ההתאמה האישית המונעת על ידי אינטליגנציה מלאכותית משנה את האופן שבו אנו מתקשרים עם מוצרים דיגיטליים. עם אלגוריתמים מתקדמים יותר ויותר, חברות יכולות להציע חוויות אינטואיטיביות יותר, צפויים ומותאמים לצרכים האישיים של המשתמשים.
דו"ח שלמקינזימצביע על כך ש-71% מהצרכנים מצפים לאינטראקציות מותאמות אישית ושמותגים שמשקיעים בכך יכולים להגדיל את ההכנסות שלהם ב-40%. עם זאת, תסריט זה מעלה גם שאלות על פרטיות, תלות טכנולוגית והמגבלות של אוטומציה בחוויית הצרכן
ההתאמה האישית תמיד הייתה יתרון בשירות הלקוחות, אבל, עד לא מזמן, זה היה תהליך ידני ומייגע. היום, הבינה המלאכותית לא פועלת רק לפי כללים קבועים. היא לומדת מכל אינטראקציה, מתאימים המלצות בצורה דינמית כדי להבין טוב יותר את העדפות המשתמשים
אבל זה לא אומר שזה קל. האתגר הגדול הוא באימון מודלים ספציפיים לכל חברה. שם נכנס הפרדוקס של האוטומציה: הבינה המלאכותית יכולה להחליף פונקציות מסוימות, אבל זה לא מבטל את הצורך בגורם האנושי – בעצם, מה שקורה הוא חידוש התפקידים בשוק העבודה. יש צורך להזין את המודלים הללו בנתונים רלוונטיים ומקשרים כדי שהם באמת יוסיפו ערך ללקוח ו, מי שיבין את התנועה הזו ויתאים את עצמו במהירות, יהיה יתרון תחרותי עצום
עכשיו, ההזדמנות הגדולה לא נמצאת רק באופטימיזציה של תהליכים, אבל ביצירת מודלים עסקיים חדשים. עם הבינה המלאכותית, חברות שבעבר לא היו להן סקאלה להתחרות עכשיו מצליחות להציע התאמה אישית מתקדמת ואפילו דרכים חדשות למונטיזציה, כיצד שירותים מבוססי אינטליגנציה מלאכותית לפי דרישה
איך חברות יכולות לאזן בין חדשנות ואחריות כדי להבטיח השפעות חיוביות
הבינה המלאכותית צריכה להיות מקלה, ולא מְבַקֵּר. אני מציין שלושה עמודי תווך בסיסיים
- שקיפות והסבריותהן חיוניות כדי שהמשתמשים יבינו כיצד ה-AI מקבל החלטות. מודלים של בינה מלאכותית לא יכולים להיות "קופסאות שחורות"; נדרשת בהירות לגבי הקריטריונים שבהם השתמשו, מונעים חוסר אמון והחלטות שניתן לערער עליהן
- פרטיות ואבטחה מעיצובאבטחה והגנה על נתונים לא יכולות להיות "תיקון" אחרי שהמוצר מוכן. זה צריך להיחשב desde תחילת הפיתוח
- צוותים רב-תחומיים ולמידה מתמשכתהבינה המלאכותית דורשת אינטגרציה בין טכנולוגיה, מוצר, שיווק ושירות לקוחות. אם הקבוצות לא יעבדו יחד, היישום עלול להיות לא מסודר ולא יעיל
התאמה אישית ושימושיות של מוצרים דיגיטליים
ההשפעה של בינה מלאכותית על ההתאמה האישית נובעת מהיכולת לעבד וללמוד מנתונים גדולים בזמן אמת. לפני, ההתאמה האישית התבססה על כללים סטטיים ומקטעים קבועים. עכשיו, עם רגרסיה ליניארית משולבת עם רשתות עצביות, המערכות לומדות ומכוונות המלצות בצורה דינמית, מלווה את התנהגות המשתמש
זה פותר בעיה קריטית: סקלאביליות. עם הבינה המלאכותית, חברות מצליחות להציע חוויות היפר-מותאמות מבלי צורך בצוות ענק שמבצע התאמות ידניות
בנוסף לכך, הבינה המלאכותית משפרת את השימושיות של מוצרים דיגיטליים, הופך את האינטראקציות ליותר אינטואיטיביות וזורמות. כמה יישומים מעשיים כוללים
- עוזרים וירטואליים שבאמת מבינים את ההקשר של השיחות ומשתפרים עם הזמן
- פלטפורמות המלצה שמתאימים תוכן והצעות אוטומטית על סמך העדפות המשתמש
- מערכות לחיזוי צרכים איפה ה-AI צופה מה המשתמש עשוי להזדקק לפני שהוא מחפש זאת
הבינה המלאכותית לא רק משפרת מוצרים דיגיטליים קיימים, היא יוצרת סטנדרט חדש של חוויה. האתגר עכשיו הוא למצוא את האיזון: איך להשתמש בטכנולוגיה הזו כדי ליצור חוויות יותר אנושיות ויעילות בו זמנית?
המפתח לחדשנות הוא לשים את המשתמש במרכז האסטרטגיה. הבינה המלאכותית המיועדת היטב צריכה להוסיף ערך מבלי שהמשתמש ירגיש שהוא איבד שליטה על הנתונים שלו. חברות שיאזנו בין חדשנות ואחריות יהיו בעלות יתרון תחרותי בטווח הארוך
