Mindig megéri mesterséges intelligenciát hozzáadni a termékfejlesztési folyamathoz? | MI az üzletben #55

A mesterséges intelligencia szerepe a termékfejlesztési folyamatban

A mesterséges intelligencia számos szempontot támogathat az új termékek tervezési és megvalósítási folyamatában. Gyakran jó ötlet, és a legfontosabb előnyök közé tartozik:

• Piackutatás – a kutatás felgyorsítása vagy nagyobb léptékű végrehajtása lehetséges a repetitív feladatok automatizálásával, mint például a felmérések elemzése vagy az interjúk átirata. Ez lehetővé teszi a csapat számára, hogy a termékfejlesztés kreatívabb és kihívásokkal teli aspektusaira összpontosítson,
• Új inspiráció – a szélesebb spektrumú ötletekhez való könnyebb hozzáférés a generatív MI egyik fő előnye. Az MI algoritmusok hatalmas adatbázisokban kereshetnek ismeretlen mintákat és fogalmakat, amelyek túlmutatnak a tervezők korábbi gondolkodásán,
• Részletes adatelemzés – a célcsoport vásárlói igényeinek jobb megértése az ő viselkedésük, preferenciáik és vásárlási motivációik adatainak feldolgozása révén.

De mikor érdemes másodszor is átgondolni az MI együttműködés használatát?

Közelről: Az MI megvalósításának rejtett kihívásai

Bár a mesterséges intelligencia a termékfejlesztési folyamatban számos új lehetőséget jelent, a megvalósítása nem mentes a kihívásoktól. A legfontosabbak közé tartoznak:

• a termékcsapatok alapos képzésének szükségessége és a meglévő munkafolyamatok AI rendszerekkel való integrálásának alkalmazása. Ez nehézségekbe ütközhet nagy, hierarchikus szervezetekben, ahol a szakemberek a hagyományos munkamódszerekhez kötődnek,
• az ügyféladatok biztonságával kapcsolatos aggodalmak, amelyek az MI algoritmusokat képezik. Az extra biztonsági funkciók kihasználásához a cégek gyakran vállalati licencszerződéseket igényelnek, amelyek meghaladhatják a kis szervezetek költségvetését. Ezért a kisebb cégek néha a nyílt hozzáférésű modellek, mint például a Llama 2, Vicuna vagy Alpaca kis léptékű alkalmazása mellett döntenek. Elismerjük, hogy ezek erősebb hardvert igényelnek a cégnél, de biztosítják az adatbiztonságot. Ennek oka, hogy a gépi tanulási modellek érzékeny személyes információkra támaszkodnak. Ha a biztonságot nem állítják be megfelelően, a kiszivárgás katasztrofális következményekkel járhat a cég imázsára nézve,
• megnövekedett összetettség és a felelősség diffúziója a kulcsfontosságú üzleti döntésekben, amelyek MI rendszereket érintenek. Ki viseli a pénzügyi és hírnévbeli felelősséget ezeknek a rendszereknek a hibáiért? Hogyan biztosítható az MI “fekete dobozainak” felügyelete?

A fekete doboz csapda. Az átláthatóság hiánya az MI döntéseiben

A fejlett gépi tanulási technikák, például a neurális hálózatok egyik alapvető hátránya a döntések átláthatóságának hiánya. Ezek a rendszerek “fekete dobozként” működnek, amelyek a bemeneteket kívánt kimenetekké alakítják anélkül, hogy megértenék a mögöttes logikát.

Ez komolyan megnehezíti a felhasználói bizalom biztosítását az MI által generált ajánlásokban. Ha nem értjük, miért javasolt a rendszer egy adott termékváltozatot vagy koncepciót, nehéz értékelni a javaslat ésszerűségét. Ez a technológia iránti bizalmatlansághoz vezethet.

A mesterséges intelligenciát a termékfejlesztésben alkalmazó cégeknek tudomásul kell venniük a “fekete doboz” problémát, és lépéseket kell tenniük megoldásaik átláthatóságának növelésére. A megoldások példái közé tartozik:

• az adatok áramlásának vizualizációja a neurális hálózatokban, vagy
• további algoritmusok által generált döntések szöveges magyarázatai.

MI és etika. Hogyan kerülhetjük el a diszkriminációt és az elfogultságot?

Egy másik fontos kérdés a mesterséges intelligenciával kapcsolatos potenciális etikai problémák. A gépi tanulási rendszerek gyakran olyan adatokra támaszkodnak, amelyek különböző típusú elfogultságokkal és reprezentativitás hiányával terheltek. Ez diszkrét vagy igazságtalan üzleti döntésekhez vezethet.

Például az Amazon toborzási algoritmusának úgy tűnt, hogy a férfi jelölteket részesíti előnyben a cég történeti felvételi mintái alapján. Hasonló helyzetek léphetnek fel gépi tanulással készült alkalmazások fejlesztésekor:

• Az ügyfélszolgálati prioritások meghatározása,
• Hirdetési célzás,
• Szakterületek javaslása a közvetlen környezetben, vagy
• Termékajánlások személyre szabása.

Az ilyen problémák elkerülése érdekében a cégeknek alaposan elemezniük kell azokat az adatállományokat, amelyeket a különböző demográfiai csoportok megfelelő reprezentációja érdekében használnak, és rendszeresen figyelemmel kell kísérniük az MI rendszereket a diszkrimináció vagy igazságtalanság jeleire.

Az algoritmusok határai. Mesterséges intelligencia a folyamatban

A mesterséges intelligencia támogathatja a kreatív folyamatot, ötletek keresését és megoldások optimalizálását. Azonban még mindig kevés olyan cég van, amely teljes mértékben megbízik az MI-ben. A mesterséges intelligencia alkalmazása a tartalomkészítési folyamatban hihetetlen lehetőségeket kínál, de a végső döntéseket a közzétételről vagy a generált anyagokban található információk ellenőrzéséről emberi közreműködéssel kell meghozni.

Ezért a tervezőknek és a termékmenedzsereknek tudomásul kell venniük az MI technológia korlátait, és támogatásként kell kezelniük, nem pedig automatikus kész megoldások forrásaként. A kulcsfontosságú tervezési és üzleti döntések továbbra is kreativitást, intuíciót és a vásárlók mély megértését igénylik, amit az algoritmusok önmagukban nem tudnak biztosítani.

Forrás: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

A kontroll és a jogi megfelelőség biztosítása

A mesterséges intelligencia kockázatainak minimalizálása érdekében a cégeknek megfelelő felügyeleti és ellenőrzési mechanizmusokat kell bevezetniük ezekhez a rendszerekhez. Ez magában foglalja, de nem korlátozódik a következőkre:

• Az MI modellek által generált információk helyességének és forrásainak ellenőrzése a gyakorlati felhasználás előtt,
• A gépi tanulási algoritmusok auditálása az elfogultság, a predikciós bizonytalanság és a döntések átláthatósága szempontjából,
• Szakterületi vagy etikai bizottság létrehozása az MI rendszerek tervezésének, tesztelésének és alkalmazásának felügyeletére a cégnél,
• Világos irányelvek kidolgozása az elfogadható MI alkalmazásokról és a rendszerek üzleti folyamatokba és tervezési döntésekbe való beavatkozásának határait,
• A tervezők képzése a korlátok és csapdák tudatosítására, hogy elkerüljék a túlzottan kritikátlan támaszkodást az MI jelzéseire.

Összegzés

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia kétségtelenül izgalmas kilátásokat nyit meg az új termékek tervezésének és megvalósításának optimalizálására és felgyorsítására. Azonban a hagyományos rendszerekkel és gyakorlatokkal való integrálása nem mentes a kihívásoktól, amelyek közül néhány alapvető – mint például a bizonytalanság és a prediktív átláthatóság hiánya.

A mesterséges intelligencia potenciáljának teljes kihasználásához a cégeknek megfelelő óvatossággal és kritikával kell kezelniük, megértve a technológia korlátait. Az is kulcsfontosságú, hogy etikai kereteket és ellenőrzési eljárásokat dolgozzanak ki, amelyek minimalizálják a fejlett algoritmusok valós üzleti folyamatokba való bevezetésével járó kockázatokat. Csak így válhat az MI értékes és biztonságos kiegészítőjévé az emberi kreativitásnak és intuícióknak.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a mi szorgos méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinteresten, TikTokon.