Mākslīgā intelekta virzīta personalizācija pārveido veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar digitālajiem produktiem. Ar arvien sarežģītākiem algoritmiem uzņēmumi var piedāvāt intuitīvāku, paredzamāku pieredzi, kas pielāgota lietotāju individuālajām vajadzībām.
McKinsey ziņojumā norādīts, ka 71 % patērētāju sagaida personalizētu mijiedarbību un ka zīmoli, kas tajā iegulda, var palielināt savus ieņēmumus līdz pat 40 %. Tomēr šis scenārijs rada arī jautājumus par privātumu, tehnoloģisko atkarību un automatizācijas ierobežojumiem patērētāju pieredzē.
Personalizācija vienmēr ir bijusi klientu apkalpošanas diferenciācijas faktors, taču līdz nesenam laikam tas bija manuāls un darbietilpīgs process. Mūsdienās mākslīgais intelekts ne tikai ievēro fiksētus noteikumus. Tas mācās no katras mijiedarbības, dinamiski pielāgojot ieteikumus, lai labāk izprastu lietotāju preferences.
Taču tas nenozīmē, ka tas ir viegli. Lielākais izaicinājums ir specifisku modeļu apmācība katram uzņēmumam. Tieši šeit rodas automatizācijas paradokss: mākslīgais intelekts var aizstāt noteiktas funkcijas, taču tas neizslēdz nepieciešamību pēc cilvēciskā faktora – patiesībā notiek lomu pārveidošana darba tirgū. Šiem modeļiem ir jāsaņem atbilstoši un kontekstualizēti dati, lai tie patiesi sniegtu pievienoto vērtību klientam, un tiem, kas izprot šo kustību un ātri pielāgojas, būs milzīgas konkurences priekšrocības.
Tagad lieliskā iespēja slēpjas ne tikai procesu optimizācijā, bet arī jaunu biznesa modeļu izveidē. Ar mākslīgā intelekta palīdzību uzņēmumi, kuriem iepriekš nebija pietiekama mēroga, lai konkurētu, tagad var piedāvāt uzlabotu personalizāciju un pat jaunus monetizācijas veidus, piemēram, uz mākslīgo intelektu balstītus pakalpojumus pēc pieprasījuma.
Kā uzņēmumi var līdzsvarot inovācijas un atbildību, lai nodrošinātu pozitīvu ietekmi?
Mākslīgajam intelektam ir jābūt veicinātājam, nevis kontrolētājam. Es ieskicēju trīs pamatpīlārus:
- pārredzamībai un izskaidrojamībai . Mākslīgā intelekta modeļi nevar būt "melnās kastes"; ir nepieciešama skaidrība attiecībā uz izmantotajiem kritērijiem, izvairoties no neuzticēšanās un apšaubāmiem lēmumiem.
- Privātums un drošība pēc noklusējuma : datu drošība un aizsardzība nevar būt "ielāps" pēc tam, kad produkts ir gatavs. Tas ir jāņem vērā jau no paša izstrādes sākuma.
- Daudznozaru komandas un nepārtraukta mācīšanās : mākslīgais intelekts prasa tehnoloģiju, produktu, mārketinga un klientu apkalpošanas integrāciju. Ja komandas nesadarbojas, ieviešana var kļūt nesaskaņota un neefektīva.
Digitālo produktu personalizācija un lietojamība
Mākslīgā intelekta ietekme uz personalizāciju rodas no tā spējas apstrādāt lielu datu apjomu un mācīties no tiem reāllaikā. Iepriekš personalizācija balstījās uz statiskiem noteikumiem un fiksētām segmentācijām. Tagad, apvienojumā ar lineāro regresiju un neironu tīkliem, sistēmas dinamiski mācās un pielāgo ieteikumus, izsekojot lietotāju uzvedībai.
Tas atrisina kritisku problēmu: mērogojamību. Izmantojot mākslīgo intelektu, uzņēmumi var piedāvāt hiperpersonalizētu pieredzi, neizmantojot milzīgu komandu, kas veiktu manuālas korekcijas.
Turklāt mākslīgais intelekts uzlabo digitālo produktu lietojamību, padarot mijiedarbību intuitīvāku un plūstošāku. Daži praktiski pielietojumi ietver:
- Virtuālie asistenti , kas patiesi izprot sarunu kontekstu un laika gaitā pilnveidojas;
- Ieteikumu platformas , kas automātiski pielāgo saturu un piedāvājumus, pamatojoties uz lietotāju vēlmēm;
- Nepieciešamas paredzēšanas sistēmas, kurās mākslīgais intelekts paredz, kas lietotājam varētu būt nepieciešams, pat pirms viņš to meklē.
Mākslīgais intelekts ne tikai uzlabo esošos digitālos produktus; tas rada jaunu pieredzes standartu. Tagad izaicinājums ir atrast līdzsvaru: kā izmantot šo tehnoloģiju, lai vienlaikus radītu cilvēcīgāku un efektīvāku pieredzi?
Inovāciju atslēga ir lietotāja izvirzīšana stratēģijas centrā. Labi ieviestai mākslīgajam intelektam vajadzētu radīt pievienoto vērtību, neradot lietotājam sajūtu, ka viņš ir zaudējis kontroli pār saviem datiem. Uzņēmumiem, kas līdzsvaro inovācijas un atbildību, ilgtermiņā būs konkurences priekšrocības.
