由人工智能驱动的个性化改变了我们与数字产品互动的方式. 随着越来越复杂的算法, 企业可以提供更直观的体验, 可预测并适应用户个体需求.
一份报告来自麦肯锡指出71%的消费者期待个性化互动，投资于此的品牌可以将收入提高最多40%. 然而, 这个场景也引发了关于隐私的问题, 技术依赖与消费者体验中的自动化限制.
个性化一直是客户服务中的一个差异化因素, 但是, 直到不久前, 这是一个手动且繁琐的过程. 今天, 人工智能不仅仅遵循固定规则. 她从每次互动中学习, 动态调整推荐以更好地理解用户偏好.
但这并不意味着这很简单. 大挑战在于为每个公司训练特定的模型. 这就是自动化悖论的所在：人工智能可以替代某些功能, 但并不消除对人因素的需求 – 实际上, 发生的是对劳动市场角色的重新定义. 必须为这些模型提供相关和有上下文的数据，以便它们真正为客户创造价值并, 谁能理解这个运动并迅速适应, 将会有巨大的竞争优势.
现在, 伟大的机会不仅在于流程的优化, 但在创建新商业模式方面. 与人工智能一起, 以前没有规模竞争的公司现在能够提供高级个性化甚至新的盈利方式, 按需提供的基于人工智能的服务.
企业如何平衡创新与责任，以确保积极影响?
人工智能必须是一个促进者, 而不是一个控制器. 列出三个基本支柱
- 透明性和可解释性对用户理解人工智能如何做出决策至关重要. 人工智能模型不能是“黑箱”; 需要对使用的标准有清晰的认识, 避免不信任和可疑的决定;
- 设计中的隐私和安全数据安全和保护不能在产品完成后成为“补丁”. 这必须从开发的开始就考虑到;
- 多学科团队和持续学习人工智能要求技术之间的整合, 产品, 市场营销与客户服务. 如果团队不合作, 实施可能会变得不协调和无效.
数字产品的个性化和可用性
人工智能在个性化方面的影响来自于其处理和实时学习大量数据的能力. 之前, 个性化依赖于静态规则和固定细分. 现在, 结合线性回归与神经网络, 系统动态地学习和调整推荐, 跟踪用户行为.
这解决了一个关键问题：可扩展性. 与人工智能一起, 企业能够提供超个性化的体验，而无需一个庞大的团队进行手动调整.
此外, 人工智能正在改善数字产品的可用性, 使互动更加直观和流畅. 一些实际应用包括
- 虚拟助手 真正理解对话背景并随着时间的推移而改善;
- 推荐平台 自动根据用户偏好调整内容和优惠;
- 需求预测系统, 在用户甚至还未搜索之前，人工智能就预测用户可能需要的东西.
人工智能不仅在改善现有的数字产品, 她正在创造一种新的体验模式. 现在的挑战是找到平衡：如何利用这项技术同时创造更人性化和高效的体验?
创新的关键在于将用户置于战略的中心. 良好的人工智能应在不让用户感到失去对其数据控制的情况下增加价值. 在长期内，平衡创新与责任的企业将具有竞争优势.
