Personalizacija potaknuta umjetnom inteligencijom mijenja način na koji komuniciramo s digitalnim proizvodima. S sve sofisticiranijim algoritmima, tvrtke mogu ponuditi intuitivnije iskustvo, predvidljive i prilagođene individualnim potrebama korisnika.
Izvještaj oMcKinseyukazuje da 71% potrošača očekuje personalizirane interakcije i da marke koje ulažu u to mogu povećati svoje prihode do 40%. Međutim, ova situacija također postavlja pitanja o privatnosti, tehnološka ovisnost i granice automatizacije u iskustvu potrošača.
Personalizacija je oduvijek bila diferencijator u usluzi kupcima, ali, do nedavno, bio je to ručni i mukotrpan proces. Danas, AI ne slijedi samo fiksna pravila. Ona uči s svakom interakcijom, prilagođavanje preporuka na dinamičan način kako bi se bolje razumjele preferencije korisnika.
Ali to ne znači da je lako. Veliki izazov je obuka specifičnih modela za svaku tvrtku. Tu je tu ulazi paradoks automatizacije: IA može zamijeniti određene funkcije, ali ne eliminira potrebu za ljudskim faktorom – u stvari, ono što se događa je reinvencija uloga na tržištu rada. Potrebno je hraniti te modele relevantnim i kontekstualiziranim podacima kako bi zaista dodali vrijednost klijentu i, tko razumije ovaj pokret i brzo se prilagodi, imaće ogroman konkurentski diferencijal.
Sada, velika prilika nije samo u optimizaciji procesa, ali u stvaranju novih poslovnih modela. S AI, tvrtke koje prije nisu imale razmjere za natjecanje sada mogu ponuditi naprednu personalizaciju i čak nove oblike monetizacije, kao usluge temeljene na umjetnoj inteligenciji na zahtjev.
Kako tvrtke mogu uravnotežiti inovacije i odgovornost kako bi osigurale pozitivne utjecaje?
AI mora biti olakšavač, i ne kontrolor. Nabrojite tri temeljna stupa
- Transparentnost i objašnjivostsu ključni za to da korisnici razumiju kako AI donosi odluke. Modeli umjetne inteligencije ne mogu biti "crne kutije"; potrebna je jasnoća o korištenim kriterijima, izbjegavanje sumnje i upitnih odluka;
- Privatnost i sigurnost od dizajnasigurnost i zaštita podataka ne mogu biti "zakrpa" nakon što je proizvod gotov. To treba razmišljati od početka razvoja;
- Multidisciplinarni timovi i kontinuirano učenjeAI zahtijeva integraciju između tehnologije, proizvod, marketing i korisnička podrška. Ako timovi ne rade zajedno, implementacija može postati neusklađena i neučinkovita.
Personalizacija i upotrebljivost digitalnih proizvoda
Utjecaj AI na personalizaciju dolazi iz sposobnosti obrade i učenja iz velikih količina podataka u stvarnom vremenu. Prije, personalizacija je ovisila o statičkim pravilima i fiksnim segmentacijama. Sada, s kombiniranom linearnom regresijom i neuronskim mrežama, sustavi uče i dinamički prilagođavaju preporuke, praćenje ponašanja korisnika.
To rješava kritični problem: skalabilnost. S AI, tvrtke mogu pružiti hiperpersonalizirana iskustva bez potrebe za ogromnim timom koji vrši ručne prilagodbe.
Osim toga, AI poboljšava upotrebljivost digitalnih proizvoda, čineći interakcije intuitivnijima i fluidnijima. Neke praktične primjene uključuju
- Virtualni asistenti koji zaista razumiju kontekst razgovora i s vremenom se poboljšavaju;
- Platforme preporuka koji automatski prilagođavaju sadržaje i ponude na temelju korisničkih preferencija;
- Sustavi anticipacije potreba, gdje AI predviđa što korisnik može trebati čak i prije nego što to potraži.
AI ne poboljšava samo postojeće digitalne proizvode, ona stvara novi standard iskustva. Izazov sada je pronaći ravnotežu: kako koristiti ovu tehnologiju za stvaranje humanijih i učinkovitijih iskustava u isto vrijeme?
Ključ za inovacije je staviti korisnika u središte strategije. Dobro implementirana IA treba dodati vrijednost bez da korisnik osjeća da je izgubio kontrolu nad svojim podacima. Tvrtke koje će uravnotežiti inovacije i odgovornost imat će konkurentsku prednost na dugoročnoj razini.
