Ubinafsishaji unaoendeshwa na Akili Bandia unabadilisha jinsi tunavyoingiliana na bidhaa za kidijitali. Kwa kutumia algoriti za hali ya juu zaidi, kampuni zinaweza kutoa uzoefu angavu zaidi, unaotabirika kulingana na mahitaji ya kibinafsi ya watumiaji.
Ripoti McKinsey inaonyesha kuwa 71% ya watumiaji wanatarajia mwingiliano wa kibinafsi na kwamba chapa zinazowekeza katika hii zinaweza kuongeza mapato yao kwa hadi 40%. Hata hivyo, hali hii pia inazua maswali kuhusu faragha, utegemezi wa kiteknolojia, na mipaka ya otomatiki katika matumizi ya watumiaji.
Ubinafsishaji daima umekuwa tofauti katika huduma ya wateja, lakini hadi hivi karibuni, ilikuwa mchakato wa mwongozo na wa utumishi. Leo, AI haifuati tu sheria zilizowekwa. Hujifunza kutokana na kila mwingiliano, kurekebisha mapendekezo kwa uthabiti ili kuelewa vyema mapendeleo ya mtumiaji.
Lakini hiyo haimaanishi kuwa ni rahisi. Changamoto kubwa iko katika kutoa mafunzo kwa mifano maalum kwa kila kampuni. Hapo ndipo kitendawili cha otomatiki kinapokuja: AI inaweza kuchukua nafasi ya kazi fulani, lakini haiondoi hitaji la sababu ya kibinadamu - kwa kweli, kinachotokea ni uundaji upya wa majukumu katika soko la ajira. Aina hizi zinahitaji kulishwa data muhimu na ya muktadha ili kweli kuongeza thamani kwa mteja, na wale wanaoelewa harakati hii na kukabiliana haraka watakuwa na faida kubwa ya ushindani.
Sasa, fursa kubwa haipo tu katika uboreshaji wa mchakato, lakini katika uundaji wa mifano mpya ya biashara. Kwa kutumia AI, makampuni ambayo hapo awali yalikosa kiwango cha kushindana sasa yanaweza kutoa ubinafsishaji wa hali ya juu na hata aina mpya za uchumaji wa mapato, kama vile huduma zinazotegemea AI unapohitaji.
Je, makampuni yanaweza kusawazisha uvumbuzi na uwajibikaji ili kuhakikisha athari chanya?
AI lazima iwe kuwezesha, sio kidhibiti. Ninaelezea nguzo tatu za msingi:
- Uwazi na ufafanuzi ni muhimu kwa watumiaji kuelewa jinsi AI hufanya maamuzi. Mifano ya AI haiwezi kuwa "sanduku nyeusi"; uwazi unahitajika kuhusu vigezo vinavyotumika, kuepuka kutoaminiana na maamuzi yenye kutia shaka.
- Faragha na usalama kwa muundo : usalama na ulinzi wa data hauwezi kuwa "kiraka" baada ya bidhaa kuwa tayari. Hii inapaswa kuzingatiwa tangu mwanzo wa maendeleo.
- Timu za taaluma nyingi na mafunzo endelevu : AI inadai ujumuishaji kati ya teknolojia, bidhaa, uuzaji, na huduma kwa wateja. Ikiwa timu hazitafanya kazi pamoja, utekelezaji unaweza kuwa na mpangilio mbaya na usiofaa.
Ubinafsishaji na utumiaji wa bidhaa za kidijitali
Athari za AI kwenye ubinafsishaji huja kutokana na uwezo wake wa kuchakata na kujifunza kutoka kwa data nyingi kwa wakati halisi. Hapo awali, ubinafsishaji ulitegemea sheria tuli na sehemu zisizobadilika. Sasa, kwa Regression ya Linear pamoja na Mitandao ya Neural, mifumo hujifunza na kurekebisha mapendekezo kwa nguvu, kufuatilia tabia ya mtumiaji.
Hii inasuluhisha shida muhimu: scalability. Kwa AI, makampuni yanaweza kutoa uzoefu wa kibinafsi bila kuhitaji timu kubwa kufanya marekebisho ya mwongozo.
Zaidi ya hayo, AI inaboresha utumiaji wa bidhaa za dijiti, na kufanya mwingiliano kuwa angavu zaidi na wa maji. Baadhi ya maombi ya vitendo ni pamoja na:
- Wasaidizi wa kweli wanaoelewa muktadha wa mazungumzo na kuboresha kwa wakati;
- Mifumo ya mapendekezo ambayo hurekebisha kiotomatiki maudhui na matoleo kulingana na matakwa ya mtumiaji;
- Inahitaji mifumo ya kutarajia, ambapo AI inatabiri kile ambacho mtumiaji anaweza kuhitaji hata kabla ya kuitafuta.
AI sio tu kuboresha bidhaa zilizopo za kidijitali; inaunda kiwango kipya cha uzoefu. Changamoto sasa ni kupata usawa: jinsi ya kutumia teknolojia hii kuunda uzoefu wa kibinadamu na ufanisi zaidi kwa wakati mmoja?
Ufunguo wa uvumbuzi upo katika kumweka mtumiaji katikati ya mkakati. AI iliyotekelezwa vyema inapaswa kuongeza thamani bila mtumiaji kuhisi kuwa amepoteza udhibiti wa data zao. Kampuni zinazosawazisha uvumbuzi na uwajibikaji zitakuwa na faida ya ushindani kwa muda mrefu.
