimus. AI modeliai negali būti “juodosios dėžės”; reikia aiškumo dėl naudojamų kriterijų, vengiant nepasitikėjimo ir abejotinų sprendimų; ir;
  
• Privatumas ir saugumas nuo dizaino: saugumas ir duomenų apsauga negali būti a“” “remendo po to, kai produktas yra paruoštas. tai turi būti apgalvota nuo pat kūrimo pradžios;
  
• Daugiadisciplininės komandos ir nuolatinis mokymasisAI reikalauja integracijos tarp technologijų, produktų, rinkodaros ir klientų aptarnavimo.Jei komandos nedirba kartu, įgyvendinimas gali tapti nesuderintas ir neveiksmingas.
  

Skaitmeninių produktų pritaikymas ir tinkamumas naudoti

AI poveikis personalizavimui atsiranda dėl galimybės apdoroti ir mokytis iš didelių duomenų kiekių realiuoju laiku Anksčiau personalizavimas priklausė nuo statinių taisyklių ir fiksuotų segmentacijų Dabar, su tiesine regresija kartu su neuroniniais tinklais, sistemos dinamiškai mokosi ir koreguoja rekomendacijas, stebėdamos vartotojo elgesį.

Tai išsprendžia esminę problemą: mastelio keitimą. Dirbdamos su AI, įmonės gali teikti itin suasmenintą patirtį, nereikalaujant milžiniškos komandos, kuri atlieka rankinius pakeitimus.

Be to, dirbtinis intelektas gerina skaitmeninių produktų tinkamumą naudoti, nes sąveika tampa intuityvesnė ir sklandesnė. Kai kurios praktinės programos apima:

• Virtualūs asistentai kurie tikrai supranta pokalbių kontekstą ir laikui bėgant tobulėja;
• Rekomendacijų platformos tai koreguoja turinį ir automatiškai siūlo pagal vartotojo nuostatas;
• Reikalavimų numatymo sistemos ir, kur AI numato, ko vartotojui gali prireikti dar prieš jam pažvelgus.

DI ne tik tobulina esamus skaitmeninius produktus, bet ir kuria naują patirties standartą Dabar iššūkis yra rasti pusiausvyrą: kaip panaudoti šią technologiją, kad tuo pačiu metu būtų sukurta daugiau žmogiškų ir efektyvių patirčių? 

Raktas į inovacijas - strategijos centre pastatyti vartotoją Gerai įgyvendintas DI turėtų suteikti pridėtinės vertės vartotojui nejaučiant, kad jis prarado savo duomenų kontrolę Įmonės, kurios subalansuos inovacijas ir atsakomybę, ilgainiui turės konkurencinį pranašumą.