Izazovi implementacije automatizacije umjetne inteligencije u e-trgovini

Identificiranje uobičajenih izazova umjetne inteligencije u e-trgovini

Prije nego što razgovarate o određenim rješenjima, morate biti svjesni izazova s kojima se možete susresti tijekom implementacije i korištenja umjetne inteligencije u poslovanju e-trgovine. Bilo da se radi o problemima s kvalitetom podataka ili integracijom, ovi odgovorni izazovi umjetne inteligencije mogli bi vrlo lako slomiti vašu implementaciju ili uspjeti.

🔦Prođimo kroz najčešće prepreke – i što je još važnije, kako ih riješiti.

Kvaliteta i količina podataka

Jeste li znali da se gotovo tri četvrtine tvrtki (74%) bori s postizanjem i skaliranjem vrijednosti pomoću umjetne inteligencije?

Istraživanje BCG-a koje je obuhvatilo (24. listopada 2024.) 1,000 CXO-a i viših rukovoditelja iz deset sektora u 59 zemalja Azije, Europe i Sjeverne Amerike. Za većinu tvrtki, pretvaranje ulaganja u umjetnu inteligenciju u stvarni utjecaj je ono gdje se cyber izazov umjetne inteligencije nazire najveći.

Jedna od najvećih prepreka je loše upravljanje podacima. Čak je i najbolje AI rješenje neučinkovito bez robusne podatkovne strategije. Čak su i rješenja za brigu o kupcima vođena umjetnom inteligencijom, kao što su AI pomoćnici za kupnju, učinkovita onoliko koliko su učinkoviti podaci na kojima su izgrađena. Ako su podaci o kojima ovise ustajali, rijetki ili loše strukturirani, bez obzira na to koliko je AI sofisticirana, točni i smisleni odgovori bit će nedostižni.

Dobre vijesti? Potpuno je rješivo. Prvi korak su centralizirani podaci — provjerite imate li čvrstu bazu znanja i entitete kao što su najnovija često postavljana pitanja, pojedinosti o proizvodu/usluzi, razgovori s klijentima. Ovo vrijeme i novčana ulaganja brzo će ubrati plodove s automatizacijom umjetne inteligencije, tako da ne morate biti zabrinuti.

Privatnost i sigurnost podataka

Kao što smo govorili u prethodnom poglavlju, AI radi na podacima, PUNO njih. Često to znači osjetljive podatke o klijentima.

Ali sa stajališta potrošača, u doba u kojem povrede podataka popunjavaju vijesti, ideja da prosječna osoba brine o svojoj privatnosti je razumljiva.

Strahovi potrošača oko korištenja umjetne inteligencije od strane tvrtki dobro su dokumentirani: studija Pew Research Centera (18. listopada 2023.) otkrila je da je ogromnih 81% ljudi u SAD-u zabrinuto da će tvrtke od kojih kupuju robu i usluge koristiti umjetnu inteligenciju za obradu svojih podataka na načine na koje radije ne bi radili.

Pristranost u algoritmima umjetne inteligencije

Dakle, zamislite da je AI poput super pametnog, ali pristranog pomoćnika. Ponekad svijet doživljava na binarni način, unatoč višestrukoj prirodi stvarnosti. Da, tako mogu funkcionirati algoritmi umjetne inteligencije. Oni stječu “predrasude” iz svojih podataka o treningu – slično kao dijete koje odrasta u okruženju punom stereotipa.

Iz poslovne perspektive to znači da vaša umjetna inteligencija možda igra favorite. Na primjer, sustav umjetne inteligencije može dosljedno preporučivati skuplje proizvode određenim segmentima kupaca, zanemarujući njihove stvarne preferencije. To nije samo nezgodno, već je loše i za posao.

Integracija s postojećim sustavima

Da biste u potpunosti prihvatili umjetnu inteligenciju, morate se odreći nekih od svojih postojećih alata, bez obzira na vaše osobne preferencije. Tužno je, ali ponekad vam omiljeni dodaci jednostavno više ne odgovaraju. Za mnoge internetske trgovine optimalno rješenje je držati se dobro uspostavljenih alata s besprijekornim integracijama. Uostalom, zašto biste željeli ponovno izmisliti kotač kada već postoje moćni AI alati, spremni za rad s vašim postojećim postavkama?

💡Na primjer, ako želite implementirati AI chatbot temeljen na obradi prirodnog jezika zajedno s live chatom s pametnim značajkama, ima smisla odabrati većeg partnera kao što je Smartsupp. Besprijekorno se integrira s vodećim platformama za e-trgovinu, uključujući Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce i PrestaShop. Te se integracije događaju brzo (u samo nekoliko minuta) i ne treba vam koder koji će vam pomoći da ih pokrenete.

Implementacija AI rješenja

Odabir vašeg AI rješenja samo je prvi korak na dugom putu. Vaši pravi izazovi počinju ovdje: morate imati dovoljno visokokvalitetnih podataka; morate rigorozno testirati pristranost umjetne inteligencije; i postizanje besprijekorne integracije između svih vaših sustava.

Ublažavanje pristranosti u algoritmima umjetne inteligencije

Kada je riječ o pristranosti umjetne inteligencije, dvije su stvari važne – kvaliteta ulaznih podataka i dobro definiran zadatak. AI ponekad pokušava pronaći rješenje kako bi nam ugodio čak i ako mu nedostaju neke važne informacije. Ali to se, nažalost, ponekad može obiti o glavu ako nije pravilno vođeno.

Svoju umjetnu inteligenciju morate hraniti ne bilo kakvim podacima, već kvalitetnim podacima koji predstavljaju cijeli spektar vaših poslovnih potreba. Zatim testirajte, testirajte i ponovno testirajte. Potražite trendove, identificirajte rupe u znanju i ponudite više informacija koje su nedostajale i pomažu u protuteži bilo kakvoj pristranosti. Da, to je dosadan posao – pokušavati pronaći iglu u plastu sijena, na neki način. Ali vjerujte nam da se apsolutno isplati.

Bilo da gradite umjetnu inteligenciju za pisanje teksta, automatizirate procese ili automatizirate brigu o kupcima kao AI chatbot, budite sigurni da zna kada treba postavljati pitanja kada je neizvjesno.

Osiguravanje transparentnosti u procesima umjetne inteligencije

Transparentnost u procesima umjetne inteligencije nadilazi jednostavno uključivanje pravila u pravni žargon. Radi se o tome da ta pravila budu vidljiva, razumljiva i opetovano provođena.

Da biste izgradili povjerenje svojih kupaca, oni moraju točno znati kako se njihovi podaci koriste, koje ste odluke donijeli i zašto. Transparentnost se ne može riješiti potvrdnim okvirom – to je razgovor koji je u tijeku, onaj koji bi trebao biti jasan i lako dostupan, a ne zakopan ispod odvjetničkog žargona.

Nema boljeg načina da steknete povjerenje od izravne komunikacije s kupcima. Odgovorite na njihova pitanja, pokrenite webinare i pišite biltene koji dosljedno pokrivaju tu temu. Postavite apoene i potaknite korisnike da se pojave na prilici. Osobni razgovor s njima, a zatim objašnjavanje nijansi umjetne inteligencije kontinuirano otvara okruženje transparentnosti. Uostalom, lopta je na vašem terenu – način na koji komunicirate s njima ključan je za stjecanje njihovog povjerenja.

Zaštita privatnosti i sigurnosti podataka

Bankovni trezor štiti milijunsku imovinu. U eri umjetne inteligencije tako bismo trebali postupati s podacima o kupcima. Jedna pukotina u vašoj sigurnosti i samo tako – vaša će se reputacija srušiti poput paketa karata.

S AI sustavima koji obrađuju tone osjetljivih podataka u našem suvremenom digitalnom okruženju, zaštita nije samo važna, već i vitalna. Vaša strategija zaštite podataka također se mora promijeniti, baš kao što zemlje imaju različite zakone. Bilo da se radi o GDPR-u u Europi ili CCPA-u u Kaliforniji.

Evo provjerenih metoda za bolju zaštitu podataka:

• Šifrirajte sve: Šifrirajte podatke u prijenosu i mirovanju, koristeći end-to-end enkripciju. A ako ga ne možete pročitati, ne možete ga ukrasti.
• Ograničite pristup: Implementirajte stroge kontrole pristupa i osigurajte da korisnici predlože samo ono što im je potrebno.
• Često provjeravajte: Revizije su vaša blagodat. Oni su vaš sustav ranog upozorenja da su prijetnje ranjivosti.
• Obučite svoj tim: Vaša je sigurnost čvrsta onoliko koliko je čvrsta njegova najslabija veza. Česti treninzi izoštravaju vaš tim i obavještavaju ih o trenutnim prijetnjama.

Integracija umjetne inteligencije s postojećim sustavima

Da bi automatizacija dobro funkcionirala, moraju se sastaviti potrebni tehnički resursi. Vaši alati moraju neprimjetno dijeliti podatke i raditi u tandemu. A ako to ne učine? Pa, onda je bolje da imate jak razvojni tim koji će izgraditi te mostove za vas. Evo problema s kojima ćete se vrlo vjerojatno suočiti:

• Otpor naslijeđenog sustava: Vaši stari sustavi govore zastarjelim jezikom, a moderni AI alati ih jednostavno ne razumiju.
• Neusklađenost formata podataka: Svaki sustav ima svoje vlasničke načine pohrane i obrade podataka.
• Nedostaci u brzini obrade: Neki od vaših trenutnih sustava i dalje mogu raditi brzinom “dial-up”, dok AI zahtijeva širokopojasno okruženje. U konačnici, razlike u brzini mogu osakatiti cijelu vašu postavku kao ništa drugo.
• Sukobi sigurnosnih protokola: Moderni sustavi umjetne inteligencije često dolaze sa strogim sigurnosnim mjerama koje se mogu izravno sudariti sa sigurnosnim modelima koji su sada postavljeni na vašim sustavima.
• Režijski troškovi održavanja integracije: Zapamtite – nakon što sve povežete, održavanje rada potpuno je drugačiji izazov.

Upravljanje organizacijskim utjecajem

Postoje dva odvojena pristupa koja tvrtke mogu koristiti pri implementaciji umjetne inteligencije za svoje poslovanje.

Prvi put je smanjenje troškova – zamjena ljudskih zaposlenika sustavima umjetne inteligencije kako bi se održala proizvodnja uz povećanje profitnih marži. Taj pristup može biti učinkovit u kratkom roku, ali rezultira propuštenim prilikama za ljudski kapital i dugoročnom konkurentskom prednošću.

Drugi strateški put – i po našem mišljenju razumniji – vidi umjetnu inteligenciju kao akcelerator rasta. Umjesto smanjivanja, tvrtke ulažu u usavršavanje svojih ljudi, iskorištavanje umjetne inteligencije za obavljanje zadataka niske razine i povećanje razine produktivnosti. Radnici mogu postati profesionalci osnaženi umjetnom inteligencijom, ostavljajući im prostora za razmišljanje izvan okvira i ponavljanje, postavljajući pozornicu za rast.

Rješavanje problema otpuštanja radnih mjesta

Nedavni podaci Međunarodnog monetarnog fonda (14. siječnja 2024.) otkrili su značajan pomak u globalnoj radnoj snazi, pri čemu je umjetna inteligencija spremna utjecati na približno 40% radnih mjesta diljem svijeta. U razvijenim gospodarstvima, s potencijalnih 60 % pogođenih radnih mjesta, očekuje se da će se otprilike polovica tih uloga povećati, a ne zamijeniti integracijom umjetne inteligencije, što će rezultirati poboljšanom produktivnošću i novim prilikama.

Dakle, što reći zaposlenicima koji se boje da će biti zamijenjeni?

Evo jednog uparivanja: Umjesto da se bojite tehnologije, počnite na nju gledati kao na moćan alat koji će vam olakšati radni život. Umjesto da upadnete u monotoniju zadataka, sada se možete usredotočiti na druge zadatke koji su zaista važni tamo gdje su ljudi potrebni – kao što su kreativnost, inovativnost i izgradnja odnosa. Nije li ovo najveća prilika koju ćete ikada imati da rastete i razvijate se u svojoj profesiji?

Poput industrijske revolucije, koja je isprva izazvala veliki strah, ali je kasnije bila slavljena zbog podizanja životnog standarda u cijelom društvu, umjetna inteligencija je transformativni trenutak u ljudskoj povijesti. Iako pokretanje promjena može biti neugodno, povijest nam govori da stvara nove uloge, industrije i prilike o kojima prije nismo ni sanjali.

Istraživanje etičkih implikacija usvajanja umjetne inteligencije

Koja su ključna etička pitanja koja otvara sadržaj generiran umjetnom inteligencijom? Kada kupci zahtijevaju autentičnost, a umjetna inteligencija izbacuje dezinformacije ili pristrane informacije, vjerodostojnost vašeg brenda je na kocki. Umjetnost je u ravnoteži: koristite umjetnu inteligenciju kako biste dodali, a ne zamijenili ljudsku kreativnost i zadržali zaposlenike i kupce angažiranima na način koji se čini ljudskim i pouzdanim.

Vaši zaposlenici su u sličnoj poziciji. Gledaju kako umjetna inteligencija kaskadno ulazi na njihovo radno mjesto poput digitalnog tsunamija i moraju znati na čemu su. Ne ostavljajte ih da nagađaju – budite izravni o tome kako će umjetna inteligencija podržati njihove uloge. Ali umjetna inteligencija u e-trgovini također postavlja vlastita etička pitanja i pitanja privatnosti.

I ovdje etički kodeks postaje vaš vodič kroz divljinu umjetne inteligencije. Baš kao i dobro definirana staza za planinare, ona se kreće i vašim ljudskim timom i sustavima umjetne inteligencije kroz strani teren. Ako ste preveliki da biste imali etičkog nadzornika koji nadgleda svaku automatiziranu odluku, ovaj etički okvir nužno je vaša sigurnosna mreža.

Tajni umak? Transparentnost. Jasnoća u praksama umjetne inteligencije nije samo postavljanje pravila, već i izgradnja povjerenja.

Strateško planiranje za implementaciju umjetne inteligencije

Bojite se da je implementacija umjetne inteligencije previše složena? Duboko udahnite – već ste prolazili kroz komplicirane procese, a ovo nije ništa drugačije. Trik je u tome da ovo brdo posla pretvorite u male korake.

• Definirajte realne ciljeve: Izbjegavajte kuhanje oceana. Usredotočite se na nekoliko područja u kojima umjetna inteligencija može imati kratkoročni utjecaj. Od automatizacije korisničke službe do pojednostavljenja analize podataka, počnite s malim i povećajte se.
• Izradite vremensku traku: Kada ćete poduzeti korake na svom putovanju. Izgradite prostor za eksperimentiranje – nitko nikada nije uspio požuriti s integracijom umjetne inteligencije. Podijelimo to u faze: istraživanje, testiranje, pilot program i potpuna implementacija.
• Pametna raspodjela resursa: Ovdje se ne radi samo o novcu – uzmite u obzir ljude, tehnologiju i vrijeme. Osigurajte da članovi vašeg tima imaju potrebnu obuku. Razmislite o potrebama za obukom i mogućim nadogradnjama infrastrukture.
• Izmjerite ono što je važno: Definirajte uspjeh od prvog dana. Pratite važne KPI-jeve koji imaju smisla za vaše poslovanje, bilo da se radi o bržem vremenu odgovora, uštedi troškova ili boljoj točnosti.

Zaključak

AI predstavlja značajne izazove, ali također ima ogroman transformativni potencijal za one tvrtke koje su je spremne iskoristiti kao priliku za povećanje svoje prisutnosti na tržištu.

Uspjeh leži u rješavanju ključnih problema: osiguravanju prvoklasnog pružanja podataka, sigurnosnim mjerama koje su neprobojne, uklanjanju pristranosti u algoritmima u procesu razvoja i sustavu koji je apsolutno jednostavan za integraciju. To je veliki projekt, ali onaj koji se dugoročno isplati.

Često postavljana pitanja