AI automatizācijas ieviešanas izaicinājumi e-komercijā

Kopīgu mākslīgā intelekta problēmu identificēšana e-komercijā

Pirms apspriest konkrētus risinājumus, jums jāapzinās izaicinājumi, kas jums var rasties, ieviešot un izmantojot mākslīgo intelektu e-komercijas biznesā. Neatkarīgi no tā, vai tie ir datu kvalitātes vai integrācijas jautājumi, šie atbildīgie AI izaicinājumi var ļoti labi izjaukt jūsu ieviešanu vai to izdarīt.

🔦Apskatīsim visbiežāk sastopamos šķēršļus un vēl svarīgāk, kā tos risināt.

Datu kvalitāte un kvantitāte

Vai zinājāt, ka gandrīz trīs ceturtdaļas uzņēmumu (74%) cīnās, lai sasniegtu un palielinātu vērtību ar mākslīgo intelektu?

BCG aptauja, kas aptvēra (24. gada 2024. oktobris) 1,000 CXO un augstākā līmeņa vadītājiem no desmit nozarēm 59 valstīs Āzijā, Eiropā un Ziemeļamerikā. Lielākajai daļai uzņēmumu mākslīgā intelekta investīciju pārveidošana reālā ietekmē ir vieta, kur mākslīgā intelekta kiberizaicinājums ir vislielākais.

Viens no lielākajiem šķēršļiem ir slikta datu pārvaldība. Pat labākais AI risinājums ir neefektīvs bez spēcīgas datu stratēģijas. Pat mākslīgā intelekta vadīti klientu apkalpošanas risinājumi, piemēram, mākslīgā intelekta iepirkumu palīgi, ir tikpat efektīvi kā dati, uz kuriem tie ir balstīti. Ja dati, no kuriem viņi ir atkarīgi, ir novecojuši, reti vai slikti strukturēti, neatkarīgi no tā, cik sarežģīts ir mākslīgais intelekts, precīzas un jēgpilnas atbildes būs nenotveramas.

Labās ziņas? Tas ir pilnīgi atrisināms. Pirmais solis ir centralizēti dati – pārliecinieties, ka jums ir stabila zināšanu bāze un entītijas, piemēram, jaunākie bieži uzdotie jautājumi, produkta / pakalpojuma informācija, klientu sarunas. Šis laiks un naudas ieguldījumi ātri gūs atlīdzību ar mākslīgā intelekta automatizāciju, tāpēc nav jāuztraucas.

Datu konfidencialitāte un drošība

Kā mēs runājām iepriekšējā nodaļā, mākslīgais intelekts strādā no datiem, daudz no tiem. Bieži vien tas nozīmē sensitīvus klientu datus.

Bet no patērētāju viedokļa, laikmetā, kad datu pārkāpumi aizpilda ziņas, ir saprotams priekšstats par vidusmēra cilvēku, kas rūpējas par savu privātumu.

Patērētāju bailes par mākslīgā intelekta izmantošanu uzņēmumos ir labi dokumentētas: Pew Research Center pētījumā (2023. gada 18. oktobris) tika konstatēts, ka milzīgi 81% cilvēku ASV ir nobažījušies, ka uzņēmumi, no kuriem viņi iegādājas preces un pakalpojumus, izmantos mākslīgo intelektu, lai apstrādātu savus datus tā, kā viņi labprātāk nebūtu darījuši.

Neobjektivitāte mākslīgā intelekta algoritmos

Tātad, iedomājieties, ka mākslīgais intelekts ir kā super gudrs, bet neobjektīvs palīgs. Dažreiz tas uztver pasauli binārā veidā, neskatoties uz realitātes daudzšķautņaino raksturu. Jā, tā var darboties mākslīgā intelekta algoritmi. Viņi iegūst “aizspriedumus” no saviem apmācības datiem – līdzīgi kā bērns, kas aug stereotipu pilnā vidē.

No biznesa viedokļa tas nozīmē, ka jūsu mākslīgais intelekts varētu spēlēt favorītus. Piemēram, mākslīgā intelekta sistēma var konsekventi ieteikt augstākus produktus noteiktiem klientu segmentiem, ignorējot viņu faktiskās vēlmes. Tas ir ne tikai neērti, bet arī slikti biznesam.

Integrācija ar esošajām sistēmām

Lai pilnībā izmantotu mākslīgo intelektu, jums ir jāatsakās no dažiem esošajiem rīkiem neatkarīgi no jūsu personīgajām vēlmēm. Tas ir skumji, bet dažreiz jūsu iecienītākie aksesuāri vairs nederēs. Daudziem tiešsaistes veikaliem optimālais risinājums ir pieturēties pie labi izveidotiem rīkiem ar nevainojamu integrāciju. Galu galā, kāpēc jūs vēlaties no jauna izgudrot riteni, ja jaudīgi AI rīki jau ir gatavi strādāt ar esošo iestatījumu?

💡Piemēram, ja vēlaties ieviest AI tērzēšanas robotu, kas balstīts uz dabiskās valodas apstrādi, kopā ar tiešraides tērzēšanu ar viedajām funkcijām, jums ir lietderīgi izvēlēties lielāku partneri, piemēram, Smartsupp. Tas nemanāmi integrējas ar vadošajām e-komercijas platformām, tostarp Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce un PrestaShop. Šīs integrācijas notiek ātri (tikai dažu minūšu laikā), un jums nav nepieciešams kodētājs, kas palīdzētu jums sākt darbu.

AI risinājumu ieviešana

AI risinājuma izvēle ir tikai pirmais solis garā ceļojumā. Jūsu patiesie izaicinājumi sākas šeit: jums ir jābūt pietiekami daudz augstas kvalitātes datu; jums ir rūpīgi jāpārbauda mākslīgā intelekta aizspriedumi; un panākt nevainojamu integrāciju starp visām jūsu sistēmām.

AI algoritmu aizspriedumu mazināšana

Runājot par mākslīgā intelekta aizspriedumiem, ir divas lietas, kas ir svarīgas – ievades datu kvalitāte un skaidri definēts uzdevums. AI dažreiz cenšas rast risinājumu, lai mūs iepriecinātu, pat ja tam trūkst svarīgas informācijas. Bet tas diemžēl dažreiz var atgriezties, ja tas nav pienācīgi vadīts.

Jums ir jābaro jūsu AI ne tikai jebkuri dati, bet arī kvalitatīvi dati, kas atspoguļo visu jūsu biznesa vajadzību spektru. Pēc tam pārbaudiet, pārbaudiet un vēlreiz pārbaudiet. Meklējiet tendences, identificējiet zināšanu caurumus un piedāvājiet vairāk informācijas, kas trūkst un palīdz līdzsvarot jebkādus aizspriedumus. Jā, tas ir garlaicīgs darbs – mēģināt atrast adatu siena kaudzē. Bet ticiet mums, ka tas ir absolūti tā vērts.

Neatkarīgi no tā, vai veidojat mākslīgo intelektu, lai rakstītu tekstu, automatizētu procesus vai automatizētu klientu apkalpošanu kā AI tērzēšanas robotu, pārliecinieties, ka tas zina, kad uzdot jautājumus, ja tas nav skaidrs.

MI procesu pārredzamības nodrošināšana

Mākslīgā intelekta procesu pārredzamība pārsniedz vienkāršu noteikumu iekļaušanu juridiskajā žargonā. Tas ir par to, lai šie noteikumi būtu redzami, saprotami un atkārtoti izpildīti.

Lai veidotu klientu uzticēšanos, viņiem ir precīzi jāzina, kā tiek izmantoti viņu dati, kādus lēmumus esat pieņēmuši un kāpēc. Pārredzamību nevar atrisināt ar izvēles rūtiņu – tā ir nepārtraukta saruna, kurai jābūt skaidrai un viegli pieejamai, nevis apglabātai zem juristu žargona.

Nav labāka veida, kā nopelnīt uzticību, kā tieši sazināties ar klientiem. Atbildiet uz viņu jautājumiem, vadījiet vebinārus un rakstiet biļetenus, kas konsekventi aptver šo tēmu. Iestatiet konfesijas un mudiniet lietotājus ierasties uz šo pasākumu. Runājot ar viņiem personīgi un izskaidrojot mākslīgā intelekta nianses, nepārtraukti tiek atvērta pārredzamības vide. Galu galā, bumba ir jūsu laukumā – tas, kā jūs sazināties ar viņiem, ir ļoti svarīgi, lai iegūtu viņu uzticību.

Datu konfidencialitātes un drošības aizsardzība

Bankas seifs aizsargā miljoniem aktīvu. Mākslīgā intelekta laikmetā mums būtu jārīkojas ar klientu datiem. Viena plaisa jūsu drošībā, un tieši tāpat – jūsu reputācija sabruks kā kāršu paciņa.

Tā kā mākslīgā intelekta sistēmas mūsu mūsdienu digitālajā vidē apstrādā tonnas sensitīvu datu, aizsardzība ir ne tikai svarīga, bet arī ļoti svarīga. Ir jāmaina arī jūsu datu aizsardzības stratēģija, tāpat kā valstīs ir atšķirīgi tiesību akti. Neatkarīgi no tā, vai tas ir, piemēram, GDPR Eiropā vai CCPA Kalifornijā.

Tālāk ir norādītas pārbaudītas metodes, kā labāk aizsargāt jūsu datus.

• Šifrējiet visu: šifrējiet datus pārsūtīšanas laikā un miera stāvoklī, izmantojot pilnīgu šifrēšanu. Un, ja jūs to nevarat izlasīt, jūs to nevarat nozagt.
• Ierobežot piekļuvi: ieviesiet stingru piekļuves kontroli un pārliecinieties, ka lietotāji veido tikai to, kas viņiem nepieciešams.
• Revīzija bieži: revīzijas ir jūsu ieguvums. Tās ir jūsu agrīnās brīdināšanas sistēma, ka draudi ir ievainojamība.
• Apmāciet savu komandu: Jūsu drošība ir tik stabila kā tās vājākais savienojums. Biežas apmācības asina jūsu komandu un informē viņus par pašreizējiem draudiem.

AI integrēšana ar esošajām sistēmām

Lai automatizācija darbotos labi, ir jāapkopo nepieciešamie tehniskie resursi. Jūsu rīkiem ir nemanāmi jākopmaina dati un jāstrādā tandēmā. Un, ja viņi to nedara? Nu, tad jums labāk ir spēcīga izstrādes komanda, lai izveidotu šos tiltus jums. Šeit ir problēmas, ar kurām jūs, visticamāk, saskarsieties:

• Mantotā sistēmas pretestība: Jūsu vecās sistēmas runā novecojušā valodā, un mūsdienu AI rīki tos vienkārši nesaprot.
• Datu formātu neatbilstības: katrai sistēmai ir savi patentēti datu glabāšanas un apstrādes veidi.
• Apstrādes ātruma nepilnības: dažas no jūsu pašreizējām sistēmām joprojām var darboties ar iezvanes ātrumu, savukārt mākslīgajam intelektam ir nepieciešama platjoslas vide. Galu galā ātruma atšķirības var kropļot visu jūsu iestatīšanu kā nekas cits.
• Drošības protokolu konflikti: bieži vien mūsdienu AI sistēmām ir stingri drošības pasākumi, kas var sadurties ar drošības modeļiem, kas tagad ir ieviesti jūsu sistēmās.
• Integrācijas uzturēšanas pieskaitāmās izmaksas: Atcerieties – kad esat visu savienojis, tā darbības uzturēšana ir pilnīgi cits izaicinājums.

Organizācijas ietekmes pārvaldība

Ir divas atsevišķas pieejas, ko uzņēmumi var izmantot, ieviešot mākslīgo intelektu savā biznesā.

Pirmais ceļš ir izmaksu samazināšana – cilvēku darbinieku aizstāšana ar AI sistēmām, lai saglabātu produkciju, vienlaikus palielinot peļņas normas. Šī pieeja var būt efektīva īstermiņā, bet tā rezultātā tiek zaudētas cilvēkkapitāla iespējas un ilgtermiņa konkurētspējas priekšrocības.

Otrais stratēģiskais ceļš – un, mūsuprāt, saprātīgākais – uzskata, ka mākslīgais intelekts ir izaugsmes paātrinātājs. Tā vietā, lai samazinātu, uzņēmumi iegulda savu darbinieku prasmju pilnveidē, izmantojot mākslīgo intelektu, lai rūpētos par zema līmeņa uzdevumiem, un paaugstinot produktivitātes līmeni. Darbinieki var kļūt par mākslīgā intelekta pilnvērtīgiem profesionāļiem, atstājot viņiem iespēju domāt ārpus rāmjiem un atkārtot, radot pamatu izaugsmei.

Darba pārvietošanas problēmu risināšana

Nesenie Starptautiskā Valūtas fonda dati (2024. gada 14. janvāris) atklāja būtiskas pārmaiņas pasaules darbaspēkā, un mākslīgais intelekts ietekmēs aptuveni 40% darbavietu visā pasaulē. Attīstītajās valstīs, kurās potenciāli ietekmē 60 % darbvietu, paredzams, ka aptuveni puse no šīm lomām tiks palielinātas, nevis aizstātas ar mākslīgā intelekta integrāciju, kā rezultātā uzlabosies produktivitāte un jaunas iespējas.

Tātad, ko jūs sakāt darbiniekiem, kuri baidās tikt aizstāti?

Šeit ir viens pāris: Tā vietā, lai baidītos no tehnoloģijām, sāciet to uzskatīt par spēcīgu rīku, kas paredzēts, lai atvieglotu jūsu darba dzīvi. Tā vietā, lai nonāktu uzdevumu monotonijā, tagad jūs varat koncentrēties uz citiem uzdevumiem, kas patiešām ir svarīgi tur, kur cilvēki ir nepieciešami, piemēram, radošums, inovācijas un attiecību veidošana. Vai tā nav lielākā iespēja, ko jūs jebkad saņemsiet augt un attīstīties savā profesijā?

Tāpat kā industriālā revolūcija, kas sākumā izraisīja lielas bailes, bet vēlāk tika slavēta par dzīves līmeņa paaugstināšanu visā sabiedrībā, mākslīgais intelekts ir pārveidojošs brīdis cilvēces vēsturē. Lai gan pārmaiņu izraisīšana var būt neērta, vēsture mums saka, ka tā rada jaunas lomas, nozares un iespējas, par kurām mēs nekad iepriekš neesam sapņojuši.

Mākslīgā intelekta ieviešanas ētisko seku izpēte

Kādi ir galvenie ētiskie jautājumi, ko rada mākslīgā intelekta radītais saturs? Kad klienti pieprasa autentiskumu un mākslīgais intelekts izplata dezinformāciju vai neobjektīvu informāciju, jūsu zīmola uzticamība ir uz smalcināšanas bloka. Māksla ir līdzsvarā: izmantojiet mākslīgo intelektu, lai papildinātu, nevis aizstātu cilvēka radošumu, un uzturētu darbinieku un klientu iesaisti tādā veidā, kas šķiet cilvēcīgs un uzticams.

Jūsu darbinieki ir līdzīgā situācijā. Viņi vēro, kā mākslīgais intelekts iekļūst viņu darba vietā kā digitālais cunami, un viņiem ir jāzina, kur viņi atrodas. Neatstājiet viņus uzminēt – esiet tiešs par to, kā mākslīgais intelekts atbalstīs viņu lomas. Bet mākslīgais intelekts e-komercijā izvirza arī savus ētikas un privātuma jautājumus.

Un šeit ētikas kodekss kļūst par jūsu ceļvedi mākslīgā intelekta tuksnesī. Tāpat kā skaidri definēta taka pārgājieniem, tā pārvieto gan jūsu cilvēku komandu, gan mākslīgā intelekta sistēmas pa svešu reljefu. Ja esat pārāk liels, lai ētikas uzraugs pārraudzītu katru automatizēto lēmumu, šis ētikas satvars obligāti ir jūsu drošības tīkls.

Slepenā mērce? Caurredzamība. Skaidrība par mākslīgā intelekta praksi ir ne tikai noteikumu noteikšana, bet arī uzticēšanās veidošana.

AI ieviešanas stratēģiskā plānošana

Baidāties, ka mākslīgā intelekta ieviešana ir pārāk sarežģīta? Dziļi ieelpojiet – jūs iepriekš esat pārvietojies sarežģītos procesos, un tas neatšķiras. Triks ir padarīt šo darba kalnu par mazuļa soļiem.

• Definējiet reālistiskus mērķus: Izvairieties no okeāna vārīšanas. Koncentrējieties uz pāris jomām, kurās mākslīgajam intelektam var būt īstermiņa ietekme. Sākot ar klientu apkalpošanas automatizēšanu un beidzot ar datu analīzes racionalizēšanu, sāciet maz un paplašiniet.
• Izveidojiet savu laika grafiku: Kad jūs veiksiet apakšsoļus savā ceļojumā. Veidojiet telpu eksperimentiem – nevienam nekad neizdevās, steidzoties integrēt AI. Sadalīsim to fāzēs: izpēte, testēšana, izmēģinājuma programma un pilnīga izvietošana.
• Sadalījiet resursus gudri: tas nav tikai par naudu – ņemiet vērā cilvēkus, tehnoloģijas un laiku. Pārliecinieties, ka jūsu komandas locekļiem ir nepieciešamā apmācība. Padomājiet par apmācības vajadzībām un iespējamiem infrastruktūras uzlabojumiem.
• Izmēriet to, kas ir svarīgi: definējiet panākumus no pirmās dienas. Pārraugiet svarīgus KPI, kas ir lietderīgi jūsu uzņēmumam, neatkarīgi no tā, vai tas ir ātrāks atbildes laiks, izmaksu ietaupījumi vai labāka precizitāte.

Secinājums

Mākslīgais intelekts rada ievērojamus izaicinājumus, taču tam ir arī milzīgs pārveidošanas potenciāls tiem uzņēmumiem, kuri vēlas to izmantot kā iespēju palielināt savu klātbūtni tirgū.

Panākumi ir galveno problēmu risināšanā: pirmās klases datu nodrošināšana, necaurlaidīgi drošības pasākumi, atbrīvošanās no algoritmu aizspriedumiem izstrādes procesā un absolūti vienmērīgas integrācijas sistēma. Tas ir liels projekts, bet tāds, kas ilgtermiņā maksā dividendes.

Bieži uzdotie jautājumi