Представьте себе цифровую версию себя, которая движется быстрее, чем когда -либо могли бы ваши пальцы — агент, работающий по ИИ, который знает свои предпочтения, предвидит ее потребности и действия от вашего имени. Это не просто помощник, который отвечает на обязательства. Это принимает решения. Он сканирует варианты, сравнивает цены, фильтрует шум и завершает покупки в цифровом мире, пока они проводят свой день в реальном мире. Это будущее, которое строят так много компаний ИИ: агенты ИИ.
Бренды, платформы и посредники предоставят свои собственные инструменты и стандарты ИИ для распределения приоритетов продуктов, целевых предложений и степеней и создания новой цифровой экосистемы в размере вселенной, в которой машины говорят с машинами и только парят люди за пределами петли. Последние отчеты о том, что OpenAI интегрирует систему оформления заказа в CHATGPT, дают представление об этом будущем. Вскоре покупка может быть закрыта на платформе, если потребители придется посетить отдельный веб -сайт.
Главный специалист по стратегии в TrustPilot.
Содержание
Агенты ИИ становятся автономными
Когда агенты искусственного интеллекта становятся более способными и автономными, они пересматривают, как потребители обнаруживают продукты, принимают решения и каждый день взаимодействуют с брендами.
Это поднимает критический вопрос: если ваш агент по искусству покупает для вас, кто отвечает за решение? Кому мы пошли к учетной записи, когда что -то пойдет не так? И как мы можем обеспечить, чтобы человеческие потребности, предпочтения и Обратная связь из реального мира все еще носит вес в цифровом мире?
Операции большинства агентов ИИ в настоящее время непрозрачны. Они не объявляют, как было принято решение или были участвовали коммерческие стимулы. Если ваш агент никогда не протекает определенный продукт, вы можете даже не знать, что это был вариант. Если решение является предвзятым, неправильным или вводящим в заблуждение, часто нет четкого способа выхода. Опросы уже показывают, что отсутствие прозрачности разрушает доверие. Опрос Yougov показал, что 54% американцев не доверяют ИИ принимать беспристрастные решения.
Вопрос надежности
Другим соображением является галлюцинация — пример, в котором системы ИИ создают ложную или полностью произведенную информацию. В связи с ассистентами клиентов с помощью AI эти галлюцинации могут иметь серьезные последствия. Агент может дать конфиденциальный ответ, рекомендовать существующую компанию ООН или предложить неуместный или вводящий в заблуждение вариант.
Если помощник ИИ совершает критическую ошибку, например, B. Бронирование пользователя в неправильном аэропорту или неправильное представление о наиболее важных функциях продукта, доверие пользователя, вероятно, будет рухнуть в систему. Доверьте, если это не сломано, трудно восстановить. К сожалению, этот риск без постоянного мониторинга и доступа к последним данным очень реален. Как сказал аналитик, поговорка все еще сохраняется: «Мусор, мусор». Если система ИИ не поддерживается должным образом, регулярно обновляется и тщательно управляется, галлюцинации и неточности проникают.
Дополнительные защитные меры часто требуются в приложениях с более высокими операциями, такими как финансовые услуги, здравоохранение или поездки. Это включает в себя этапы проверки людей в цикле, ограничения на автономные действия или градуированный уровень доверия в зависимости от чувствительности задач. В конечном счете, поддержание доверия пользователей в ИИ требует прозрачности. Система должна оказаться надежной для повторных взаимодействий. Верхний класс или критический сбой может значительно сбросить признание и не только повредить доверие к инструменту, но и в бренде, стоящем за ним.
Мы видели это раньше
Мы уже видели этот шаблон с алгоритмическими системами, такими как поисковые системы или Социальные сети питаются прозрачностью для повышения эффективности. Теперь мы повторяем этот цикл, но миссии выше. Мы не просто формируем то, что люди видят, мы формируем то, что они делают, что они покупают и что они доверяют.
Существует еще один уровень сложности: системы ИИ все чаще создают контент, на который полагаются другие агенты для принятия решений. Обзоры, резюме, описания продуктов — все переписываются, сжаты или созданы с помощью крупных моделей, которые были обучены соскребным данным. Как мы отличаем реальное человеческое чувство от синтетических подражателей? Если ваш агент пишет рейтинг на вашем имени, действительно ли это ваш голос? Должен ли он быть взвешенным так же, как тот, который вы написали сами?
Это не краевые случаи; Вы быстро становитесь новой цифровой реальностью, которая истекает кровью в реальном мире. И они сосредоточены на том, как доверие создается и измеряется в Интернете. В течение многих лет проверенные отзывы человека помогали нам понять, что заслуживает доверия. Но если ИИ преднамеренно или не начинает эту обратную связь, пол начинает меняться.
Доверять инфраструктуре
В мире, в котором агенты говорят за нас, мы должны рассматривать доверие как инфраструктуру, а не только как функцию. Это основа, на которую полагается все остальное. Задача заключается не только в предотвращении дезинформации или искажений, но и для выравнивания систем ИИ с грязной, нюансированной реальностью человеческих ценностей и опыта.
Агент ИИ, сделанный правильно, может сделать E -Commerce более эффективная, персонализированная, еще более заслуживающая доверия. Но этот результат не гарантирован. Это зависит от целостности данных, прозрачности системы и готовности разработчиков, платформ и регулирующих органов для поддержания этих новых агентов на более высоком стандарте.
Строгие тесты
Для компаний важно строго проверять свои агенты, проверять продукты и использовать такие методы, как петли обратной связи человека, чтобы уменьшить галлюцинации и повысить надежность с течением времени, особенно потому, что большинство потребителей не изучают каждую реакцию сгенерированного AI AI, сгенерированного AI.
Во многих случаях пользователи принимают то, что говорит агент о номинальной ценности, особенно если взаимодействие кажется бесшовным или значительным. Это делает его еще более важным для компаний, чтобы предвидеть потенциальные ошибки и встраивать защиту в систему и гарантировать, что доверие не только сохраняется от дизайна, но и по умолчанию.
Проверка платформ играет важную роль в поддержке этой более широкой доверительной экосистемы. Мы несем коллективную ответственность за обеспечение того, чтобы обзоры отражали реальное настроение клиента и ясны, до -датисты и заслуживают доверия. Подобные данные имеют четкое значение для агентов искусственного интеллекта. Если системы связаны с проверенными проверками или знают, какие компании установили призыв к прозрачности и отзывчивости, они лучше подготовлены для предоставления пользователям достоверных результатов.
В конечном счете, вопрос заключается не только в том, что мы доверяем, но и то, как мы поддерживаем это доверие, когда решения все чаще автоматизируются. Ответ заключается в вдумчивом дизайне, неустанной прозрачности и глубоком уважении к человеческому опыту, которые выполняют алгоритмы. Потому что в мире, в котором ИИ покупает ИИ, это все еще люди, которые несут ответственность.
Мы перечисляем лучшее программное обеспечение для автоматизации ИТ.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
