Проблеми впровадження автоматизації штучного інтелекту в електронній комерції

Виявлення поширених проблем штучного інтелекту в електронній комерції

Перш ніж обговорювати конкретні рішення, ви повинні усвідомити проблеми, з якими можуть зіткнутися під час впровадження та використання штучного інтелекту в бізнесі електронної комерції. Незалежно від того, чи йдеться про якість даних чи проблеми з інтеграцією, ці відповідальні проблеми зі штучним інтелектом цілком можуть порушити ваше впровадження або зробити його.

🔦Давайте розглянемо найпоширеніші бар’єри — і, що важливіше, як їх подолати.

Якість та кількість даних

Чи знаєте ви, що майже три чверті компаній (74%) намагаються досягти та масштабувати цінність за допомогою штучного інтелекту?

Опитування BCG, що охопило (24 жовтня 2024 року) 1 000 CXO та керівників вищої ланки з десяти секторів у 59 країнах Азії, Європи та Північної Америки. Для більшості компаній перетворення інвестицій у штучний інтелект на реальний вплив – це те, де кіберпроблема зі штучним інтелектом вимальовується найбільше.

Однією з найбільших перешкод є погане управління даними. Навіть найкраще рішення на основі штучного інтелекту є неефективним без надійної стратегії обробки даних. Навіть рішення для обслуговування клієнтів на основі штучного інтелекту, такі як торгові асистенти зі штучним інтелектом, настільки ефективні, наскільки ефективні дані, на яких вони побудовані. Якщо дані, на які вони покладаються, застарілі, розріджені або погано структуровані, незалежно від того, наскільки складним є штучний інтелект, точні та значущі відповіді будуть недосяжними.

Добра новина? Це цілком вирішувано. Першим кроком є централізація даних — переконайтеся, що у вас є надійна база знань і такі сутності, як останні поширені запитання, деталі продукту/послуги, розмови з клієнтами. Цей час і грошові інвестиції швидко принесуть плоди завдяки автоматизації штучного інтелекту, тому не варто хвилюватися.

Конфіденційність та безпека даних

Як ми говорили в попередньому розділі, штучний інтелект працює на основі даних, ДУЖЕ БАГАТО. Часто це означає конфіденційні дані клієнтів.

Але з точки зору споживача, в епоху, коли витоки даних заповнюють новини, уявлення про звичайну людину, яка піклується про свою конфіденційність, цілком зрозуміле.

Побоювання споживачів щодо використання штучного інтелекту компаніями добре задокументовані: дослідження Pew Research Center (18 жовтня 2023 року) показало, що 81% людей у США стурбовані тим, що компанії, у яких вони купують товари та послуги, використовуватимуть штучний інтелект для обробки їхніх даних способами, які вони воліли б не робити.

Упередженість в алгоритмах штучного інтелекту

Отже, уявіть, що ШІ схожий на суперрозумного, але упередженого помічника. Часом вона сприймає світ бінарно, незважаючи на багатогранність реальності. Так, саме так можуть працювати алгоритми штучного інтелекту. Вони набувають «упередження» зі своїх тренувальних даних — подібно до того, як дитина росте в середовищі, повному стереотипів.

З точки зору бізнесу це означає, що ваш штучний інтелект може грати в фаворитів. Наприклад, система штучного інтелекту може постійно рекомендувати товари за вищими цінами певним сегментам клієнтів, ігноруючи їхні фактичні вподобання. Це не просто незручно, це погано для бізнесу.

Інтеграція з існуючими системами

Щоб повністю охопити штучний інтелект, ви повинні відмовитися від деяких наявних інструментів, незалежно від ваших особистих уподобань. Як не сумно, але іноді улюблені аксесуари просто не підходять більше. Для багатьох інтернет-магазинів оптимальним рішенням є використання добре зарекомендували себе інструментів з безшовною інтеграцією. Зрештою, навіщо вам заново винаходити велосипед, якщо вже існують потужні інструменти штучного інтелекту, готові працювати з вашою існуючою установкою?

💡Наприклад, якщо ви хочете впровадити чат-бот зі штучним інтелектом на основі обробки природної мови разом із живим чатом із розумними функціями, вам має сенс вибрати більшого партнера, такого як Smartsupp. Він легко інтегрується з провідними платформами електронної комерції, включаючи Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce і PrestaShop. Ці інтеграції відбуваються швидко (всього за кілька хвилин), і вам не потрібен кодувальник, який допоможе вам налагодити кожну

з них.

Впровадження рішень на основі штучного інтелекту

Вибір рішення для штучного інтелекту – це лише перший крок на довгому шляху. Ваші справжні виклики починаються тут: вам потрібно мати достатньо якісних даних; вам потрібно ретельно перевірити на упередженість ШІ; і досягнення безшовної інтеграції між усіма вашими системами.

Пом’якшення упередженості в алгоритмах штучного інтелекту

Коли справа доходить до упередженості штучного інтелекту, є дві речі, які мають значення — якість вхідних даних і чітко визначене завдання. Штучний інтелект іноді намагається знайти рішення, щоб догодити нам, навіть якщо йому не вистачає якоїсь важливої інформації. Але, на жаль, іноді це може мати негативні наслідки, якщо ним не керувати належним чином.

Ви повинні надавати своєму штучному інтелекту не просто будь-які дані, а якісні дані, які представляють повний спектр потреб вашого бізнесу. Потім тестуйте, тестуйте і ще раз тестуйте. Шукайте тенденції, виявляйте прогалини в знаннях і пропонуйте більше інформації, якої не вистачало і яка допомагає врівноважити будь-які упередження. Так, це виснажлива робота — спроба знайти голку в копиці сіна, начебто. Але повірте нам, що воно того варте.

Незалежно від того, чи створюєте ви штучний інтелект для написання тексту, автоматизуєте процеси чи автоматизуєте обслуговування клієнтів як чат-бот зі штучним інтелектом, переконайтеся, що він знає, коли ставити запитання, коли це невизначено.

Забезпечення прозорості процесів штучного інтелекту

Прозорість процесів штучного інтелекту виходить за рамки простого включення правил у юридичний жаргон. Йдеться про те, щоб зробити ці правила видимими, зрозумілими та постійно виконуваними.

Щоб зміцнити довіру ваших клієнтів, вони повинні точно знати, як використовуються їхні дані, які рішення ви прийняли та чому. Прозорість не може бути вирішена за допомогою галочки – це постійна розмова, яка має бути зрозумілою та легкодоступною, а не похованою під жаргоном юристів.

Немає кращого способу завоювати довіру, ніж спілкуватися безпосередньо з клієнтами. Відповідайте на їхні запитання, проводьте вебінари та пишіть інформаційні бюлетені, які послідовно висвітлюють цю тему. Встановлюйте номінали та заохочуйте користувачів приходити з цієї нагоди. Розмовляючи з ними особисто, а потім постійно пояснюючи нюанси штучного інтелекту, ви відкриваєте середовище прозорості. Зрештою, м’яч на вашому полі — те, як ви спілкуєтеся з ними, має життєво важливе значення для завоювання їхньої довіри.

Захист конфіденційності та безпеки даних

Банківське сховище захищає мільйонні активи. В епоху штучного інтелекту саме так ми повинні ставитися до даних клієнтів. Одна тріщина у вашій безпеці, і просто так – ваша репутація впаде, як колода карт.

Оскільки системи штучного інтелекту обробляють тонни конфіденційних даних у нашому сучасному цифровому середовищі, захист не просто важливий, а життєво важливий. Ваша стратегія захисту даних також має змінитися, так само, як країни мають різні закони. Будь то GDPR в Європі або CCPA в Каліфорнії.

Ось перевірені методи для кращого захисту ваших даних:

• Шифруйте все: шифруйте дані під час передавання та зберігання за допомогою наскрізного шифрування. А якщо не вмієш читати, то не вкрадеш.
• Обмежити доступ: запровадьте суворий контроль доступу та переконайтеся, що користувачі використовують лише те, що їм потрібно.
• Частіше проводьте аудит: аудити – це ваша вигода. Вони є вашою системою раннього попередження про те, що загрози є вразливими.
• Тренуйте свою команду: ваша безпека настільки ж надійна, як і її найслабший зв’язок. Часті тренінги заточують вашу команду та інформують її про поточні загрози.

Інтеграція штучного інтелекту з існуючими системами

Щоб автоматизація працювала добре, необхідно зібрати необхідні технічні ресурси. Ваші інструменти повинні безперешкодно обмінюватися даними та працювати в тандемі. А якщо ні? Що ж, тоді вам краще мати сильну команду розробників, яка побудує ці мости за вас. Ось проблеми, з якими ви, швидше за все, зіткнетеся:

• Опір застарілої системи: ваші старі системи говорять застарілою мовою, а сучасні інструменти штучного інтелекту просто не розуміють їх.
• Невідповідність форматів даних: Кожна система має свої власні способи зберігання та обробки даних.
• Прогалини в швидкості обробки: деякі з ваших поточних систем все ще можуть працювати на швидкості «комутованого з’єднання», тоді як штучний інтелект вимагає широкосмугового середовища. Зрештою, різниця у швидкості може пошкодити всю вашу установку, як ніщо інше.
• Конфлікти протоколів безпеки: Часто сучасні системи штучного інтелекту супроводжуються суворими заходами безпеки, які можуть зіткнутися лоб у лоб із моделями безпеки, які зараз діють на ваших системах.
• Накладні витрати на обслуговування інтеграції: Пам’ятайте – як тільки ви підключили все, підтримувати його в робочому стані – це зовсім інше завдання.

Управління організаційним впливом

Існує два окремі підходи, які компанії можуть використовувати при впровадженні штучного інтелекту для свого бізнесу.

Перший шлях полягає в зниженні витрат — заміні людських працівників системами штучного інтелекту для підтримки виробництва та підвищення норми прибутку. Цей підхід може бути ефективним у короткостроковій перспективі, але призводить до втрачених можливостей для людського капіталу та довгострокової конкурентної переваги.

Другий стратегічний шлях — і, на наш погляд, більш розумний — розглядає ШІ як прискорювач зростання. Замість того, щоб скорочувати штат, компанії інвестують у підвищення кваліфікації своїх співробітників, використовують штучний інтелект для виконання завдань низького рівня та підвищують рівень продуктивності. Працівники можуть стати професіоналами на основі штучного інтелекту, що дає їм можливість мислити нестандартно та виконувати ітерації, створюючи основу для зростання.

Вирішення проблем з переміщенням робочих місць

Нещодавні дані Міжнародного валютного фонду (14 січня 2024 року) показали значні зміни в глобальній робочій силі: штучний інтелект може вплинути приблизно на 40% робочих місць у всьому світі. Очікується, що в країнах з розвиненою економікою, де це потенційно вплине на 60% робочих місць, очікується, що близько половини цих ролей буде доповнено, а не витіснено за допомогою інтеграції штучного інтелекту, що призведе до підвищення продуктивності та нових можливостей.

Отже, що ви говорите співробітникам, які бояться бути заміненими?

Ось одна з пар: замість того, щоб боятися технологій, почніть розглядати їх як потужний інструмент, призначений для полегшення вашого робочого життя. Замість того, щоб занурюватися в монотонність завдань, тепер ви можете зосередитися на інших завданнях, які дійсно важливі там, де потрібні люди, таких як творчість, інновації та побудова відносин. Хіба це не найбільший шанс, який ви коли-небудь отримаєте, рости та розвиватися у своїй професії?

Подібно до промислової революції, яка спочатку викликала великий страх, але пізніше була відзначена за підвищення рівня життя в усьому суспільстві, штучний інтелект є трансформаційним моментом в історії людства. Хоча ініціювання змін може бути незручним, історія говорить нам, що вони створюють нові ролі, галузі та можливості, про які ми раніше навіть не мріяли.

Дослідження етичних наслідків впровадження штучного інтелекту

Які ключові етичні питання порушує контент, створений штучним інтелектом? Коли клієнти вимагають автентичності, а штучний інтелект штампує дезінформацію або упереджену інформацію, довіра до вашого бренду знаходиться під загрозою. Мистецтво полягає в балансі: використовуйте штучний інтелект, щоб доповнити, а не замінити людську креативність, і зацікавити співробітників і клієнтів таким чином, щоб вони відчували себе людськими та заслуговували на довіру.

Ваші співробітники знаходяться в аналогічному становищі. Вони спостерігають за тим, як штучний інтелект каскадом проникає на їхнє робоче місце, як цифрове цунамі, і їм потрібно знати, де вони знаходяться. Не залишайте їх на самоздогад — прямо говоріть про те, як штучний інтелект збирається підтримувати їхні ролі. Але штучний інтелект в електронній комерції також порушує власні етичні питання та питання конфіденційності.

І ось тут етичний кодекс стає вашим провідником у пустелі штучного інтелекту. Подібно до чітко визначеної стежки для туристів, вона керує як вашою людською командою, так і системами штучного інтелекту через іноземну місцевість. Якщо ви занадто великі, щоб мати етичного керівника, який контролює кожне автоматизоване рішення, ця етична структура є необхідною вашою підстраховкою.

У чому секрет соусу? Прозорість. Ясність у практиках штучного інтелекту – це не лише встановлення правил, а й зміцнення довіри.

Стратегічне планування впровадження штучного інтелекту

Боїтеся, що впровадження штучного інтелекту занадто складне? Зробіть глибокий вдих — ви вже орієнтувалися в складних процесах, і це нічим не відрізняється. Хитрість полягає в тому, щоб перетворити цю гору роботи на маленькі кроки.

• Визначте реалістичні цілі: Уникайте кипіння океану. Зосередьтеся на кількох сферах, де штучний інтелект може мати короткостроковий вплив. Від автоматизації обслуговування клієнтів до оптимізації аналізу даних, почніть з малого та масштабуйтеся.
• Створіть свою часову шкалу: Коли ви зробите підкроки у своїй подорожі. Створюйте простір для експериментів — ніхто ніколи не досягав успіху, поспішаючи з інтеграцією штучного інтелекту. Давайте розіб’ємо це на етапи: дослідження, тестування, пілотна програма та повне розгортання.
• Розумно розподіляйте ресурси: йдеться не лише про гроші – подумайте про людей, технології та час. Переконайтеся, що члени вашої команди пройшли необхідне навчання. Подумайте про потреби в навчанні та можливу модернізацію інфраструктури.
• Оцінюйте те, що важливо: визначайте успіх з першого дня. Відстежуйте важливі KPI, які мають сенс для вашого бізнесу, будь то швидший час відповіді, економія коштів або краща точність.

Висновок

Штучний інтелект створює значні виклики, але він також має величезний трансформаційний потенціал для тих компаній, які готові використовувати його як можливість збільшити свою присутність на ринку.

Успіх полягає у вирішенні ключових проблем: забезпечення першокласного надання даних, непроникних заходів безпеки, позбавлення від упередженості в алгоритмах у процесі розробки та наявність системи, яка абсолютно гладка в інтеграції. Це великий проект, але такий, який приносить дивіденди в довгостроковій перспективі.

Часті запитання