Персонализация, основанная на искусственном интеллекте, меняет наше взаимодействие с цифровыми продуктами. Благодаря всё более сложным алгоритмам компании могут предлагать более интуитивно понятный и предсказуемый опыт, адаптированный к индивидуальным потребностям пользователей.
отчёте McKinsey указывается, что 71% потребителей ожидают персонализированного взаимодействия, и что инвестиции брендов в это могут увеличить их доход до 40%. Однако этот сценарий также поднимает вопросы о конфиденциальности, технологической зависимости и ограничениях автоматизации в потребительском опыте.
Персонализация всегда была отличительной чертой обслуживания клиентов, но до недавнего времени это был ручной и трудоёмкий процесс. Сегодня ИИ не просто следует фиксированным правилам. Он обучается на каждом взаимодействии, динамически корректируя рекомендации для лучшего понимания предпочтений пользователей.
Но это не значит, что это легко. Самая большая проблема заключается в обучении конкретных моделей для каждой компании. Именно здесь возникает парадокс автоматизации: ИИ может заменить определённые функции, но не устраняет необходимость в человеческом факторе – по сути, происходит переосмысление ролей на рынке труда. Эти модели должны быть снабжены релевантными и контекстуализированными данными, чтобы они действительно приносили пользу клиенту. И те, кто понимает эту тенденцию и быстро адаптируется, получат огромное конкурентное преимущество.
Теперь огромные возможности кроются не только в оптимизации процессов, но и в создании новых бизнес-моделей. Благодаря ИИ компании, которым ранее не хватало масштаба для конкуренции, теперь могут предлагать расширенную персонализацию и даже новые формы монетизации, такие как услуги на основе ИИ по запросу.
Как компании могут сбалансировать инновации и ответственность, чтобы обеспечить позитивное воздействие?
ИИ должен быть инструментом реализации, а не контролёром. Я выделяю три основных принципа:
- Прозрачность и объяснимость крайне важны для понимания пользователями принципов принятия решений ИИ. Модели ИИ не могут быть «чёрными ящиками»; необходима ясность в отношении используемых критериев, чтобы избежать недоверия и сомнительных решений.
- Конфиденциальность и безопасность как неотъемлемая часть дизайна : безопасность и защита данных не могут быть просто «заплаткой» после того, как продукт готов. Это необходимо учитывать с самого начала разработки.
- Многопрофильные команды и непрерывное обучение : ИИ требует интеграции технологий, продукта, маркетинга и обслуживания клиентов. Если команды не работают сообща, внедрение может стать нескоординированным и неэффективным.
Персонализация и удобство использования цифровых продуктов
Влияние ИИ на персонализацию обусловлено его способностью обрабатывать и обучаться на больших объёмах данных в режиме реального времени. Раньше персонализация основывалась на статических правилах и фиксированных сегментациях. Теперь, благодаря линейной регрессии в сочетании с нейронными сетями, системы обучаются и корректируют рекомендации динамически, отслеживая поведение пользователей.
Это решает важнейшую проблему: масштабируемость. Благодаря ИИ компании могут предлагать гиперперсонализированный опыт без необходимости нанимать большую команду для ручной настройки.
Более того, ИИ повышает удобство использования цифровых продуктов, делая взаимодействие с ними более интуитивным и плавным. Некоторые практические применения включают:
- Виртуальные помощники , которые действительно понимают контекст разговоров и совершенствуются со временем;
- Рекомендательные платформы , которые автоматически корректируют контент и предложения на основе предпочтений пользователя;
- Необходимы системы предвосхищения, в которых ИИ предсказывает, что может понадобиться пользователю еще до того, как он начнет это искать.
ИИ не просто улучшает существующие цифровые продукты, он создаёт новый стандарт пользовательского опыта. Задача сейчас — найти баланс: как использовать эту технологию для создания более человечного и эффективного опыта одновременно?
Ключ к инновациям — поставить пользователя в центр стратегии. Грамотно реализованный ИИ должен создавать ценность, не создавая у пользователя ощущения потери контроля над своими данными. Компании, которые находят баланс между инновациями и ответственностью, получат конкурентное преимущество в долгосрочной перспективе.
