Personalizacija pokrenuta veštačkom inteligencijom menja način na koji komuniciramo sa digitalnim proizvodima. Sa sve sofisticiranijim algoritmima, kompanije mogu ponuditi intuitivnije iskustve, predvidljive i prilagođene individualnim potrebama korisnika.
Izveštaj oМеккинзиukazuje da 71% potrošača očekuje personalizovane interakcije i da brendovi koji ulažu u to mogu povećati svoje prihode do 40%. Međutim, ova situacija takođe postavlja pitanja o privatnosti, tehnološka zavisnost i granice automatizacije u iskustvu potrošača.
Personalizacija je oduvek bila diferencijator u usluzi kupcima, али, do nedavno, bio je to ručni i mukotrpan proces. Данас, veštačka inteligencija ne prati samo fiksna pravila. Ona uči sa svake interakcije, prilagođavanje preporuka na dinamičan način kako bi se bolje razumele preferencije korisnika.
Ali to ne znači da je lako. Veliki izazov je obuka specifičnih modela za svaku kompaniju. Tu je tu ulazi paradoks automatizacije: veštačka inteligencija može zameniti određene funkcije, ali ne eliminiše potrebu za ljudskim faktorom – u stvari, ono što se dešava je reinvencija uloga na tržištu rada. Potrebno je hraniti te modele relevantnim i kontekstualizovanim podacima kako bi zaista dodali vrednost klijentu i, ko razume ovaj pokret i brzo se prilagodi, imaće ogroman konkurentski diferencijal.
Сада, velika prilika nije samo u optimizaciji procesa, ali u stvaranju novih poslovnih modela. Sa veštačkom inteligencijom, kompanije koje ranije nisu imale razmeru za konkurenciju sada mogu da ponude naprednu personalizaciju i čak nove oblike monetizacije, kao usluge zasnovane na veštačkoj inteligenciji na zahtev.
Kako kompanije mogu izbalansirati inovacije i odgovornost kako bi osigurale pozitivne uticaje?
AI mora biti olakšavač, i ne kontrolor. Nabrojite tri osnovna stuba
- Transparentnost i objašnjivostsu suštinski su važni da korisnici razumeju kako veštačka inteligencija donosi odluke. Modeli veštačke inteligencije ne mogu biti "crne kutije"; potrebna je jasnoća o korišćenim kriterijumima, izbegavanje sumnje i upitnih odluka;
- Privatnost i bezbednost od dizajnabezbednost i zaštita podataka ne mogu biti "zakrpa" nakon što je proizvod gotov. To mora da se razmišlja od samog početka razvoja;
- Multidisciplinarni timovi i kontinuirano učenjeIA zahteva integraciju između tehnologije, proizvod, marketing i korisnička podrška. Ako timovi ne rade zajedno, implementacija može postati neusklađena i neefikasna.
Personalizacija i upotrebljivost digitalnih proizvoda
Uticaj veštačke inteligencije na personalizaciju dolazi iz sposobnosti obrade i učenja iz velikih količina podataka u realnom vremenu. Пре него, personalizacija je zavisila od statičkih pravila i fiksnih segmentacija. Сада, sa Regressija Linijarna kombinovana sa Mrežama Neurona, sistemi uče i dinamički prilagođavaju preporuke, prateći ponašanje korisnika.
Ово решава критичан проблем: скалабилност. Sa veštačkom inteligencijom, preduzeća mogu ponuditi hiperpersonalizovana iskustva bez potrebe za ogromnim timom koji vrši ručne prilagodbe.
Pored toga, veštačka inteligencija poboljšava upotrebljivost digitalnih proizvoda, čineći interakcije intuitivnijim i fluidnijim. Neke praktične primene uključuju
- Virtuelni asistenti koji zaista razumeju kontekst razgovora i poboljšavaju se s vremenom;
- Platforme preporuka koje automatski prilagođavaju sadržaje i ponude na osnovu korisničkih preferencija;
- Системи предвиђања потреба, gde veštačka inteligencija predviđa šta korisnik može zatrebati čak i pre nego što to potraži.
Veštačka inteligencija ne poboljšava samo postojeće digitalne proizvode, ona stvara novi standard iskustva. Izazov sada je pronaći ravnotežu: kako koristiti ovu tehnologiju za stvaranje humanijih i efikasnijih iskustava u isto vreme?
Ključ za inovacije je staviti korisnika u središte strategije. Dobro dobro implementirana veštačka inteligencija treba da dodaje vrednost bez da korisnik oseća da je izgubio kontrolu nad svojim podacima. Kompanije koje će izbalansirati inovacije i odgovornost imaće konkurentsku prednost na duži rok.
