Viisi teknistä seikkaa hyödynnettäessä Generatiivista tekoälyä digitaalisten kokemusten parantamiseen

Luovan tekoälyn käyttöönotto digitaalisissa kokemuksissa ei ole helppoa. Organisaatioiden tulee ottaa huomioon erilaisia ​​tekijöitä, mukaan lukien koulutusmallit ja tiedostamattoman harhaanjohtamisen mahdollisuus, hyperautomaatio, turvallisuusriskit, toteutuksen tekniset näkökohdat sekä skaalautuvuus ja suorituskyky. Tässä artikkelissa tarkastelemme kutakin näistä lähemmin ja keskustelemme siitä, kuinka organisaatiot voivat hallita niitä hyödyntääkseen täysin luovaa tekoälyä houkuttelevampien asiakaskokemusten luomiseksi.

Generatiivinen tekoäly luottaa suuresti koulutusmalliensa laatuun sisällön luomisessa. Harjoitteludatan huolellinen kuratointi on välttämätöntä sen varmistamiseksi, että ne edustavat monipuolista käyttäjäkuntaa ja käyttötapauksia, joita generatiivinen tekoäly kohtaa. Se on erityisen kriittinen, koska tekoäly pystyy jatkamaan tiedostamattomia harhoja, jotka voivat vaikuttaa negatiivisesti syrjäytyneisiin ryhmiin.

Tuoreen maailmanlaajuisen kyselymme mukaan 65 prosenttia organisaatioista kokee dataharhaa. Lisäksi 66 prosenttia ilmoitti, että he luottavat asteittain tekoälyyn/ML:ään päätöksenteossa ja 55 prosenttia odotti lisäävänsä edelleen riippuvuuttaan. Koska riippuvuus tekoälystä/ML:stä kuitenkin kasvaa edelleen, suurin osa ilmaisi huolensa mahdollisesta dataharhasta, joka kasvaa yhä merkittävämmäksi ongelmaksi.

Tuotemarkkinointipäälliköiden ja teknisten päättäjien on sisällytettävä koulutustietoihin monimuotoisuus keräämällä tietoja monista lähteistä väestörakenteen, maantieteellisen ja muiden olennaisten tekijöiden perusteella. Automaattiset työkalut voivat auttaa havaitsemaan ja vähentämään harhaa harjoitustiedoissa. Jotkut yritykset käyttävät koneoppimisalgoritmeja (ML) tunnistaakseen ja poistaakseen puolueellisen kielen tekstidatajoukoista, kun taas toiset käyttävät tilastollisia tekniikoita tunnistaakseen ja korjatakseen eroja väestörakenteen edustamisessa.

Hyperautomaatiossa yhdistyvät kehittyneet teknologiat, kuten tekoäly, ML ja robottiprosessiautomaatio automatisoimaan erilaisia ​​tehtäviä yksinkertaisesta tiedon syötöstä monimutkaiseen päätöksentekoon ja asiakaspalveluun. Se säästää aikaa, vähentää virheitä ja antaa työntekijöille mahdollisuuden keskittyä arvokkaampiin tehtäviin. Se luo asiakkaille yksilöllisiä ja mukaansatempaavia kokemuksia, mikä lisää tyytyväisyyttä ja uskollisuutta. On myös syytä huomata, että hyperautomaatiomarkkinoiden odotetaan kasvavan merkittävästi, ja sen ennustetaan kasvavan 10,81 miljardista dollarista vuonna 2023 26,67 miljardiin dollariin vuoteen 2028 mennessä.

Hyperautomaation toteuttaminen generatiivisella tekoälyllä edellyttää kuitenkin syvällistä teknologioiden ymmärtämistä ja huolellista harkintaa, jotta vältetään liiallinen automatisointi ja ihmisen kosketuksen menettäminen. Parhaita käytäntöjä ovat pienessä mittakaavassa aloittaminen ja optimointia vaativien prosessien automatisointi. Siihen on osallistuttava kaikki sidosryhmät ja löydettävä tasapaino automaation ja personoinnin välillä. Näitä käytäntöjä noudattamalla yritykset voivat luoda tehokkaita ja ihmiskeskeisiä digitaalisia kokemuksia, jotka ilahduttavat asiakkaita.

Tekoälyn edistyminen tuo parannuksia, mutta sääntelyn puute herättää huolta puolueellisuudesta, eettisyydestä ja inhimillisestä valvonnasta. Puolueet tiedot johtavat epäoikeudenmukaiseen kohteluun erityisesti terveydenhuollossa, rikosoikeudessa ja palkkaamisessa. Sääntelemätön tekoäly mahdollistaa epäeettiset käytännöt ja tietojen väärinkäytön, ja läpinäkymättömät järjestelmät aiheuttavat vastuullisuusongelmia ja riskejä, kuten disinformaatiota. Tarvitsemme kattavia säännöksiä, jotka kattavat yksityisyyden, avoimuuden, puolueellisuuden vähentämisen ja turvallisuuden. Tekoälyn hallinnan tulevaisuus riippuu hallitusten, organisaatioiden ja sidosryhmien yhteistyöstä.

EU kehittää tekoälyä koskevaa lakia parantaakseen tietojen laatua, avoimuutta, inhimillistä valvontaa ja vastuullisuutta koskevia säännöksiä sekä eettisiä huolenaiheita ja täytäntöönpanoongelmia terveydenhuollon, koulutuksen, rahoituksen ja energian kaltaisilla aloilla. Samoin ehdotetun Digital India Actin tavoitteena on varmistaa lakien johdonmukaisuus ja säännellä kehittyneitä teknologioita, kuten tekoälyä, lohkoketjua ja Web 3.0:aa, turvaten digitaalisten kansalaisten oikeudet ja edut.

Gartnerin mukaan ChatGPT:n suosio on johtanut huomattavaan vaikutukseen, mikä on johtanut 45 prosentin kasvuun johtajien AI-investoinneissa. Kasvava kiinnostus näkyy, kun 70 prosenttia näistä johtajista tutkii aktiivisesti generatiivista tekoälyä ja 19 prosenttia on jo ottanut sen käyttöön pilotti- tai tuotantovaiheessa.

Oikean generatiivisen tekoälytyypin valitseminen on elintärkeää, sillä jokaisella on omat vahvuutensa ja rajoituksensa. Sääntöpohjaiset järjestelmät käyttävät ennalta määritettyjä sääntöjä, mutta niiltä puuttuu joustavuus, kun taas hermoverkot voivat oppia ja mukautua, mutta ne ovat monimutkaisempia.

Yritysten on noudatettava parhaita käytäntöjä, kuten määriteltävä käyttötapaus, analysoitava tietojoukkoja harhojen varalta, valittava sopiva tekoälytyyppi sekä laadittava koulutus- ja seurantasuunnitelma. Vahvat turvatoimenpiteet ovat myös välttämättömiä arkaluonteisten tietojen suojaamiseksi.

Deloitten tekemän tutkimuksen mukaan noin 50 prosenttia johtajista piti tekoälyyn liittyvien riskien hallinnan, johdon sitoutumisen puutteen, ylläpidon ja lanseerauksen jälkeisen tuen ensisijaisena haasteena tekoälyn skaalauksessa.

Skaalautuvuus ja suorituskyky ovat tärkeitä, kun luova tekoäly sisällytetään digitaalisiin kokemuksiin. Hajautettu laskenta jakaa tehtävät pienempiin segmentteihin, joita käsitellään samanaikaisesti solmujen välillä suorituskyvyn parantamiseksi. Pilvilaskenta tarjoaa joustavaa resurssien allokointia skaalautuvuutta varten, mutta vaatii tehokasta resurssien hallintaa. Suorituskyvyn optimointi edellyttää tehokkaita algoritmeja, tietojen esikäsittelyä ja verkkoarkkitehtuuria sekä valvontaa ja analysointia. Parhaita käytäntöjä ovat investoiminen tehokkaisiin algoritmeihin, verkkoarkkitehtuurin jalostaminen, välimuistin ja eräkäsittelyn käyttö sekä pilvipalveluiden käyttö. Skaalautuvuuden ja suorituskyvyn priorisointi takaa poikkeukselliset digitaaliset kokemukset, jotka tyydyttävät käyttäjiä ja edistävät kasvua.

Generatiivisella tekoälyllä on voima muuttaa digitaalisia kokemuksia tehden niistä mukaansatempaavia, mukautettuja ja virtaviivaistettuja. Yritysten on kuitenkin vastattava teknisiin ja eettisiin haasteisiin. Yritykset voivat käyttää generatiivista tekoälyä vastuullisesti ja parantaa digitaalisia kokemuksia ottamalla käyttöön kattavan strategian harhaa, hyperautomaatiota, turvallisuutta, toteutusta, skaalautuvuutta ja suorituskykyä vastaan.