Utfordringer med å implementere AI-automatisering i e-handel

Identifisere vanlige AI-utfordringer i e-handel

Før du diskuterer bestemte løsninger, må du være klar over utfordringene du kan ha når du implementerer og bruker AI i e-handelsbransjen. Enten det er datakvalitet eller integrasjonsproblemer, kan disse ansvarlige AI-utfordringene godt ødelegge implementeringen din, eller gjøre det.

🔦La oss gå gjennom de vanligste barrierene – og enda viktigere, hvordan vi takler dem.

Datakvalitet og kvantitet

Visste du at nesten tre fjerdedeler av selskapene (74 %) sliter med å oppnå og skalere verdi med AI?

En BCG-undersøkelse som dekker (24. oktober 2024) av 1,000 CXO-er og toppledere fra ti sektorer i 59 land i Asia, Europa og Nord-Amerika. For de fleste virksomheter er det å transformere AI-investeringer til reell innvirkning der AI-cyberutfordringen truer størst.

En av de største veisperringene er dårlig datahåndtering. Selv den beste AI-løsningen er ineffektiv uten en robust datastrategi. Selv AI-drevne kundebehandlingsløsninger, for eksempel AI-shoppingassistenter, er bare så effektive som dataene de er bygget på. Hvis dataene de er avhengige av er foreldede, sparsomme eller dårlig strukturerte, uansett hvor sofistikert AI er, vil nøyaktige og meningsfulle svar være unnvikende.

Den gode nyheten? Det er helt løselig. Det første trinnet er sentraliserte data – sørg for at du har en solid kunnskapsbase og enheter som de siste vanlige spørsmålene, produkt-/tjenestedetaljer, kundesamtaler. Denne tiden og pengeinvesteringen vil høste belønninger raskt med AI-automatisering, så du trenger ikke å være bekymret.

Personvern og sikkerhet

Som vi snakket om i forrige kapittel, fungerer AI av data, MYE av det. Ofte betyr det sensitive kundedata.

Men fra et forbrukersynspunkt, i en tid der datainnbrudd fyller nyhetene, er forestillingen om at den gjennomsnittlige personen bryr seg om personvernet sitt forståelig.

Forbrukernes frykt rundt selskapers bruk av AI er godt dokumentert: En Pew Research Center-studie (18. oktober 2023) fant at hele 81 % av befolkningen i USA er bekymret for at selskapene de kjøper varer og tjenester fra vil bruke AI til å behandle dataene deres på måter de helst ikke ville ha gjort.

Skjevhet i AI-algoritmer

Så forestill deg at AI er som en supersmart, men partisk assistent. Noen ganger oppfatter den verden på en binær måte, til tross for virkelighetens mangefasetterte natur. Ja, det er slik AI-algoritmer kan fungere. De tilegner seg «skjevheter» fra treningsdataene sine – omtrent som et barn som vokser opp i et miljø fullt av stereotypier.

Fra et forretningsperspektiv betyr det at AI-en din kan spille favoritter. Et AI-system kan for eksempel konsekvent anbefale dyrere produkter til bestemte kundesegmenter mens de ignorerer deres faktiske preferanser. Det er ikke bare upraktisk, det er dårlig for virksomheten.

Integrasjon med eksisterende systemer

For å omfavne AI fullt ut, må du gi avkall på noen av dine eksisterende verktøy, uavhengig av dine personlige preferanser. Det er trist, men noen ganger passer favoritttilbehøret ditt bare ikke lenger. For mange nettbutikker er den optimale løsningen å holde seg til veletablerte verktøy med sømløse integrasjoner. Tross alt, hvorfor vil du finne opp hjulet på nytt når kraftige AI-verktøy allerede eksisterer, klare til å fungere med ditt eksisterende oppsett?

💡Hvis du for eksempel ønsker å implementere en AI-chatbot basert på naturlig språkbehandling sammen med en live chat med smarte funksjoner, er det fornuftig for deg å velge en større partner som Smartsupp. Den integreres sømløst med ledende e-handelsplattformer, inkludert Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce og PrestaShop. Disse integrasjonene skjer raskt (på bare noen få minutter), og du trenger ikke en koder for å hjelpe deg med å komme i gang.

Implementering av AI-løsninger

Å velge din AI-løsning er bare det første trinnet på en lang reise. Dine virkelige utfordringer starter her: du må ha nok data av høy kvalitet; du må teste grundig for AI-skjevhet; og oppnå sømløs integrasjon mellom alle systemene dine.

Redusere skjevhet i AI-algoritmer

Når det gjelder AI-skjevhet, er det to ting som betyr noe – inndatakvalitet og en veldefinert oppgave. AI prøver noen ganger å finne løsninger for å glede oss selv om den mangler viktig informasjon. Men det kan dessverre noen ganger slå tilbake hvis det ikke er riktig veiledet.

Du må mate AI ikke bare hvilke som helst data, men kvalitetsdata som representerer hele spekteret av forretningsbehovene dine. Deretter tester, tester og tester igjen. Se etter trender, identifiser hullene i kunnskapen og tilby mer informasjon som har manglet og bidrar til å motvirke eventuelle skjevheter. Ja, det er kjedelig arbeid – å prøve å finne en nål i en høystakk, liksom. Men stol på oss at det absolutt er verdt det.

Enten du bygger kunstig intelligens for å skrive tekst, automatisere prosesser eller automatisere kundebehandling som en chatrobot med kunstig intelligens, må du være sikker på at den vet når den skal stille spørsmål når den er usikker.

Sikre åpenhet i AI-prosesser

Åpenhet i AI-prosesser strekker seg utover bare å innlemme reglene i juridisk sjargong. Det handler om å gjøre disse reglene synlige, forståelige og håndheves gjentatte ganger.

For å bygge tillit hos kundene dine må de vite nøyaktig hvordan dataene deres brukes, hvilke beslutninger du tok og hvorfor. Åpenhet kan ikke løses med en avkrysningsboks – det er en pågående samtale, en som skal være klar og lett tilgjengelig, ikke begravd under advokatsjargong.

Det finnes ingen bedre måte å tjene tillit på enn å kommunisere direkte med kundene. Svar på spørsmålene deres, kjør webinarer og skriv nyhetsbrev som konsekvent dekker det emnet. Sett valører og oppfordre brukere til å møte opp til anledningen. Å snakke med dem personlig og deretter forklare AI-nyanser åpner kontinuerlig for et miljø med åpenhet. Tross alt er ballen på din banehalvdel – hvordan du kommuniserer med dem er avgjørende for å vinne deres tillit.

Ivaretakelse av personvern og sikkerhet

Bankhvelv beskytter millioner i eiendeler. I AI-æraen er det slik vi bør behandle kundedata. En enkelt sprekk i sikkerheten din, og akkurat som det – omdømmet ditt vil falle sammen som en kortstokk.

Med AI-systemer som behandler tonnevis av sensitive data i vårt moderne digitale miljø, er beskyttelse ikke bare viktig, men avgjørende. Databeskyttelsesstrategien din må også endres, akkurat som land har forskjellige lover. Enten det for eksempel er GDPR i Europa eller CCPA i California.

Her er velprøvde metoder for å beskytte dataene dine bedre:

• Krypter alt: Krypter data under overføring og inaktive data ved hjelp av ende-til-ende-kryptering. Og hvis du ikke kan lese den, kan du ikke stjele den.
• Begrens tilgang: Implementer strenge tilgangskontroller og sørg for at brukerne bare maler det de trenger.
• Revisjon ofte: Revisjoner er din velsignelse. De er ditt tidlige varslingssystem om at trusler er sårbarheter.
• Tren teamet ditt: Sikkerheten din er bare så solid som den svakeste forbindelsen. Hyppig trening skjerper teamet ditt og holder dem oppdatert om de aktuelle truslene.

Integrering av kunstig intelligens med eksisterende systemer

For at automatisering skal fungere godt, må de nødvendige tekniske ressursene settes sammen. Verktøyene dine må sømløst dele data og fungere sammen. Og hvis de ikke gjør det? Vel, da bør du ha et sterkt utviklingsteam for å bygge disse broene for deg. Her er problemene du sannsynligvis vil møte:

• Eldre systemmotstand: De gamle systemene dine snakker et foreldet språk, og moderne AI-verktøy forstår dem rett og slett ikke.
• Dataformatavvik: Hvert system har sine proprietære måter å lagre og behandle data på.
• Behandlingshastighetsgap: Noen av dine nåværende systemer kan fortsatt kjøres med «oppringte hastigheter», mens AI krever et bredbåndsmiljø. Til syvende og sist kan hastighetsforskjeller lamme hele oppsettet ditt som ingenting annet.
• Sikkerhetsprotokollkonflikter: Ofte kommer moderne AI-systemer med strenge sikkerhetstiltak som kan kollidere direkte med sikkerhetsmodellene som nå er på plass på systemene dine.
• Overhead for integrasjonsvedlikehold: Husk – når du har koblet til alt, er det en helt annen utfordring å holde det i gang.

Administrere organisatorisk påvirkning

Det er to separate tilnærminger som bedrifter kan ta når de implementerer AI for virksomheten sin.

Den første veien handler om å redusere kostnadene – erstatte menneskelige ansatte med AI-systemer for å opprettholde produksjonen samtidig som fortjenestemarginene økes. Denne tilnærmingen kan være effektiv på kort sikt, men resulterer i tapte muligheter for menneskelig kapital og et langsiktig konkurransefortrinn.

Den andre strategiske veien – og etter vårt syn den mer fornuftige – ser AI som en vekstakselerator. I stedet for å nedbemanne, investerer bedrifter i å oppgradere sine ansatte, utnytte AI for å ta seg av oppgaver på lavt nivå og øke produktivitetsnivået. Arbeidere kan bli AI-drevne fagfolk, noe som gir dem rom til å tenke utenfor boksen og gjenta, og sette scenen for vekst.

Håndtering av bekymringer om jobbforskyvning

Ferske data fra Det internasjonale pengefondet (14. januar 2024) avslørte et betydelig skifte i den globale arbeidsstyrken, med AI klar til å påvirke omtrent 40 % av jobbene over hele verden. I avanserte økonomier, med potensielt 60 % av jobbene berørt, forventes rundt halvparten av disse rollene å bli utvidet i stedet for erstattet gjennom AI-integrasjon, noe som resulterer i forbedret produktivitet og nye muligheter.

Så hva sier du til ansatte som frykter å bli erstattet?

Her er en sammenkobling: I stedet for å frykte teknologi, begynn å se på den som et kraftig verktøy ment å gjøre arbeidslivet ditt enklere. I stedet for å falle inn i en monotoni av oppgaver, kan du nå fokusere på andre oppgaver som virkelig betyr noe der mennesker trengs – for eksempel kreativitet, innovasjon og relasjonsbygging. Er ikke dette den største sjansen du noen gang vil få til å vokse og utvikle deg i yrket ditt?

I likhet med den industrielle revolusjonen, som først skapte stor frykt, men senere ble feiret for å heve levestandarden i hele samfunnet, er AI et transformativt øyeblikk i menneskehetens historie. Selv om det kan være ubehagelig å utløse endring, forteller historien oss at det skaper nye roller, bransjer og muligheter som vi aldri drømte om før.

Utforske de etiske implikasjonene av AI-adopsjon

Hva er de viktigste etiske spørsmålene som reises av AI-generert innhold? Når kunder krever autentisitet, og AI kverner ut desinformasjon eller partisk informasjon, er merkevarens troverdighet på huggeblokken. Kunsten ligger i balanse: bruk AI til å legge til, ikke erstatte, menneskelig kreativitet, og holde ansatte og kunder engasjert på en måte som føles menneskelig og pålitelig.

Dine ansatte er i en lignende posisjon. De ser på når AI fosser inn på arbeidsplassen deres som en digital tsunami, og de trenger å vite hvor de står. Ikke la dem gjette – vær direkte om hvordan AI kommer til å støtte rollene deres. Men AI i e-handel reiser også sine egne etiske og personvernspørsmål.

Og det er her en etisk kodeks blir din guide gjennom AI-villmarken. Akkurat som en veldefinert sti for turgåere, navigerer den både ditt menneskelige team og AI-systemer gjennom fremmed terreng. Hvis du er for stor til å ha en etisk veileder som overvåker hver automatiserte beslutning, er dette etiske rammeverket nødvendigvis ditt sikkerhetsnett.

Den hemmelige sausen? Gjennomsiktighet. Klarhet om AI-praksis setter ikke bare regler, men bygger også tillit.

Strategisk planlegging for implementering av kunstig intelligens

Redd for at AI-implementering er for kompleks? Trekk pusten dypt – du har navigert i kompliserte prosesser før, og dette er ikke annerledes. Trikset er å gjøre dette fjellet av en jobb til små skritt.

• Definer realistiske mål: Unngå å koke havet. Fokuser på et par av områdene der AI kan ha en kortsiktig innvirkning. Fra automatisering av kundeservice til effektivisering av dataanalyse, start i det små og skaler opp.
• Lag tidslinjen din: Når du skal ta understeg på reisen din. Bygg inn rom for eksperimentering – ingen har noensinne lyktes ved å skynde seg å integrere kunstig intelligens. La oss dele dette inn i faser: forskning, testing, pilotprogram og full distribusjon.
• Tildel ressurser smart: Dette handler ikke bare om penger – ta hensyn til mennesker, teknologi og tid. Sørg for at teammedlemmene dine har den opplæringen de trenger. Tenk på opplæringsbehov og mulige oppgraderinger av infrastruktur.
• Mål det som betyr noe: Definer suksess fra dag én. Overvåk viktige KPI-er som gir mening for virksomheten din, enten det er raskere responstider, kostnadsbesparelser eller bedre nøyaktighet.

Konklusjon

AI byr på betydelige utfordringer, men det har også et enormt transformativt potensial for de virksomhetene som er villige til å gripe det som en mulighet til å øke sin markedstilstedeværelse.

Der suksessen ligger er å takle viktige bekymringer: å sikre førsteklasses dataforsyning, sikkerhetstiltak som er ugjennomtrengelige, bli kvitt skjevheter i algoritmer i utviklingsprosessen, og å ha et system som er helt enkelt å integrere. Det er et stort prosjekt, men et som gir utbytte i det lange løp.

Ofte stilte spørsmål