Dirbtinio intelekto skatinamas suasmeninimas keičia mūsų sąveikos su skaitmeniniais produktais būdą. Naudodamos vis sudėtingesnius algoritmus, įmonės gali pasiūlyti intuityvesnę, nuspėjamesnę patirtį, pritaikytą individualiems vartotojų poreikiams.
„McKinsey“ ataskaitoje nurodoma, kad 71 % vartotojų tikisi suasmenintos sąveikos ir kad į tai 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.
Suasmeninimas visada buvo klientų aptarnavimo išskirtinumas, tačiau iki šiol tai buvo rankinis ir daug darbo reikalaujantis procesas. Šiandien dirbtinis intelektas ne tik laikosi fiksuotų taisyklių. Jis mokosi iš kiekvienos sąveikos, dinamiškai koreguodamas rekomendacijas, kad geriau suprastų vartotojų pageidavimus.
Tačiau tai nereiškia, kad tai lengva. Didžiausias iššūkis yra apmokyti konkrečius modelius kiekvienai įmonei. Būtent čia ir slypi automatizavimo paradoksas: dirbtinis intelektas gali pakeisti tam tikras funkcijas, tačiau tai nepanaikina žmogiškojo faktoriaus poreikio – iš tikrųjų vyksta vaidmenų darbo rinkoje perkūrimas. Šiems modeliams reikia pateikti aktualius ir kontekstualizuotus duomenis, kad jie iš tikrųjų kurtų pridėtinę vertę klientui, o tie, kurie supranta šį judėjimą ir greitai prisitaiko, turės didžiulį konkurencinį pranašumą.
Dabar puiki galimybė slypi ne tik procesų optimizavime, bet ir naujų verslo modelių kūrime. Pasitelkdamos dirbtinį intelektą, įmonės, kurios anksčiau neturėjo pakankamai pajėgumų konkuruoti, dabar gali pasiūlyti pažangų suasmeninimą ir net naujas pajamų gavimo formas, pavyzdžiui, dirbtiniu intelektu pagrįstas paslaugas pagal poreikį.
Kaip įmonės gali subalansuoti inovacijas ir atsakomybę, kad užtikrintų teigiamą poveikį?
Dirbtinis intelektas turi būti įgalintojas, o ne kontrolierius. Apibūdinu tris pagrindinius ramsčius:
- Skaidrumas ir paaiškinamumas yra būtini, kad vartotojai suprastų, kaip dirbtinis intelektas priima sprendimus. Dirbtinio intelekto modeliai negali būti „juodosios dėžės“; reikia aiškumo dėl naudojamų kriterijų, vengiant nepasitikėjimo ir abejotinų sprendimų.
- Privatumas ir saugumas integruoti į sistemą : duomenų saugumas ir apsauga negali būti „pataisymas“ po to, kai produktas jau paruoštas. Į tai reikia atsižvelgti nuo pat kūrimo pradžios.
- Daugiadisciplininės komandos ir nuolatinis mokymasis : dirbtinis intelektas reikalauja integracijos tarp technologijų, produktų, rinkodaros ir klientų aptarnavimo. Jei komandos nedirba kartu, įgyvendinimas gali tapti nesuderintas ir neefektyvus.
Skaitmeninių produktų suasmeninimas ir patogumas naudoti
Dirbtinio intelekto poveikis suasmeninimui kyla iš jo gebėjimo apdoroti didelius duomenų kiekius ir mokytis iš jų realiuoju laiku. Anksčiau suasmeninimas rėmėsi statinėmis taisyklėmis ir fiksuotais segmentais. Dabar, derinant tiesinę regresiją su neuroniniais tinklais, sistemos dinamiškai mokosi ir koreguoja rekomendacijas, stebėdamos naudotojų elgesį.
Tai išsprendžia kritinę problemą: mastelio keitimą. Naudodamos dirbtinį intelektą, įmonės gali pasiūlyti itin suasmenintą patirtį, nereikalaudamos didžiulės komandos, kuri atliktų rankinius koregavimus.
Be to, dirbtinis intelektas gerina skaitmeninių produktų naudojimo paprastumą, todėl sąveika tampa intuityvesnė ir sklandesnė. Kai kurie praktiniai pritaikymo būdai:
- Virtualūs asistentai , kurie iš tikrųjų supranta pokalbių kontekstą ir laikui bėgant tobulėja;
- Rekomendacijų platformos , kurios automatiškai koreguoja turinį ir pasiūlymus pagal naudotojų pageidavimus;
- Reikalingos numatymo sistemos, kuriose dirbtinis intelektas numato, ko vartotojui gali prireikti dar prieš jam pradedant ieškoti.
Dirbtinis intelektas ne tik tobulina esamus skaitmeninius produktus; jis kuria naują patirties standartą. Dabar iššūkis – rasti pusiausvyrą: kaip panaudoti šią technologiją, kad patirtis būtų žmogiškesnė ir tuo pačiu efektyvesnė?
Svarbiausia inovacijų srityje – vartotojas yra strategijos centre. Tinkamai įdiegtas dirbtinis intelektas turėtų kurti pridėtinę vertę, nejausdamas, kad vartotojas prarado savo duomenų kontrolę. Įmonės, kurios subalansuoja inovacijas ir atsakomybę, ilgainiui turės konkurencinį pranašumą.
