Personalizacija, ki jo poganja umetna inteligenca, spreminja način, kako komuniciramo s digitalnimi izdelki. S sofisticiranimi algoritmi, podjetja lahko ponudijo bolj intuitivne izkušnje, predvidljive in prilagojene individualnim potrebam uporabnikov.
Poročilo oMcKinseypoudarja, da 71% potrošnikov pričakuje personalizirane interakcije in da lahko blagovne znamke, ki vlagajo v to, povečajo svoje prihodke za do 40%. Vendar, ta situacija prav tako postavlja vprašanja o zasebnosti, tehnološka odvisnost in meje avtomatizacije v izkušnji potrošnika.
Personalizacija je vedno bila prednost pri obravnavi strank, ampak, do nedavnega, bil je to ročen proces in zahteven. Danes, IA ne sledi le samo fiksnih pravil. Ona se uči s každou interakcijo, prilagajanje priporočil na dinamičen način za boljše razumevanje uporabniških preferenc.
Ampak to ne pomeni, da je enostavno. Velik izziv je usposabljanje specifičnih modelov za vsako podjetje. Tukaj vstopi paradoks avtomatizacije: umetna inteligenca lahko nadomesti nekatere funkcije, ampak ne odpravi potrebe po človeškem faktorju – v resnici, kar se dogaja je reinvencija vlog v delovnem trgu. Treba te te modele nahraniti s relevantnimi in kontekstualiziranimi podatki, da res prinesejo vrednost stranki in, kdo razume to gibanje in se hitro prilagodi, bo to imel ogromno konkurenčno prednost.
Zdaj, velika priložnost ni le v optimizaciji procesov, ampak pri ustvarjanju novih poslovnih modelov. S pomočjo umetne inteligence, podjetja, ki prej niso imela obsega za konkuriranje, zdaj lahko nudijo napredno personalizacijo in celo nove oblike monetizacije, kot storitve, ki temeljijo na umetni inteligenci na zahtevo.
Kako lahko podjetja uravnotežijo inovacije in odgovornost, da zagotovijo pozitivne učinke?
IA mora biti olajševalec, in ne nadzornik. Naštej tri temeljna stebra
- Preglednost in razložljivostso nujni, da uporabniki razumejo, kako umetna inteligenca sprejema odločitve. Modeli umetne inteligence ne smejo biti "črne škatle"; potrebna je jasnost glede uporabljenih meril, izogibanje nezaupanju in dvomljivim odločitvam;
- Zasebnost in varnost že pri oblikovanjuvarnost in zaščita podatkov ne moreta biti "pata" potem, ko je izdelek končan. To je treba razmišljati že od začetka razvoja;
- Multidisciplinarne ekipe in kontinuirano učenjeIA zahteva integracijo med tehnologijo, izdelek, trženje in služba za stranke. Če ekipe ne bodo sodelovale skupaj, izvedba se lahko izkaže za neusklajeno in neučinkovito.
Personalizacija in uporabnost digitalnih izdelkov
Vpliv umetne inteligence na personalizacijo izhaja iz sposobnosti obdelave in učenja iz velikih količin podatkov v realnem času. Preden, personalizacija je bila odvisna od statičnih pravil in fiksnih segmentacij. Zdaj, s kombinirano linearno regresijo in nevronskimi mrežami, sistemi se učijo in dinamično prilagajajo priporočila, sledenje obnašanju uporabnika.
To rešuje kritičen problem: skalabilnost. S pomočjo umetne inteligence, podjetja lahko nudijo hiperpersonalizirane izkušnje, ne da bi potrebovala ogromno ekipo za ročne prilagoditve.
Poleg tega, IA izboljšuje uporabnost digitalnih izdelkov, nareditev interakcij bolj intuitivnih in tekočih. Nekatere praktične aplikacije vključujejo
- virtualni asistenti ki resnično razumejo kontekst pogovorov in se s časom izboljšujejo;
- Priporočilne platforme ki prilagajajo vsebine in ponudbe samodejno na podlagi uporabnikovih preferenc;
- Sistemi za predvidevanje potrebščin, kjer umetna inteligenca napove, kaj bi uporabnik lahko potreboval, preden to sploh poišče.
AI ne izboljšuje le obstoječe digitalne izdelke, ona ustvarja nov standard izkušnje. Izziv zdaj je najti ravnotežje: kako uporabiti to tehnologijo za ustvarjanje bolj človeških in hkrati učinkovitih izkušenj?
Ključ za inovacije je postaviti uporabnika u središte strategije. Dobro dobro implementirana umetna inteligenca mora dodati vrednost, ne da bi uporabnik čutil, da je izgubil nadzor nad svojimi podatki. Podjetja, ki bodo usklajevala inovacije in odgovornost, bodo imela konkurenčno prednost na dolgi rok.
