Совместимость с ИИ: узнайте, как ИИ будет (и не будет) работать на ваш бренд

Волновой эффект искусственного интеллекта (ИИ) в различных аспектах бизнеса неоспорим. ИИ меняет методы работы компаний: от обслуживания клиентов до разработки продуктов и маркетинга. Из этого руководства вы узнаете о совместимости ИИ и о том, как ИИ может помочь улучшить ваш бренд. Мы также предоставим вам ключевые факторы, которые следует учитывать при оценке того, соответствует ли ИИ вашим уникальным бизнес-потребностям.

Оглавление

• Как бренды могут использовать ИИ для маркетинга?
• Технические проблемы
• Нетехнические проблемы
• Преодоление проблем совместимости с ИИ
• Будет ли искусственный интеллект работать на ваш бренд?

Как бренды могут использовать ИИ для маркетинга?

Изменение потребительских тенденций, сокращение бюджетов и все более сложная экономическая ситуация вынуждают бренды адаптироваться и внедрять инновации. По этой причине многие компании рассматривают новые возможности применения искусственного интеллекта. Эти технологии предоставляют надежную информацию о покупателях, которая позволяет компаниям понимать каждый аспект пути клиента.

Опрос Deloitte, проведенный в 2023 году, показал, что 79 процентов респондентов полностью использовали три или более технологии искусственного интеллекта, что на 15 процентов больше, чем в прошлом году. Поскольку популярность искусственного интеллекта стремительно растет и он служит подтверждением концепции для бизнес-лидеров, кажется, что все заинтересованы в использовании этой технологии в повседневной деятельности.

Вот как бренды могут использовать стратегические приложения ИИ для создания убедительных взаимодействий с клиентами:

1. Решение проблем управления данными

Компаниям нужно больше времени, чтобы собрать правильную информацию в нужное время и принять правильные решения. Эффективное внедрение ИИ может прогнозировать действенные и своевременные данные о клиентах. Бренды могут использовать различные источники данных для получения конкретной информации, в том числе:

• Транзакционные данные от финансовых услуг, таких как кредитные карты.
• Данные, собранные клиентами из опросов и других источников, связанных с покупателями.
• Данные о лояльности из рекламных кампаний

2. Понимание потребностей и предпочтений клиента

Приложения искусственного интеллекта могут помочь получить полную и точную интерпретацию потребностей и предпочтений клиента. Это можно сделать с помощью многоплатформенных инфраструктур, которые позволяют предприятиям отслеживать и анализировать данные клиентов из различных источников.

3. Создание взаимодействия в реальном времени

Взаимодействие в режиме реального времени может побудить людей совершить покупку, предоставляя информацию и идеи, необходимые для конвертации потенциальных клиентов в продажи. Сегодня время — ценная валюта. Компании могут улучшить конверсию, используя решения искусственного интеллекта и машинного обучения для активизации систем управления взаимодействием в реальном времени. Такие системы способствуют развитию эмоциональных связей, выявляют пробелы и оптимизируют процесс покупки.

4. Создание гиперперсонализированного опыта

Данные о клиентах важны для персонализации обслуживания клиентов. Однако многие бренды нуждаются в помощи с потоком информации, что делает их препятствием на пути прогресса. ИИ можно научить фильтровать и использовать эту информацию для создания целевого рекламного контента, который расширяет возможности индивидуального обслуживания в масштабе.

Маркетинг, продажи и аналитика могут использовать ИИ для создания целевого потребительского контента. Например, ИИ позволяет рекламодателям в розничном бизнесе представлять свой контент именно так, о чем мы могли только мечтать несколько лет назад.

Ключевые проблемы искусственного интеллекта

Хотя ИИ предлагает отличный потенциал для бизнеса, его интеграция сопряжена с рядом проблем. Компании должны учитывать вопросы конфиденциальности данных, этические проблемы и готовность инфраструктуры, обеспечивая при этом ответственное использование этой мощной технологии.

Технические проблемы

Интеграция ИИ

Системы и приложения искусственного интеллекта внедряются в производство и другие услуги для повышения эффективности. Это означает определение соответствующих сценариев, точную настройку моделей ИИ и обеспечение совместимости с существующими системами. Процесс интеграции требует от экспертов по искусственному интеллекту и специалистов по брендам совместной работы над точной настройкой своих решений для удовлетворения потребностей организации.

Высокие затраты на внедрение

Как только компания решит внедрить ИИ, могут возникнуть такие проблемы, как стоимость, энергопотребление и масштабируемость. Распределенные вычисления, а также облачные сервисы могут использоваться для преодоления вычислительных ограничений. Управление вычислительными требованиями с соблюдением баланса эффективности и устойчивости имеет жизненно важное значение для развития потенциала ИИ при сохранении ограничений ресурсов.

Ограниченные знания об ИИ

Ограниченное понимание ИИ обществом является серьезным препятствием. Неправильные представления о его возможностях и ограничениях препятствуют ответственной разработке и внедрению. Чтобы преодолеть этот разрыв, нам нужны эффективные образовательные и общественно-информационные программы, которые ясно и доступно объясняют концепции ИИ, варианты использования и потенциальное воздействие.

Неисправность программного обеспечения

Как и любое другое программное обеспечение, программное обеспечение ИИ может работать со сбоями, что приводит к таким проблемам, как неправильные выходные данные, сбои системы или даже кибератаки. Чтобы минимизировать эти риски, разработчики должны применять строгие методы тестирования и обеспечения качества на протяжении всего процесса разработки.

Также важно создать надежные механизмы обработки ошибок и иметь планы действий на случай непредвиденных обстоятельств, чтобы минимизировать последствия любых сбоев. Регулярные обновления и обслуживание программного обеспечения также имеют решающее значение для предотвращения и устранения потенциальных проблем до того, как они вызовут проблемы.

Конфиденциальность и безопасность данных

Одной из самых больших проблем для ИИ является обеспечение безопасности и конфиденциальности всех необходимых ему данных. Поскольку системы искусственного интеллекта нуждаются в данных, им требуются большие объемы информации для функционирования и обучения. Чтобы гарантировать, что эти данные не будут утечек, взломаны или использованы не по назначению, очень важно уделять первоочередное внимание безопасности, доступности и целостности данных. Это включает в себя реализацию ограничений доступа, шифрования и возможностей аудита, которые имеют решающее значение для соблюдения правил защиты данных, таких как CCPA и GDPR.

Но безопасность — не единственная проблема. Нам также необходимо минимизировать риски для частной жизни людей. Такие методы, как дифференцированная конфиденциальность и федеративное обучение, помогают добиться этого, защищая индивидуальную информацию, но при этом позволяя использовать данные для разработки ИИ. Наконец, укрепление доверия пользователей требует прозрачности в отношении обработки данных и этических протоколов. Будучи открытыми и ответственными в отношении данных, мы можем обеспечить как успех ИИ, так и доверие пользователей к его разработке и использованию.

Нетехнические проблемы

Этические вопросы

Этические последствия применения ИИ сложны и многогранны. Обеспокоенность варьируется от нарушений конфиденциальности и сохранения предвзятости до более широкого социального воздействия этих мощных технологий. Кроме того, решающее значение имеет обеспечение подотчетности, прозрачности и справедливости при принятии решений с помощью ИИ.

Этический ландшафт ИИ требует соблюдения тщательного баланса. Бренды должны стремиться использовать потенциал этой технологии во благо, одновременно снижая риски и продвигая ответственные инновации. Этого можно достичь посредством открытых дискуссий, тщательного внедрения и приверженности этическим принципам на протяжении всего процесса разработки и использования ИИ.

Предвзятость в ИИ

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения с высокой вероятностью генерируют дублирующую и повторяющуюся информацию. Это может привести к несправедливым и неэтичным результатам, что существенно повлияет на уязвимые группы. Например, это может привести к предвзятым процедурам найма и одобрения кредитов. Чтобы устранить предвзятость в ИИ, необходимы осторожный отбор данных, методы предварительной обработки и разработка алгоритмов.

Юридические проблемы с ИИ

Юридические проблемы, связанные с ИИ, охватывают широкий спектр: ответственность, права интеллектуальной собственности и соблюдение нормативных требований. Вопрос об ответственности возникает, когда в процесс вовлечено лицо, принимающее решения на основе ИИ, особенно в случае неисправности системы или аварии, возникшей в результате автономной системы ИИ.

Юридические проблемы, связанные с авторским правом, возникают из-за права собственности на контент, созданный ИИ и его алгоритмами. Аналогичным образом, необходимо учитывать системы регулирования, чтобы избежать юридических обязательств и рисков. Решение этих проблем требует объединения усилий юристов, политиков и экспертов в области технологий для создания четких правил и политики для защиты прав заинтересованных сторон.

Преодоление проблем совместимости с ИИ

Междисциплинарное сотрудничество имеет важное значение для решения проблем интеграции ИИ. Этого можно достичь, привлекая экспертов в области технологий, права, этики и социологии для разработки комплексного решения.

Кампании по образованию и повышению осведомленности также приносят знания на местах и ​​обеспечивают принятие обоснованных решений. Компании должны инвестировать в диверсификацию развития команды ИИ, чтобы минимизировать предвзятость и способствовать равенству. Кроме того, надежная система регулирования должна соответствовать правовым и этическим требованиям.

Будет ли искусственный интеллект работать на ваш бренд?

У ИИ в бизнесе многообещающее будущее. Дальнейшие достижения откроют новые возможности для всех отраслей и секторов. Вот краткое объяснение того, как ИИ может стать мощным активом для вашего бренда:

• Автоматизация и эффективность. ИИ может автоматизировать такие задачи, как обслуживание клиентов, анализ данных и создание контента, высвобождая драгоценное время и ресурсы для вашей команды.
• Персонализация: искусственный интеллект анализирует данные клиентов, чтобы адаптировать их опыт, рекомендации и маркетинговые сообщения, повышая вовлеченность и лояльность.
• Анализ и принятие решений. ИИ обрабатывает огромные объемы данных, чтобы выявить закономерности, тенденции и предсказать будущие результаты, что дает вам возможность принимать более эффективные стратегические решения.
• Инновации. Оставайтесь конкурентоспособными, используя ИИ для разработки новых продуктов, услуг или маркетинговых кампаний, которые выделят вас среди конкурентов.

Но важно помнить, что ИИ — это не волшебное решение. Успешная интеграция требует тщательного планирования, поиска правильных инструментов для ваших нужд и продуманного подхода к поддержанию уникального голоса и ценностей вашего бренда.

Узнайте больше о безграничном потенциале ИИ для вашего бренда из нашего подробного руководства по ИИ для маркетинга!