AI automatizācijas ieviešanas izaicinājumi e-komercijā

Kopīgu MI problēmu apzināšana e-komercijā

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

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

Datu kvalitāte un kvantitāte

Vai zinājāt, ka gandrīz trim ceturtdaļām uzņēmumu (74 %) ir grūtības sasniegt un palielināt vērtību ar MI?

BCG aptauja, kas aptver (24. gada 2024. oktobris) 1,000 CXO un augstākā līmeņa vadītājus no desmit nozarēm 59 valstīs Āzijā, Eiropā un Ziemeļamerikā. Lielākajai daļai uzņēmumu mākslīgā intelekta ieguldījumu pārveidošana reālā ietekmē ir joma, kurā MI kiberproblēma ir vislielākā.

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

Labā ziņa? Tas ir pilnībā atrisināms. Pirmais solis ir centralizēti dati — pārliecinieties, ka jums ir stabila zināšanu bāze un entītijas, piemēram, jaunākie bieži uzdotie jautājumi, informācija par produktiem/pakalpojumiem, klientu sarunas. Šis laiks un naudas ieguldījumi ātri gūs labumu no AI automatizācijas, tāpēc nav jāuztraucas.

Datu konfidencialitāte un drošība

Kā mēs runājām iepriekšējā nodaļā, AI darbojas no datiem, daudz no tiem. Bieži vien tas nozīmē sensitīvus klientu datus.

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

Patērētāju bažas, kas saistītas ar mākslīgā intelekta izmantošanu uzņēmumos, ir labi dokumentētas: Pew Research Center pētījumā (2023. gada 18. oktobris) tika atklāts, ka milzīgs 81% cilvēku ASV ir nobažījušies, ka uzņēmumi, no kuriem viņi iegādājas preces un pakalpojumus, izmantos AI, lai apstrādātu savus datus tā, kā viņi to labprātāk nebūtu darījuši.

Neobjektivitāte AI algoritmos

Tātad, iedomājieties, ka AI ir kā super gudrs, bet neobjektīvs palīgs. Reizēm tā uztver pasauli binārā veidā, neskatoties uz realitātes daudzšķautņaino raksturu. Jā, tieši 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 AI, iespējams, spēlē izlasi. Piemēram, AI sistēma var konsekventi ieteikt augstākas cenas produktus noteiktiem klientu segmentiem, ignorējot to faktiskās preferences. Tas nav tikai neērti, tas ir slikti biznesam.

Integrācija ar esošajām sistēmām

Lai pilnībā izmantotu MI, 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 vēlētos no jauna izgudrot riteni, ja jau pastāv jaudīgi AI rīki, kas ir gatavi strādāt ar jūsu esošajiem iestatījumiem?

💡Piemēram, ja vēlaties ieviest AI tērzēšanas robotu, kura pamatā ir dabiskās valodas apstrāde, kā arī 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, lai palīdzētu jums sākt darbu.

AI risinājumu ieviešana

AI risinājuma izvēle ir tikai pirmais solis tālā ceļā. Jūsu patiesie izaicinājumi sākas šeit: jums ir jābūt pietiekami daudz augstas kvalitātes datiem; jums ir stingri jāpārbauda AI neobjektivitāte; un panākt nevainojamu integrāciju starp visām jūsu sistēmām.

Neobjektivitātes mazināšana MI algoritmos

Runājot par AI neobjektivitāti, svarīgas ir divas lietas — ievades datu kvalitāte un labi definēts uzdevums. Mākslīgais intelekts dažreiz cenšas rast risinājumu, lai mūs iepriecinātu, pat ja tam trūkst svarīgas informācijas. Bet tas diemžēl dažreiz var izraisīt pretēju efektu, ja tas nav pareizi vadīts.

Jums ir jāpiegādā savs AI ne tikai jebkuri dati, bet arī kvalitatīvi dati, kas atspoguļo visu jūsu uzņēmuma vajadzību spektru. Pēc tam pārbaudiet, pārbaudiet un pārbaudiet vēlreiz. Meklējiet tendences, identificējiet zināšanu caurumus un piedāvājiet vairāk informācijas, kuras trūkst, un palīdz līdzsvarot jebkuru neobjektivitāti. jā, tas ir nogurdinošs darbs — mēģināt atrast adatu siena kaudzē, sava veida. Bet ticiet mums, ka tas ir absolūti tā vērts.

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

AI procesu pārredzamības nodrošināšana

AI procesu pārredzamība sniedzas tālāk par vienkāršu noteikumu iekļaušanu juridiskajā žargonā. Tas ir par to, lai šie noteikumi būtu redzami, saprotami un atkārtoti izpildīti.

Lai veidotu jūsu klientu uzticību, viņiem ir precīzi jāzina, kā tiek izmantoti viņu dati, kādus lēmumus jūs pieņēmāt un kāpēc. Caurspīdīgumu nevar atrisināt ar izvēles rūtiņu – tā ir nepārtraukta saruna, kurai jābūt skaidrai un viegli pieejamai, nevis apraktai zem jurista žargona.

Nav labāka veida, kā nopelnīt uzticību, kā tieši sazināties ar klientiem. Atbildiet uz viņu jautājumiem, vadiet tīmekļseminārus un rakstiet biļetenus, kas pastāvīgi aptver šo tēmu. Iestatiet nominālvērtības un mudiniet lietotājus ierasties uz šo notikumu. Runājot ar viņiem personīgi un pēc tam izskaidrojot MI nianses, nepārtraukti paveras caurspīdīga vide. Galu galā bumba ir jūsu laukumā – tas, kā jūs ar viņiem komunicējat, ir ļoti svarīgi, lai iegūtu viņu uzticību.

Datu konfidencialitātes un drošības aizsardzība

Bankas seifs aizsargā miljoniem aktīvu. Mākslīgā intelekta laikmetā tieši tā mums vajadzētu izturēties pret klientu datiem. Viena plaisa jūsu drošībā, un tieši tāpat – jūsu reputācija sabruks kā kāršu paka.

Tā kā mākslīgā intelekta sistēmas mūsdienu digitālajā vidē apstrādā tonnām sensitīvu datu, aizsardzība ir ne tikai svarīga, bet arī būtiska. Arī jūsu datu aizsardzības stratēģijai ir jāmainās, tāpat kā valstīs ir atšķirīgi likumi. Neatkarīgi no tā, vai tā ir, piemēram, VDAR Eiropā vai CCPA Kalifornijā.

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

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

AI integrēšana esošajās sistēmās

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

• Mantotā sistēmas pretestība: jūsu vecās sistēmas runā novecojušā valodā, un mūsdienu AI rīki tās vienkārši nesaprot.
• Datu formātu nesaderības: 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 AI ir nepieciešama platjoslas vide. Galu galā ātruma atšķirības var kropļot visu jūsu iestatījumu 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 atšķirīgs izaicinājums.

Organizācijas ietekmes pārvaldība

Ir divas atsevišķas pieejas, ko uzņēmumi var izmantot, ieviešot AI savā uzņēmējdarbībā.

Pirmais ceļš ir saistīts ar izmaksu samazināšanu — cilvēku aizvietošanu ar mākslīgā intelekta sistēmām, lai saglabātu izlaidi, vienlaikus palielinot peļņas normas. Šī pieeja var būt efektīva īstermiņā, bet tā rada neizmantotas iespējas cilvēkkapitālam un ilgtermiņa konkurētspējas priekšrocības.

Otrais stratēģiskais ceļš — un, mūsuprāt, saprātīgākais ceļš — MI tiek uzskatīts par izaugsmes paātrinātāju. Tā vietā, lai veiktu samazināšanu, uzņēmumi iegulda līdzekļus savu darbinieku prasmju pilnveidē, mākslīgā intelekta izmantošanā, lai rūpētos par zema līmeņa uzdevumiem, un produktivitātes līmeņa paaugstināšanā. Darbinieki var kļūt par MI pilnvarotiem profesionāļiem, atstājot viņiem iespēju domāt ārpus rāmjiem un iterēt, tādējādi radot augsni izaugsmei.

Darbvietu pārvietošanas problēmu risināšana

Nesenie Starptautiskā Valūtas fonda dati (2024. gada 14. janvāris) atklāja būtiskas pārmaiņas pasaules darbaspēkā, un mākslīgais intelekts ir gatavs ietekmēt aptuveni 40 % darbvietu visā pasaulē. Paredzams, ka attīstītajās valstīs, kurās potenciāli tiks skarti 60 % darbvietu, aptuveni puse no šīm lomām tiks paplašinātas, nevis aizstātas ar MI integrāciju, kā rezultātā uzlabosies ražīgums un radīsies jaunas iespējas.

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

Šeit ir viens savienojums: tā vietā, lai baidītos no tehnoloģijām, sāciet to uzskatīt par spēcīgu rīku, kas paredzēts, lai atvieglotu jūsu darba dzīvi. Tā vietā, lai iekristu uzdevumu vienmuļībā, jūs tagad varat koncentrēties uz citiem uzdevumiem, kas patiešām ir svarīgi tur, kur cilvēki ir vajadzīgi , piemēram, radošums, inovācijas un attiecību veidošana. Vai tā nav lielākā iespēja, ko jebkad iegūsi, lai augtu un attīstītos savā profesijā?

Tāpat kā industriālā revolūcija, kas sākumā izraisīja lielas bailes, bet vēlāk tika cildināta par dzīves līmeņa paaugstināšanu visā sabiedrībā, MI 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.

MI ieviešanas ētisko seku izpēte

Kādas ir galvenās ētikas problēmas, ko rada MI radītais saturs? Kad klienti pieprasa autentiskumu un mākslīgais intelekts izplata dezinformāciju vai neobjektīvu informāciju, jūsu zīmola uzticamība ir uz augšu. Māksla ir līdzsvarā: izmantojiet MI, lai papildinātu, nevis aizstātu cilvēku radošumu un noturētu darbiniekus un klientus tādā veidā, kas jūtas cilvēcīgs un uzticams.

Jūsu darbinieki ir līdzīgā situācijā. Viņi vēro, kā mākslīgais intelekts kaskādē ienāk viņu darba vietā kā digitāls cunami, un viņiem ir jāzina, kur viņi atrodas. Neļaujiet viņiem uzminēt — esiet tiešs par to, kā mākslīgais intelekts atbalstīs viņu lomas. Taču MI e-komercijā rada arī savus ētikas un privātuma jautājumus.

Un šeit ir vieta, kur ētikas kodekss kļūst par jūsu ceļvedi AI tuksnesī. Tāpat kā labi definēta taka ceļotājiem, tā pārvietojas gan jūsu cilvēku komandā, gan AI sistēmās pa svešu reljefu. Ja esat pārāk liels, lai būtu ētisks uzraugs, kas pārrauga katru automatizētu lēmumu, šis ētiskais satvars ir nepieciešams jūsu drošības tīklam.

Slepenā mērce? Caurredzamība. Skaidrība par MI praksi nozīmē ne tikai noteikumu noteikšanu, bet arī uzticēšanās veidošanu.

AI ieviešanas stratēģiskā plānošana

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

• Definējiet reālistiskus mērķus: Izvairieties no okeāna vārīšanās. Koncentrējieties uz dažām jomām, kurās MI var būt īstermiņa ietekme. Sākot ar klientu apkalpošanas automatizēšanu un beidzot ar datu analīzes racionalizēšanu, sāciet ar mazumiņu un paplašiniet mērogu.
• Izveidojiet savu laika skalu: Kad jūs savā ceļojumā veiksiet apakšsoļus. Veidojiet vietu eksperimentiem — nevienam nekad nav izdevies steigties integrēt MI. Sadalīsim to posmos: pētniecība, tests, izmēģinājuma programma un pilnīga ieviešana.
• Piešķiriet resursus gudri: tas neattiecas tikai uz naudu — ņemiet vērā cilvēkus, tehnoloģijas un laiku. Pārliecinieties, ka jūsu komandas locekļiem ir nepieciešamā apmācība. Padomājiet par apmācību vajadzībām un iespējamiem infrastruktūras uzlabojumiem.
• Novērtējiet, kas ir svarīgi: definējiet panākumus jau no pirmās dienas. Pārraugiet svarīgus KPI, kas ir noderīgi jūsu uzņēmumam, neatkarīgi no tā, vai tas ir ātrāks atbildes laiks, izmaksu ietaupījums vai labāka precizitāte.

Secinājums

MI rada būtiskas problēmas, taču tam ir arī milzīgs pārveidojošs potenciāls tiem uzņēmumiem, kuri vēlas to izmantot kā iespēju palielināt savu klātbūtni tirgū.

Panākumu pamatā ir galveno problēmu risināšana: pirmklasīgas datu sniegšanas nodrošināšana, necaurejami drošības pasākumi, atbrīvošanās no algoritmu neobjektivitātes izstrādes procesā un tādas sistēmas izveide, kuras integrēšana ir absolūti vienmērīga. Tas ir liels projekts, bet tāds, kas ilgtermiņā maksā dividendes.

Bieži uzdotie jautājumi