Trasformare i 4 rischi dell’AI in opportunità di business

I clienti sperimentano 4 grandi difficoltà interagendo con i sistemi di intelligenza artificiale. Capirle e superarle è fondamentale.

Molte aziende stanno valutando se investire o meno nell’IA e la maggior parte delle decisioni si basa sull’efficienza e sulla precisione che possono fornire questi strumenti. Tuttavia, questo approccio non tiene conto delle sfide sociali e individuali che possono verificarsi quando l’IA viene utilizzata dai nostri clienti.

Non considerare gli elementi di “sfida” e i lati deboli dall’AI, può trasformare il nostro utilizzo di strumenti intelligenti da strategia fenomenale per fare crescere soddisfazione e fatturato a incubo reputazionale e inizio di crollo delle vendite.

Francesco galvani, ceo di deep marketing

Un recente studio si è posto l’obiettivo di integrare gli studi sociologici e psicologici per esaminare alcuni dei costi che i consumatori sperimentano nelle loro interazioni con l’IA. Nel farlo, gli autori hanno identificato quattro tipi di esperienze (e difficoltà) dei consumatori con l’IA: l’acquisizione dei dati, la classificazione, la delega e la socialità. Analizziamo più da vicino ciascuno di essi.

Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and Artificial Intelligence: An Experiential Perspective. Journal of Marketing, 85(1), 131–151.

Acquisizione dei dati

Si verifica quando le aziende raccolgono dati sui consumatori senza che questi ne siano consapevoli o abbiano dato il loro consenso. In molti casi, i consumatori non sono consapevoli del fatto che i loro dati vengono raccolti o di come verranno utilizzati. Questo può portare, in caso di scoperta repentina, a sentimenti di violazione e sfiducia.

Per risolvere questo problema, le aziende dovrebbero essere trasparenti sulle loro pratiche di raccolta dei dati e dare ai consumatori la possibilità di scegliere se raccogliere o meno i loro dati. Siamo tutti consapevoli che questo implica una maggiore complessità dei sistemi e minore possibilità di sfruttare una quantità costante di dati per il nostro marketing.

Ma la fiducia è una merce preziosa. E si perde in fretta.

Classificazione

Si verifica quando le aziende utilizzano algoritmi per classificare automaticamente i consumatori in gruppi basati su caratteristiche quali età, razza, sesso, ecc. Questo può portare a una classificazione imprecisa e a un trattamento non equo di alcuni gruppi di persone.

Per risolvere questo problema, le aziende dovrebbero verificare regolarmente i loro algoritmi per garantire l’accuratezza e l’equità. Dovrebbero inoltre dare ai consumatori la possibilità di fornire indicazioni su come vorrebbero essere classificati.

Di nuovo, un aumento esponenziale di complessità per noi e il nostro lavoro, ma se vogliamo sfruttare adeguatamente questi strumenti senza ripercussioni (e perdita di business) è l’unica strada.

Delega

Si verifica quando le aziende delegano compiti o responsabilità all’IA senza considerare le potenziali conseguenze. Ad esempio, un’azienda potrebbe delegare compiti di assistenza clienti a un chatbot AI senza considerare il fatto che i chatbot non sono ancora in grado di fornire lo stesso livello di servizio degli esseri umani.

Questo può portare a frustrazione e delusione da parte dei consumatori. Per risolvere questo problema, le aziende dovrebbero delegare all’IA solo le attività che sono sicure di poter gestire in modo efficace. Dovrebbero inoltre fornire assistenza umana per i compiti che non possono essere gestiti dall’IA.

Sociale

Questo tipo di esperienza si verifica quando i consumatori interagiscono tra loro utilizzando piattaforme o dispositivi abilitati all’IA. Un consumatore potrebbe utilizzare un assistente vocale per controllare un dispositivo domestico intelligente mentre un altro consumatore è presente nella stanza. Ciò può provocare una sensazione di imbarazzo o disagio.

Per affrontare questo potenziale elemento demotivante, le società dovrebbero progettare prodotti e piattaforme abilitati all’IA tenendo conto dell’interazione sociale. Dovrebbero anche prendere in considerazione la possibilità di fornire formazione o linee guida su come utilizzare correttamente questi prodotti e piattaforme in contesti sociali.


Come si può notare, l’investimento nell’IA presenta alcuni potenziali aspetti negativi che devono essere presi in considerazione prima di prendere una decisione. Tuttavia, essendo consapevoli di questi problemi e adottando misure per affrontarli, è possibile ridurre al minimo l’impatto negativo sui clienti e massimizzare il valore ottenuto dall’investimento nell’IA.

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