Slovenčina 
Čeština 
English 
Shqiptare 
Österreich 
België 
български 
Bosanski 
Українська 
Eesti 
Македонски 
Türkçe 
Deutsch 
Dansk 
Español 
Français 
Suomi 
Ελληνικά 
Hrvatski 
Magyar 
Schweiz 
Irish 
Italiano 
Latviešu 
Nederlands 
Norsk 
Polski 
Português 
Română 
Srpski 
Slovenščina 
Svenska 
Bendrų AI iššūkių e. prekyboje nustatymas
Prieš aptardami konkrečius sprendimus, turite žinoti, su kokiais iššūkiais galite susidurti diegdami ir naudodami AI e. prekybos versle. Nesvarbu, ar tai būtų duomenų kokybė, ar integracijos problemos, šie atsakingi AI iššūkiai gali labai gerai sužlugdyti jūsų įgyvendinimą arba jį padaryti. 🔦Apžvelkime dažniausiai pasitaikančias kliūtis – ir, dar svarbiau, kaip jas įveikti.
Duomenų kokybė ir kiekis
Ar žinojote, kad beveik trims ketvirtadaliams įmonių (74 %) sunkiai sekasi pasiekti ir padidinti vertę naudojant dirbtinį intelektą?
BCG apklausa, apimanti (2024 m. spalio 24 d.) 1000 CXO ir vyresniųjų vadovų iš dešimties sektorių 59 Azijos, Europos ir Šiaurės Amerikos šalyse. Daugeliui įmonių didžiausias iššūkis yra dirbtinio intelekto kibernetinis iššūkis – paversti investicijas į dirbtinį intelektą realiu poveikiu.
Viena didžiausių kliūčių yra blogas duomenų valdymas. Net ir geriausias AI sprendimas yra neveiksmingas be patikimos duomenų strategijos. Netgi AI valdomi klientų aptarnavimo sprendimai, pavyzdžiui, AI apsipirkimo asistentai, yra tiek veiksmingi, kiek veiksmingi yra duomenys, kuriais remiantis jie sukurti. Jei duomenys, nuo kurių jie priklauso, yra neaktualūs, negausūs arba prastai struktūruoti, nesvarbu, koks sudėtingas būtų dirbtinis intelektas, tikslių ir prasmingų atsakymų bus sunku gauti. Gera žinia? Tai visiškai išsprendžiama. Pirmasis žingsnis yra centralizuoti duomenys – įsitikinkite, kad turite patikimą žinių bazę ir tokius subjektus kaip naujausi DUK, informacija apie gaminį / paslaugą, klientų pokalbiai. Ši laiko ir pinigų investicija greitai atsipirks naudojant dirbtinio intelekto automatizavimą, todėl nereikia nerimauti.
Source: Depositphotos
Duomenų privatumas ir saugumas
Kaip kalbėjome ankstesniame skyriuje, dirbtinis intelektas veikia remdamasis duomenimis, jų yra daug. Dažnai tai reiškia jautrius klientų duomenis. Tačiau vartotojų požiūriu, amžiuje, kai duomenų saugumo pažeidimai užpildo naujienas, suprantama mintis, kad vidutiniam žmogui rūpi jo privatumas. Vartotojų nuogąstavimai, susiję su įmonių naudojamu dirbtiniu intelektu, yra gerai užfiksuoti: Pew Research Center tyrimas (2023 m. spalio 18 d.) parodė, kad didžiulis 81 % JAV gyventojų nerimauja, kad įmonės, iš kurių jie perka prekes ir paslaugas, naudos dirbtinį intelektą jų duomenims tvarkyti taip, kaip jie nenorėtų, kad būtų daroma.
Šališkumas dirbtinio intelekto algoritmuose
Įsivaizduokite, kad dirbtinis intelektas yra tarsi itin protingas, bet šališkas asistentas. Kartais jis suvokia pasaulį dvilypiai, nors realybė yra daugialypė. Taip, būtent taip gali veikti dirbtinio intelekto algoritmai. Jie įgyja „šališkumo” iš savo mokymo duomenų – panašiai kaip vaikas, augantis stereotipų kupinoje aplinkoje. Verslo požiūriu tai reiškia, kad jūsų dirbtinis intelektas gali žaisti favoritais. Pavyzdžiui, AI sistema gali nuolat rekomenduoti brangesnius produktus tam tikriems klientų segmentams, neatsižvelgdama į jų tikruosius pageidavimus. Tai ne tik nepatogu, bet ir nenaudinga verslui.
Integracija su esamomis sistemomis
Norėdami visiškai pritaikyti dirbtinį intelektą, turite atsisakyti kai kurių savo turimų priemonių, nepriklausomai nuo savo asmeninių pageidavimų. Liūdna, bet kartais jūsų mėgstami aksesuarai tiesiog nebetinka. daugeliui internetinių parduotuvių optimalus sprendimas yra laikytis gerai žinomų įrankių su sklandžia integracija. Galų gale, kodėl turėtumėte išradinėti dviratį iš naujo, jei jau egzistuoja galingi dirbtinio intelekto įrankiai, pasirengę dirbti su jūsų esama sąranka?
💡Pavyzdžiui, jei norite įdiegti dirbtinio intelekto pokalbių robotą, paremtą natūralios kalbos apdorojimu, kartu su tiesioginiu pokalbiu su išmaniosiomis funkcijomis, jums tikslinga rinktis didesnį partnerį, pavyzdžiui, „Smartsupp”. Ji sklandžiai integruojasi su pirmaujančiomis e. prekybos platformomis, įskaitant „Shopify”, „WordPress”, „Magento”, „BigCommerce” ir „PrestaShop”. Šios integracijos vyksta greitai (vos per kelias minutes), ir jums nereikia programuotojo, kuris padėtų kiekvieną jų įdiegti ir paleisti.
Source: Depositphotos
AI sprendimų įgyvendinimas
AI sprendimo pasirinkimas yra tik pirmas žingsnis ilgoje kelionėje. Čia prasideda tikrieji jūsų iššūkiai: turite turėti pakankamai aukštos kokybės duomenų; turite griežtai išbandyti, ar AI nėra šališkas; pasiekti sklandžią visų jūsų sistemų integraciją.
AI algoritmų šališkumo mažinimas
Kalbant apie dirbtinio intelekto šališkumą, svarbūs yra du dalykai – įvesties duomenų kokybė ir aiškiai apibrėžta užduotis. Kartais dirbtinis intelektas stengiasi rasti sprendimą, kuris mums patiktų, net jei jam trūksta tam tikros svarbios informacijos. Tačiau tai, deja, kartais gali atsigręžti prieš jį, jei jis nėra tinkamai nukreipiamas. Savo dirbtinį intelektą turite maitinti ne bet kokiais duomenimis, o kokybiškais duomenimis, atspindinčiais visą jūsų verslo poreikių spektrą. Tada testuoti, testuoti ir dar kartą testuoti. Ieškokite tendencijų, nustatykite žinių spragas ir pasiūlykite daugiau informacijos, kurios trūko ir kuri padeda atsverti bet kokį šališkumą. Taip, tai nuobodus darbas – bandymas rasti adatą šieno kupetoje, tarsi. Bet patikėkite, kad tai visiškai verta. Nesvarbu, ar kuriate dirbtinį intelektą tekstui rašyti, ar procesams automatizuoti, ar klientų aptarnavimui automatizuoti kaip dirbtinio intelekto pokalbių robotą, įsitikinkite, kad jis žino, kada užduoti klausimus, kai jam neaišku.
Skaidrumo užtikrinimas dirbtinio intelekto procesuose
Skaidrumas dirbtinio intelekto procesuose neapsiriboja vien taisyklių įtraukimu į teisinį žargoną. Tai reiškia, kad tos taisyklės turi būti matomos, suprantamos ir pakartotinai vykdomos. Kad įgytumėte klientų pasitikėjimą, jie turi tiksliai žinoti, kaip naudojami jų duomenys, kokius sprendimus priėmėte ir kodėl. Skaidrumo neįmanoma išspręsti žymimuoju langeliu – tai nuolatinis pokalbis, kuris turi būti aiškus ir lengvai prieinamas, o ne paslėptas po teisininkų žargonu. Nėra geresnio būdo užsitarnauti pasitikėjimą nei tiesioginis bendravimas su klientais. Atsakykite į jų klausimus, rengkite internetinius seminarus ir rašykite naujienlaiškius, kuriuose nuolat aptariama ši tema. Nustatykite vardines ir skatinkite naudotojus pasirodyti ta proga. Asmeninis bendravimas su jais ir vėliau nuolatinis AI niuansų aiškinimas atveria skaidrumo aplinką. Juk kamuolys yra jūsų aikštelėje – tai, kaip su jais bendraujate, yra gyvybiškai svarbu siekiant įgyti jų pasitikėjimą.
Source: Depositphotos
Duomenų privatumo ir saugumo užtikrinimas
Banko saugykla saugo milijoninį turtą. Taip dirbtinio intelekto eroje turėtume elgtis ir su klientų duomenimis. Vienintelis saugumo įtrūkimas, ir štai taip – jūsų reputacija sugrius kaip kortų paketas. Šiuolaikinėje skaitmeninėje aplinkoje dirbtinio intelekto sistemoms apdorojant tonas neskelbtinų duomenų, apsauga yra ne tik svarbi, bet ir gyvybiškai svarbi. Jūsų duomenų apsaugos strategija taip pat turi keistis, kaip ir šalyse galioja skirtingi įstatymai. Nesvarbu, ar tai, pavyzdžiui, GDPR Europoje, ar CCPA Kalifornijoje. Čia pateikiami išbandyti metodai, kaip geriau apsaugoti savo duomenis:
- Viską šifruokite: šifruokite perduodamus ir ramybės būsenoje esančius duomenis, naudodami „end-to-end” šifravimą. O jei negalite jų perskaityti, negalėsite ir pavogti.
- Apribokite prieigą: Įgyvendinkite griežtą prieigos kontrolę ir užtikrinkite, kad naudotojai šablonuotų tik tai, ko jiems reikia.
- Dažnai atlikite auditą: Auditas yra jūsų privalumas. Jie yra jūsų ankstyvoji įspėjimo sistema, kad grėsmės yra pažeidžiamos vietos.
- Apmokykite savo komandą: Jūsų saugumas toks pat tvirtas, kaip ir silpniausia jo jungtis. Dažni mokymai paaštrina jūsų komandą ir nuolat informuoja ją apie esamas grėsmes.
Dirbtinio intelekto integravimas su esamomis sistemomis
Kad automatizavimas gerai veiktų, reikia surinkti reikiamus techninius išteklius. Jūsų priemonės turi sklandžiai dalytis duomenimis ir veikti kartu. O jei taip nėra? Ką gi, tuomet geriau turėti stiprią kūrimo komandą, kuri tuos tiltus nuties už jus. Štai problemos, su kuriomis labai tikėtina, kad susidursite:
- Senųjų sistemų pasipriešinimas: Jūsų senosios sistemos kalba pasenusia kalba, o šiuolaikiniai dirbtinio intelekto įrankiai jų paprasčiausiai nesupranta.
- Duomenų formatų neatitikimai: Kiekviena sistema turi savo patentuotus duomenų saugojimo ir apdorojimo būdus.
- Apdorojimo spartos skirtumai: Kai kurios jūsų dabartinės sistemos vis dar gali veikti „dial-up” greičiu, o dirbtiniam intelektui reikia plačiajuosčio ryšio aplinkos. Galiausiai greičio skirtumai kaip niekas kitas gali pakenkti visai jūsų sistemai.
- Saugumo protokolų konfliktai: Dažnai šiuolaikinės dirbtinio intelekto sistemos turi griežtas saugumo priemones, kurios gali susidurti su jūsų sistemose taikomais saugumo modeliais.
- Integracijos priežiūros išlaidos: Atminkite, kad viską sujungus, palaikyti jų veikimą yra visai kitas iššūkis.
Organizacinio poveikio valdymas
Yra du atskiri požiūriai, kuriuos įmonės gali pasirinkti diegdamos dirbtinį intelektą savo versle. Pirmasis kelias yra susijęs su išlaidų mažinimu – žmogiškuosius darbuotojus pakeičiant dirbtinio intelekto sistemomis, kad būtų išlaikytas našumas ir kartu padidinta pelno marža. Šis požiūris gali būti efektyvus trumpuoju laikotarpiu, tačiau dėl jo prarandamos žmogiškojo kapitalo ir ilgalaikio konkurencinio pranašumo galimybės. Antrasis strateginis kelias – ir, mūsų nuomone, protingesnis – į AI žiūri kaip į augimo akceleratorių. Užuot mažinusios darbuotojų skaičių, įmonės investuoja į darbuotojų kvalifikacijos kėlimą, pasitelkdamos dirbtinį intelektą žemo lygio užduotims atlikti ir didindamos produktyvumo lygį. Darbuotojai gali tapti dirbtinio intelekto įgalintais specialistais, todėl jiems lieka erdvės mąstyti nestandartiškai ir tobulėti, taip sudarant sąlygas augimui.
Darbo vietų perkėlimo problemų sprendimas
Naujausi Tarptautinio valiutos fondo duomenys (2024 m. sausio 14 d.) atskleidė reikšmingus pokyčius pasaulio darbo jėgos srityje, nes dirbtinis intelektas gali paveikti apie 40 proc. darbo vietų visame pasaulyje. Išsivysčiusios ekonomikos šalyse, kuriose galimai bus paveikta 60 proc. darbo vietų, numatoma, kad maždaug pusė šių pareigybių bus papildytos, o ne pakeistos integruojant dirbtinį intelektą, todėl padidės produktyvumas ir atsiras naujų galimybių. Taigi ką pasakyti darbuotojams, kurie baiminasi, kad juos pakeis? Štai viena pora: Užuot bijoję technologijų, pradėkite į jas žiūrėti kaip į galingą įrankį, skirtą palengvinti jūsų darbinį gyvenimą. Užuot pasinėrę į užduočių monotoniją, dabar galėsite sutelkti dėmesį į kitas iš tiesų svarbias užduotis, kuriose reikalingi žmonės – pavyzdžiui, kūrybiškumą, inovacijas ir santykių kūrimą. Argi tai nėra didžiausia galimybė, kokią tik kada nors turėsite, augti ir tobulėti savo profesijoje? Kaip ir pramonės revoliucija, kuri iš pradžių kėlė didelę baimę, bet vėliau buvo šlovinama dėl to, kad pakėlė visos visuomenės pragyvenimo lygį, dirbtinis intelektas yra permainingas žmonijos istorijos momentas. Nors pokyčių inicijavimas gali būti nemalonus, istorija byloja, kad jie sukuria naujus vaidmenis, pramonės šakas ir galimybes, apie kurias anksčiau nė nesvajojome.
Source: Depositphotos
Etinių dirbtinio intelekto pritaikymo pasekmių tyrimas
Kokius pagrindinius etinius klausimus kelia dirbtinio intelekto kuriamas turinys? Kai klientai reikalauja autentiškumo, o dirbtinis intelektas skleidžia dezinformaciją ar šališką informaciją, jūsų prekės ženklo patikimumas atsiduria ant plauko. Menas yra pusiausvyra: naudokite dirbtinį intelektą, kad papildytumėte, o ne pakeistumėte žmogaus kūrybiškumą ir išlaikytumėte darbuotojų ir klientų dalyvavimą taip, kad jie jaustųsi žmogiški ir patikimi. Jūsų darbuotojai yra panašioje padėtyje. Jie stebi, kaip dirbtinis intelektas kaip skaitmeninis cunamis plūsta į jų darbo vietą, ir jie turi žinoti, kokioje padėtyje jie yra. Nepalikite jų spėlioti – tiesiai pasakykite, kaip dirbtinis intelektas padės atlikti jų funkcijas. Tačiau dirbtinis intelektas e. prekyboje taip pat kelia savų etinių ir privatumo klausimų. Ir čia etikos kodeksas tampa jūsų gidu po dirbtinio intelekto dykumą. Kaip ir gerai apibrėžtas pėsčiųjų takas, jis padeda orientuotis tiek jūsų žmonių komandai, tiek AI sistemoms svetimoje vietovėje. Jei esate per dideli, kad turėtumėte etikos prižiūrėtoją, prižiūrintį kiekvieną automatizuotą sprendimą, ši etinė sistema būtinai yra jūsų apsauginis tinklas. Slaptasis padažas? Skaidrumas. Aiškumas dėl dirbtinio intelekto praktikos – tai ne tik taisyklių nustatymas, bet ir pasitikėjimo kūrimas.
Strateginis dirbtinio intelekto diegimo planavimas
Baiminatės, kad AI diegimas yra pernelyg sudėtingas? Giliai įkvėpkite – jau anksčiau esate įveikę sudėtingus procesus, ir šis nėra kitoks. Gudrybė – šį kalną darbų paversti mažais žingsneliais.
- Apibrėžkite realius tikslus: Venkite užvirti vandenyną. Sutelkite dėmesį į kelias sritis, kuriose dirbtinis intelektas gali turėti įtakos artimiausiu metu. Pradėkite nuo klientų aptarnavimo automatizavimo iki duomenų analizės racionalizavimo – pradėkite nuo mažų dalykų ir didinkite mastą.
- Sukurkite savo tvarkaraštį: Kada imsitės atskirų kelionės etapų. Numatykite vietos eksperimentams – dar niekam nepavyko paskubomis integruoti dirbtinį intelektą. Suskirstykime tai į etapus: tyrimas, bandymas, bandomoji programa ir visiškas diegimas.
- Skirkite išteklius protingai: tai ne tik pinigai – atsižvelkite į žmones, technologijas ir laiką. Užtikrinkite, kad jūsų komandos nariai būtų tinkamai apmokyti. Pagalvokite apie mokymo poreikius ir galimus infrastruktūros atnaujinimus.
- Matuokite tai, kas svarbu: Nuo pat pirmos dienos apibrėžkite sėkmę. Stebėkite svarbius KPI, kurie yra naudingi jūsų verslui, nesvarbu, ar tai būtų greitesnis atsako laikas, ar sutaupytos išlaidos, ar didesnis tikslumas.
Išvada
Dirbtinis intelektas kelia nemažai iššūkių, tačiau jis taip pat turi didžiulį transformacinį potencialą toms įmonėms, kurios nori juo pasinaudoti kaip galimybe padidinti savo pozicijas rinkoje. Sėkmė slypi sprendžiant pagrindines problemas: užtikrinant aukščiausios klasės duomenų teikimą, neįveikiamas saugumo priemones, atsikratant algoritmų šališkumo kūrimo procese ir turint visiškai sklandžiai integruojamą sistemą. Tai didelis projektas, tačiau ilgainiui duodantis dividendų.
Source: Depositphotos
Dažniausiai užduodami klausimai
Kodėl verta naudoti dirbtinį intelektą elektroninėje prekyboje?
Dirbtinis intelektas iš esmės keičia e. prekybą, nes keičia daugybę jūsų internetinio verslo aspektų. Nesvarbu, ar tai būtų klientų aptarnavimo automatizavimas, atsargų valdymas, kainų strategijų optimizavimas, ar apsipirkimo patirties personalizavimas, AI sprendimai yra neatsiejami nuo efektyvumo ir augimo.
Dirbtinio intelekto asistentai jau valdo apie 80 % standartinių vartotojų užklausų, be to, įdiegia tokius pažangius elementus kaip dinaminė kainodara, kurie gali padidinti pelno maržą 15-25 %. Be to, dirbtinis intelektas optimizuoja tiekimo grandinės valdymą, prognozuoja klientų elgseną ir užkerta kelią duomenų saugumo problemoms.
Tikroji dirbtinio intelekto galia slypi gebėjime apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir naudoti šią informaciją sprendimams priimti – nuo kainų koregavimo „skrydžio metu” ir atsargų lygio valdymo iki rekomendacijų, didinančių vidutinę užsakymo vertę, teikimo.
Kokios privatumo ir saugumo problemos kyla naudojant dirbtinio intelekto įrankius?
Naudojant dirbtinio intelekto įrankius gali kilti svarbiausių privatumo ir saugumo problemų, įskaitant neskelbtinų klientų duomenų apsaugą, rengimą ir tvarkymą laikantis regioninių privatumo taisyklių (pvz., BDAR Europoje ir CCPA Kalifornijoje), saugų duomenų tvarkymą ir aiškią informaciją apie dirbtinio intelekto generuojamus pasirinkimus.
Pew Research Center paskelbė (2023 m. spalio 18 d.), kad 81 proc. klientų JAV nerimauja dėl to, ar įmonės, naudojančios dirbtinio intelekto sistemą, tvarkys jų duomenis. Norint realiai išsklaidyti šias baimes ir apsaugoti klientų informaciją, būtina taikyti tokias saugumo technologijas, kaip antai galutinį šifravimą, griežtą prieigos kontrolę, reguliarų saugumo auditą ir darbuotojų mokymus.
Koks yra dirbtinio intelekto rinkos dydis e. prekyboje?
Dirbtinio intelekto e. prekybos rinka sparčiai auga, o pagal ” Sellerscommerce” (2024 m. gruodžio 18 d.) prognozes iki 2025 m. ji bus įvertinta 8,65 mlrd. dolerių. Ši sparti plėtra turėtų tęstis ir iki 2032 m. pasiekti 22,60 mlrd. dolerių, o tai lems didelis 14,60 % metinis augimo tempas.
Toks dirbtinio intelekto rinkos augimas rodo sparčiai augantį dirbtinio intelekto priemonių diegimą e. prekybos pramonėje, nes įmonėms tampa akivaizdu, kokį konkurencinį pranašumą ir efektyvumą suteikia dirbtinio intelekto sprendimai. Rinkos augimą lemia didėjantys vartotojų pageidavimai, susiję su personalizuota apsipirkimo patirtimi, automatizuotomis klientų aptarnavimo sistemomis ir išmaniaisiais atsargų valdymo sprendimais.
Kokią įtaką dirbtinis intelektas daro e. prekybai?
Dėl seisminių pokyčių svarbiausiose verslo srityse dirbtinis intelektas keičia elektroninės prekybos pagrindus. Logistikos srityje įmonės, naudodamos dirbtiniu intelektu pagrįstą maršrutų optimizavimą ir paklausos prognozavimą, sutaupo iki 20 proc. veiklos sąnaudų. Keičiasi klientų lūkesčiai – daugiau nei 70 proc. jų dabar tikisi personalizuotos patirties, kurią tik dirbtinis intelektas gali užtikrinti plačiu mastu.
Plačiai paplitęs dirbtinio intelekto naudojimas tarp didžiųjų mažmenininkų skatina didesnį klientų lojalumą, didesnį atsargų tikslumą ir didžiulius konkurencinius pranašumus reaguojant į besikeičiančias rinkos sąlygas.
