Izzivi pri izvajanju avtomatizacije umetne inteligence v e-trgovini

Prepoznavanje najpogostejših izzivov AI v e-trgovini

Preden začnemo razpravljati o posameznih rešitvah, se morate zavedati izzivov, s katerimi se lahko srečate pri uvajanju in uporabi UI v e-poslovanju. Ne glede na to, ali gre za kakovost podatkov ali težave z integracijo, ti odgovorni izzivi UI lahko zelo dobro pokvarijo vašo implementacijo ali pa vam jo omogočijo. 🔦Prehodimo skozi najpogostejše ovire – in kar je še pomembneje, kako se jih lotiti.

Kakovost in količina podatkov

Ali ste vedeli, da ima skoraj tri četrtine podjetij (74 %) težave pri doseganju in povečevanju vrednosti z umetno inteligenco?

Raziskava BCG, ki zajema (24. oktober 2024), med 1 000 direktorji in vodilnimi delavci iz desetih sektorjev v 59 državah v Aziji, Evropi in Severni Ameriki. Za večino podjetij je preoblikovanje naložb v UI v dejanski učinek tisti del, kjer se pojavlja največji kibernetski izziv UI.

Ena največjih ovir je slabo upravljanje podatkov. Tudi najboljša rešitev umetne inteligence je neučinkovita brez zanesljive podatkovne strategije. Celo rešitve za oskrbo strank, ki jih poganja umetna inteligenca, kot so nakupovalni pomočniki z umetno inteligenco, so učinkovite le toliko, kolikor so učinkoviti podatki, na katerih so zgrajeni. Če so podatki, od katerih so odvisne, zastareli, redki ali slabo strukturirani, bodo ne glede na to, kako izpopolnjena je umetna inteligenca, natančni in smiselni odgovori težko dosegljivi. Dobra novica? To je popolnoma rešljivo. Prvi korak so centralizirani podatki – poskrbite za trdno bazo znanja in entitete, kot so najnovejša pogosto zastavljena vprašanja, podrobnosti o izdelkih/storitvah, pogovori s strankami. Ta časovna in denarna naložba se bo z avtomatizacijo z umetno inteligenco hitro obrestovala, zato ni treba biti zaskrbljen.

Source: Depositphotos

Zasebnost in varnost podatkov

Kot smo govorili v prejšnjem poglavju, umetna inteligenca deluje na podlagi podatkov, in to veliko podatkov. Pogosto to pomeni občutljive podatke o strankah. Toda s stališča potrošnikov je v dobi, ko novice polnijo kršitve varnosti podatkov, pojem povprečnega človeka, ki skrbi za svojo zasebnost, razumljiv. Strahovi potrošnikov v zvezi z uporabo UI v podjetjih so dobro dokumentirani: študija Pew Research Center (18. oktober 2023) je pokazala, da kar 81 % ljudi v ZDA skrbi, da bodo podjetja, pri katerih kupujejo blago in storitve, uporabljala UI za obdelavo njihovih podatkov na način, ki ga raje ne bi.

Predsodki v algoritmih umetne inteligence

Predstavljajte si, da je umetna inteligenca kot izjemno pameten, vendar pristranski pomočnik. Včasih svet dojema binarno, čeprav je resničnost večplastna. Da, tako lahko delujejo algoritmi umetne inteligence. Na podlagi podatkov za usposabljanje pridobijo “pristranskost” – podobno kot otrok, ki odrašča v okolju, polnem stereotipov. S poslovnega vidika to pomeni, da vaša umetna inteligenca morda igra favorite. Sistem AI lahko na primer določenim segmentom strank dosledno priporoča dražje izdelke, pri čemer ne upošteva njihovih dejanskih preferenc. To ni le neprijetno, ampak tudi slabo za poslovanje.

Integracija z obstoječimi sistemi

Če želite v celoti sprejeti umetno inteligenco, se morate odpovedati nekaterim obstoječim orodjem, ne glede na svoje osebne preference. Žalostno je, a včasih vaši najljubši dodatki preprosto ne ustrezajo več. za številne spletne trgovine je optimalna rešitev, da ostanejo pri uveljavljenih orodjih z brezhibno integracijo. Navsezadnje, zakaj bi želeli na novo izumljati kolo, ko pa že obstajajo zmogljiva orodja umetne inteligence, ki so pripravljena za delo z vašo obstoječo postavitvijo?

💡Če želite na primer uvesti klepetalnega robota umetne inteligence, ki temelji na obdelavi naravnega jezika, skupaj s klepetalnikom v živo s pametnimi funkcijami, je za vas smiselno izbrati večjega partnerja, kot je Smartsupp. Brez težav se integrira z vodilnimi platformami za e-trgovino, vključno s Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce in PrestaShop. Te integracije se izvedejo hitro (v nekaj minutah) in ne potrebujete programerja, ki bi vam pomagal pri vzpostavitvi in delovanju vsake od njih.

Source: Depositphotos

Izvajanje rešitev z umetno inteligenco

Izbira rešitve AI je le prvi korak na dolgi poti. Tu se začnejo vaši pravi izzivi: imeti morate dovolj visokokakovostnih podatkov; strogo morate testirati pristranskost UI in doseči nemoteno integracijo med vsemi sistemi.

Zmanjševanje pristranskosti algoritmov umetne inteligence

Ko gre za pristranskost algoritmov AI, sta pomembni dve stvari – kakovost vhodnih podatkov in dobro opredeljena naloga. UI včasih poskuša poiskati rešitev, ki bi nam ugajala, čeprav ji manjkajo nekatere pomembne informacije. To pa se žal lahko včasih maščuje, če ni ustrezno usmerjena. UI ne smete dovajati le kakršnih koli podatkov, temveč kakovostne podatke, ki predstavljajo celoten spekter vaših poslovnih potreb. Nato testirajte, testirajte in še enkrat testirajte. Poiščite trende, prepoznajte luknje v znanju in ponudite več informacij, ki so manjkale in pomagajo uravnovesiti morebitno pristranskost. Ja, to je naporno delo – poizkušati najti iglo v kopici sena, nekako tako. Toda verjemite nam, da je vsekakor vredno. Ne glede na to, ali gradite umetno inteligenco za pisanje besedil, avtomatizacijo procesov ali avtomatizacijo oskrbe strank v obliki klepetalnega robota z umetno inteligenco, bodite prepričani, da ve, kdaj naj postavlja vprašanja, kadar je negotova.

Zagotavljanje preglednosti v procesih umetne inteligence

Preglednost v procesih UI presega zgolj vključitev pravil v pravni žargon. Gre za to, da ta pravila postanejo vidna, razumljiva in se večkrat izvajajo. Če želite zgraditi zaupanje svojih strank, morajo natančno vedeti, kako se uporabljajo njihovi podatki, kakšne odločitve ste sprejeli in zakaj. Transparentnosti ni mogoče rešiti s potrditvenim okencem – gre za stalen pogovor, ki mora biti jasen in lahko dostopen, ne pa zakopan pod odvetniškim žargonom. Ni boljšega načina za pridobivanje zaupanja kot neposredno komuniciranje s strankami. Odgovarjajte na njihova vprašanja, organizirajte spletne seminarje in pišite novice, ki dosledno obravnavajo to temo. Določite imenovalce in spodbudite uporabnike, da se pokažejo ob tej priložnosti. Osebni pogovor z njimi in nato nenehno pojasnjevanje nians umetne inteligence odpreta okolje preglednosti. Navsezadnje je žogica na vašem igrišču – to, kako komunicirate z njimi, je ključnega pomena pri pridobivanju njihovega zaupanja.

Source: Depositphotos

Varovanje zasebnosti in varnosti podatkov

Bančni trezor varuje milijonska sredstva. V dobi umetne inteligence moramo tako ravnati tudi s podatki o strankah. Ena sama razpoka v vašem varovanju, in tako kot to – vaš ugled se bo sesul kot zavojček kart. Ker sistemi umetne inteligence v sodobnem digitalnem okolju obdelujejo na tone občutljivih podatkov, je zaščita ne le pomembna, temveč življenjskega pomena. Tudi vaša strategija za zaščito podatkov se mora spreminjati, tako kot imajo države različne zakone. Pa naj bo to na primer GDPR v Evropi ali CCPA v Kaliforniji. Tukaj so preverjene metode za boljšo zaščito vaših podatkov:

• Šifrirajte vse: Šifrirajte podatke pri prenosu in v mirovanju z uporabo šifriranja od konca do konca. Če ga ne morete prebrati, ga tudi ne morete ukrasti.
• Omejite dostop: Izvedite strog nadzor nad dostopom in zagotovite, da bodo uporabniki uporabljali le predloge, ki jih potrebujejo.
• Pogosto izvajajte revizijo: Revizije so vaša prednost. So vaš sistem za zgodnje opozarjanje, da so grožnje ranljivosti.
• Usposabljanje ekipe: Vaša varnost je tako trdna, kot je trdna njena najšibkejša povezava. Pogosta usposabljanja izostrijo vašo ekipo in jo sproti obveščajo o aktualnih grožnjah.

Vključevanje umetne inteligence v obstoječe sisteme

Za dobro delovanje avtomatizacije je treba združiti potrebna tehnična sredstva. Vaša orodja si morajo brez težav izmenjevati podatke in delovati v tandemu. In če tega ne storijo? No, potem je bolje, da imate močno razvojno ekipo, ki bo te mostove zgradila namesto vas. Tukaj so težave, s katerimi se boste zelo verjetno srečali:

• Odpor starejših sistemov: Vaši stari sistemi govorijo zastarel jezik, sodobna orodja umetne inteligence pa jih preprosto ne razumejo.
• Neusklajenost formatov podatkov: Vsak sistem ima svoje lastne načine shranjevanja in obdelave podatkov.
• Razlike v hitrosti obdelave: Nekatere vaše trenutne sisteme morda še vedno uporabljate s klicno hitrostjo, medtem ko umetna inteligenca zahteva širokopasovno okolje. Razlike v hitrosti lahko na koncu ohromijo celotno konfiguracijo kot nič drugega.
• Konflikti varnostnih protokolov: Sodobni sistemi umetne inteligence so pogosto opremljeni s strogimi varnostnimi ukrepi, ki so lahko v navzkrižju z varnostnimi modeli, ki so zdaj nameščeni v vaših sistemih.
• Stroški vzdrževanja integracije: Ne pozabite – ko vse povežete, je vzdrževanje delovanja povsem drugačen izziv.

Zadnje iz kategorije Avtomatizacija in umetna inteligenca

10. marca 2025

10 min. branja

Preoblikovanje izkušenj strank s pogovorno umetno inteligenco in avtomatizacijo

19. decembra 2024

4 min. branja

Umetna inteligenca proti avtentičnosti: Vse večja potreba po preverjanju pristnosti v digitalnih vsebinah

13. decembra 2024

2 min. branja

Grokov novi generator slik Aurora: Kaj to pomeni za vaše e-trgovanje

Več

Upravljanje organizacijskega vpliva

Obstajata dva ločena pristopa, ki ju lahko podjetja uporabijo pri uvajanju umetne inteligence za svoje poslovanje. Pri prvi poti gre predvsem za zmanjševanje stroškov – nadomeščanje človeških zaposlenih s sistemi umetne inteligence, da bi ohranili proizvodnjo in hkrati povečali stopnjo dobička. Ta pristop je lahko kratkoročno učinkovit, vendar ima za posledico zamujene priložnosti za človeški kapital in dolgoročno konkurenčno prednost. Druga strateška pot – in po našem mnenju bolj smiselna – obravnava UI kot pospeševalnik rasti. Podjetja namesto v zmanjševanje števila zaposlenih vlagajo v izpopolnjevanje svojih zaposlenih, izkoriščajo UI za opravljanje manj zahtevnih nalog in povečujejo raven produktivnosti. Delavci lahko postanejo strokovnjaki, ki jim UI omogoča, da razmišljajo izven okvirov in iterirajo, kar je podlaga za rast.

Obravnava pomislekov glede premestitve delovnih mest

Nedavni podatki Mednarodnega denarnega sklada (14. januar 2024) so razkrili pomemben premik v svetovni delovni sili, saj bo umetna inteligenca vplivala na približno 40 % delovnih mest po vsem svetu. V razvitih gospodarstvih, kjer bi to lahko vplivalo na 60 % delovnih mest, se pričakuje, da bo približno polovica teh delovnih mest z vključevanjem umetne inteligence povečana in ne zamenjana, kar bo omogočilo večjo produktivnost in nove priložnosti. Kaj torej povedati zaposlenim, ki se bojijo zamenjave? Tukaj je en par: Namesto da se bojite tehnologije, jo začnite obravnavati kot zmogljivo orodje, ki naj bi vam olajšalo delovno življenje. Namesto da bi zapadli v monotonost nalog, se lahko zdaj osredotočite na druge naloge, ki so resnično pomembne in pri katerih so potrebni ljudje – kot so ustvarjalnost, inovativnost in vzpostavljanje odnosov. Mar ni to največja priložnost, ki jo boste kdajkoli dobili za rast in razvoj v svojem poklicu? Podobno kot industrijska revolucija, ki je sprva povzročila veliko strahu, pozneje pa je bila slavljena zaradi dviga življenjskega standarda v celotni družbi, je umetna inteligenca transformativni trenutek v zgodovini človeštva. Čeprav je sprožitev sprememb lahko neprijetna, nam zgodovina pove, da ustvarja nove vloge, panoge in priložnosti, o katerih se nam prej ni niti sanjalo.

Source: Depositphotos

Raziskovanje etičnih posledic sprejetja umetne inteligence

Katera so ključna etična vprašanja, ki jih sprožajo vsebine, ki jih ustvarja umetna inteligenca? Ko kupci zahtevajo pristnost, umetna inteligenca pa proizvaja dezinformacije ali pristranske informacije, je verodostojnost vaše blagovne znamke na kocki. Umetnost se skriva v ravnovesju: umetno inteligenco uporabljajte za dopolnitev človeške ustvarjalnosti in ne za njeno nadomestitev ter zaposlene in stranke vključite na človeški in zaupanja vreden način. Vaši zaposleni so v podobnem položaju. Opazujejo, kako umetna inteligenca kot digitalni cunami kaskadno vstopa na njihovo delovno mesto, in morajo vedeti, na čem so. Ne prepuščajte jim ugibanja – neposredno jim povejte, kako bo umetna inteligenca podprla njihove vloge. Toda UI v e-poslovanju odpira tudi lastna etična vprašanja in vprašanja zasebnosti. In tu postane etični kodeks vaš vodnik po puščavi UI. Podobno kot dobro določena pot za pohodnike usmerja tako vašo človeško ekipo kot sisteme UI po tujem terenu. Če ste preveliki, da bi imeli etičnega nadzornika, ki bi nadzoroval vsako avtomatizirano odločitev, je ta etični okvir nujno vaša varnostna mreža. Skrivna omaka? Preglednost. Jasnost glede praks umetne inteligence ne pomeni le določanja pravil, temveč tudi vzpostavljanje zaupanja.

Strateško načrtovanje za izvajanje umetne inteligence

Se bojite, da je izvajanje umetne inteligence preveč zapleteno? Globoko vdihnite – že prej ste krmarili po zapletenih procesih in pri tem ni nič drugače. Trik je v tem, da to zahtevno delo spremenite v majhne korake.

• Opredelite realistične cilje: Izogibajte se vrelišču v oceanu. Osredotočite se na nekaj področij, na katerih ima lahko umetna inteligenca kratkoročni učinek. Od avtomatizacije storitev za stranke do racionalizacije analize podatkov, začnite z majhnimi koraki in jih povečujte.
• Oblikujte časovni okvir: Določite, kdaj boste naredili posamezne korake na svoji poti. Zagotovite si prostor za eksperimentiranje – še nikomur ni uspelo, če je z vključevanjem umetne inteligence hitel. Razdelimo to na faze: raziskave, testiranje, pilotni program in popolna uvedba.
• Pametno razporedite vire: Ne gre samo za denar – upoštevajte ljudi, tehnologijo in čas. Poskrbite, da bodo člani vaše ekipe deležni potrebnega usposabljanja. Razmislite o potrebah po usposabljanju in morebitnih nadgradnjah infrastrukture.
• Merite, kar je pomembno: Od prvega dne opredelite uspeh. Spremljajte pomembne ključne kazalnike uspešnosti, ki so smiselni za vaše podjetje, naj gre za hitrejši odzivni čas, prihranek stroškov ali večjo natančnost.

Zaključek

Umetna inteligenca predstavlja velike izzive, vendar ima tudi ogromen transformacijski potencial za tista podjetja, ki so jo pripravljena izkoristiti kot priložnost za povečanje svoje prisotnosti na trgu. Uspeh se skriva v reševanju ključnih težav: zagotavljanju prvovrstnih podatkov, varnostnih ukrepih, ki so neprepustni, odpravljanju pristranskosti algoritmov v procesu razvoja in sistemu, ki ga je mogoče popolnoma nemoteno integrirati. Gre za velik projekt, ki pa se dolgoročno obrestuje.

Source: Depositphotos

Pogosta vprašanja