V posledných rokoch nie je žiadnym tajomstvom, že šírenie technologických inovácií strhlo celý svet. Najmä generatívna AI sa stáva čoraz populárnejšou s nástrojmi ako ChatGPT 100 miliónov používateľov len dva mesiace po spustení. Tieto pokročilé riešenia AI však nie sú ničím bez zmysluplných a kvalitných údajov.
Žiaľ, proces dosiahnutia tohto druhu údajov nie je vždy jednoduchý – spoločnosti potrebujú zachytávať a spracovávať údaje spôsobom, ktorý odstraňuje zaujatosť, a formátovať ich, aby ich AI mohla ľahko spotrebovať. Najmä ako spoločnosti AI ako OpenAI a Anthropic začnú míňať dáta na trénovanie svojich modelov AI rastie dôležitosť zhromažďovania použiteľných a zmysluplných údajov.
Ako sa svet AI rozširuje, spoločnosti musia pochopiť, aký vplyv majú kvalitné údaje v porovnaní s nekvalitnými údajmi na riešenia AI a rozhodujúcu úlohu, ktorú môžu zohrávať údaje o správaní pri vytváraní, školení a posilňovaní nástrojov riadených AI.
Vplyv kvality vs. slabé údaje na riešenia AI
Modely AI sa spoliehajú na údaje, aby sa naučili vzorce, robili predpovede a vykonávali úlohy. Ak sú tréningové údaje ohrozené, nepresné alebo zaplnené chybami, model môže produkovať neobjektívne a nespoľahlivé výsledky, zlú používateľskú skúsenosť, slabé miesta v zabezpečení a regulačné riziká. V skutočnosti spoločnosť Gartner odhaduje, že samotná nízka kvalita údajov stojí organizácie v priemere 12,9 milióna dolárov ročne.
Tréningové modely AI na kvalitných údajoch na druhej strane umožňujú organizáciám robiť lepšie a informovanejšie rozhodnutia, implementovať spoľahlivé procesy, znižovať problémy s dodržiavaním predpisov a vyhýbať sa nákladným následkom. Môže to tiež viesť k lepším skúsenostiam zákazníkov a zainteresovaných strán, zvýšeniu výnosov a podielu na trhu a zníženiu rizika. Bez holistických, zmysluplných a presných údajov budú mať spoločnosti problémy s budovaním a riadením týchto čoraz zložitejších aplikácií a ekosystémov umelej inteligencie.
Vzostup údajov o správaní
Údaje o správaní z interakcií produktov a služieb môžu spoločnostiam pomôcť poskytnúť podrobné informácie o modeloch AI. V skutočnosti, McKinsey & Company odhaduje, že organizácie, ktoré využívajú poznatky o správaní zákazníkov, prekonávajú svojich kolegov o 85 % v raste predaja a o viac ako 25 % v hrubej marži.
Údaje o správaní opisujú interakcie používateľov s digitálnym prostredím a odhaľujú podrobné preferencie a vzorce. Je to základný prvok na odhaľovanie sentimentu za kliknutiami používateľov. Údaje o správaní môžu napríklad odhaliť kritické metriky, ako je trvanie relácie, aktívny čas na webe, počet chybových správ alebo mŕtve kliknutia, aby spoločnostiam poskytli jasnejší obraz o zapojení používateľov, preferenciách a bodoch frustrácie.
Aj keď tieto údaje môžu pomôcť podnikom identifikovať nedostatky a zlepšiť používateľskú skúsenosť, obsahujú aj dôležité poznatky pre spoločnosti, aby mohli využiť nové možnosti svojich riešení AI, vrátane lepších predpovedí, vylepšených bezpečnostných opatrení a vylepšenej personalizácie:
Predpovedanie
Spoločnosti vybavené údajmi o správaní môžu získať cenné poznatky o správaní používateľov, vzorcoch, preferenciách a bolestivých bodoch, čo im umožňuje presnejšie predpovedať budúce správanie a následne vytvárať lepšie skúsenosti. Napríklad zobrazenia webových stránok, registrácie na odber bulletinu, aktivity nákupného košíka a zapojenie sociálnych médií nielenže fungujú ako digitálna navigácia, ale môžu byť aj indikátormi budúceho nákupného správania. S týmito údajmi budú mať spoločnosti lepšie informácie o správaní spotrebiteľov, čo im umožní informovanejšie predpovede a strategické rozhodovanie.
Identifikácia hrozieb
Spoločnosti môžu využiť údaje o správaní na identifikáciu hrozieb pri vývoji riešení AI analyzovaním vzorcov interakcie používateľov s cieľom zistiť anomálie alebo podozrivé aktivity. Monitorovaním metrík, ako je trvanie relácie používateľa alebo vzory kliknutí, môžu spoločnosti odhaliť odchýlky od bežného správania používateľov, ktoré môžu naznačovať hrozby alebo potenciálne zraniteľné miesta. Spoločnosť poskytujúca finančné služby môže napríklad využívať údaje o správaní, aby zistila, ako používatelia zvyčajne prechádzajú webom, a analyzujú nezrovnalosti s cieľom určiť, či je konkrétne správanie alebo vzor podvodné alebo nie. Tento proaktívny prístup umožňuje spoločnostiam rýchlo riešiť bezpečnostné problémy, zmierňovať riziká a chrániť svoje systémy AI.
Personalizácia
Keďže zrýchlený rast AI pretvára náš svet, hyperpersonalizované skúsenosti zákazníkov budú čoskoro štandardom. Pomocou údajov o správaní môžu technické tímy predvídať správanie a prispôsobiť skúsenosti používateľov. Firmy, ktoré sledujú históriu nákupov spotrebiteľov a vytvárajú podrobné profily zákazníkov, si môžu vybudovať silnejšiu lojalitu k značke. S týmito údajmi môžu maloobchodníci ponúkať skúsenosti, ktoré sú prispôsobenejšie prostredníctvom cielených ponúk a relevantných príležitostí na krížový predaj. Údaje o správaní môžu napríklad identifikovať nakupujúcich, ktorí s väčšou pravdepodobnosťou opustia svoj košík. Maloobchodníci môžu tieto informácie použiť na poskytovanie prispôsobenej zľavy cieľovému segmentu, čo môže potenciálne zmeniť stratené predaje na konverzie.
Údaje o správaní sú kľúčom k úspechu
V dobe, ktorá sa vyznačuje rýchlym technologickým pokrokom, závisí úspech a užitočnosť riešení AI na zmysluplných a presných údajoch. Keďže dopyt po kvalitných údajoch sa zintenzívňuje, údaje o správaní sa objavujú ako kľúčový zdroj pre vývoj AI. Využitím poznatkov získaných z interakcií používateľov môžu spoločnosti lepšie predvídať a predpovedať správanie používateľov, zisťovať hrozby a zabezpečovať systémy a poskytovať personalizované skúsenosti, ktoré predvídajú a prekračujú očakávania používateľov.
Ako sa prostredie AI neustále vyvíja, zahrnutie údajov o správaní nielenže zaisťuje účinnosť riešení AI, ale tiež pripravuje cestu pre transformačné a príjemné používateľské skúsenosti.
