თუ თქვენი მარკეტინგული ტექნოლოგია აღარ მუშაობს, ეს იმიტომ კი არ ხდება, რომ სიზუსტე აკლია, არამედ იმიტომ, რომ ის ბაზრის, ინსტრუმენტებისა და თქვენი საჭიროებების მოძველებულ ვარაუდებს ეფუძნება.
მარკეტინგული ლანდშაფტი იმდენად შეიცვალა, რომ დღეს ხელოვნური ინტელექტი ყველაფერს განაგებს. ამის ფონზე, რთულია, უგულებელყო ხელოვნური ინტელექტის ეფექტურობა მაშინ, როდესაც ის ყველაფერშია ჩაშენებული, თუნდაც თქვენს ყავის აპარატში. ამიტომ დღეს ის მარკეტერები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს უგულებელყოფენ, უკან არიან.
მაგრამ არის ერთი „მაგრამ”
ჯერ კიდევ სამი წლის წინ მარკეტინგულ ტექნოლოგიებში ხელოვნური ინტელექტი სხვებისგან განმასხვავებელი ნიშანი იყო. თუ რომელიმე კომპანია პროგნოზირებად ანალიტიკას ან ბუნებრივი ენის დამუშავებას გვთავაზობდა, შეგეძლოთ შეგეფასებინათ ჰქონდა თუ არა აზრი ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებში მეტის გადახდას და იქნებოდა თუ არა ეს თქვენი ბიზნესისთვის ღირებული.
დღეს ხელოვნური ინტელექტი მთავარ როლს ასრულებს. ბაზარმა მკაფიო გზავნილი დაამკვიდრა: „ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრაცია ყველაფერში”. შესაბამისად, ყველა კომპანია აცხადებს, რომ აქვს ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები. თუმცა აქ სხვა კითხვები გაჩნდა, რომლებიც ეხება განხორციელების ხარისხს, რეალურ შესაძლებლობებსა და გაზომვად შედეგებს.
ხელოვნური ინტელექტის გაფილტვრის პრობლემა
ბევრმა სპეციალისტმა დაიწყო უკვე იმაზე საუბარი, რეალურად რას სთავაზობენ კომპანიები – ნამდვილ ხელოვნურ ინტელექტს თუ იმიტაციას. ერთია ავტომატიზებული ფუნქციები, რომლებსაც მოდერნისტული ტერმინები მიაკერეს და მეორეა ნამდვილად მონაცემებზე დაყრდნობილი AI, რომელიც ნიმუშების დასწავლით მუშაობს და დროთა განმავლობაში სულ უფრო იხვეწება. ერთი არის მხოლოდ სტატიკური შაბლონი, მეორე – სისტემა დაჭკვიანების პერსპექტივით.
რით ფასდება ხელოვნური ინტელექტი
ხელოვნური ინტელექტის დანერგვის ხარისხის შეფასება განსხვავებულ კითხვებს მოიცავს. წარმოგიდგენთ ხუთ კრიტიკულ კითხვას, რომლებიც გამოარჩევს ნამდვილი ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს:
- რა პრობლემას წყვეტს ეს ხელოვნური ინტელექტი?
თუ გამყიდველს არ შეუძლია ჩამოაყალიბოს კონკრეტული ბიზნესპრობლემა, რომელსაც მისი ხელოვნური ინტელექტი წყვეტს, მან, სავარაუდოდ, შექმნა ხელოვნური ინტელექტი იმიტომ, რომ კონკურენტებს ჰქონდათ და არა იმიტომ, რომ ის მნიშვნელოვან პრობლემას წყვეტს.
- რას სწავლობს ხელოვნური ინტელექტი?
ნამდვილ ხელოვნურ ინტელექტს სამუშაოდ სჭირდება მონაცემები. უნდა იკითხოთ ტექგუნდთან, რა მონაცემებს იყენებს ხელოვნური ინტელექტი, რომლის დანერგვასაც აპირებთ, რამდენად ხშირად აახლებს ის თავის მოდელებს და დაინახავთ თუ არა მუშაობის გაუმჯობესებას დროთა განმავლობაში.
- როგორ ამტკიცებთ, რომ ის მუშაობს?
მოითხოვეთ რაოდენობრივად განსაზღვრის უნარის მქონე მეტრიკები. რომლებიც აჩვენებს ხელოვნური ინტელექტის მუშაობას. თუ ისინი შედეგების მონაცემების ნაცვლად გაჩვენებთ ფუნქციების დაფას, ეს ე.წ. „რედფლეგია”. ხელოვნური ინტელექტის ღირებულება მდგომარეობს გაზომვად შედეგებში, როგორიცაა გაუმჯობესებული კონვერტაციის მაჩვენებლები, უფრო მაღალი ხარისხის ლიდები ან სარეკლამო ხარჯების ზრდა და არა მხოლოდ საიმიჯო მესიჯები იმაზე, რომ ამა თუ იმ კომპანიას აქვს AI პროდუქტი.
- რას აკონტროლებთ ხელოვნური ინტელექტით?
უნდა გქონდეთ ხილვადობა იმის შესახებ, თუ როგორ მიიღება გადაწყვეტილებები, ავტომატიზებული მოქმედებები, მკაფიო ახსნა-განმარტებები, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი მოულოდნელ შედეგებს იძლევა. ვალდებულების აღებამდე იკითხეთ მოდელის გამჭვირვალობის, ახსნის ფუნქციების და მომხმარებლის კონტროლის შესახებ.
- რა ხდება, როდესაც რაღაც არასწორად მიდის?
ხელოვნური ინტელექტი უშვებს შეცდომებს. კითხვა მდგომარეობს იმაში, შექმნა თუ არა კომპანიამ სისტემები ამ შეცდომების აღმოსაჩენად, გამოსასწორებლად და მათგან სწავლის შესაძლებლობა რამდენად არსებობს. ამ კითხვაზე პასუხის გარეშე ვხვდებით, ხელოვნური ინტელექტი სერიოზულად არის გააზრებული თუ შედეგების გათვალისწინების გარეშე.
რეალური რესურსები
პრობლემა ისაა, რომ თქვენ გჭირდებათ ადამიანები, რომლებსაც ესმით როგორც ტექნიკური ხელოვნური ინტელექტის კონცეფციები, ასევე ბიზნესშედეგები; გჭირდებათ დრო კონცეფციის დამადასტურებელი ტესტების ჩასატარებლად.
რეალურად, მარკეტერების მხოლოდ 10% თვლის, რომ ისინი ეფექტურად იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს, ეს კი მიუთითებს შემდეგზე: ორგანიზაციები ჩქარობდნენ ხელოვნური ინტელექტის დანერგვას მისი ეფექტურად შეფასებისა და მისი ნამდვილი გააზრების გარეშე.
მთელ ამ ვითარებაში კარგი ამბავი ისაა, რომ მარტო თქვენ კი არა, თქვენი კონკურენტებიც იმავე პრობლემებს აწყდებიან. ამიტომ გაქვთ შესაძლებლობა, თქვენ გამოასწოროთ პრობლემა და რეალური AI ინსტრუმენტების ინტეგრაცია მოახდინოთ.
