Utmaningar med att implementera AI-automatisering inom e-handel

Identifiera vanliga AI-utmaningar inom e-handel

Innan du diskuterar specifika lösningar måste du vara medveten om de utmaningar som du kan ha när du implementerar och använder AI i e-handelsbranschen. Oavsett om det handlar om problem med datakvalitet eller integration kan dessa ansvarsfulla AI-utmaningar mycket väl förstöra din implementering eller göra den.

🔦Låt oss gå igenom de vanligaste hindren – och ännu viktigare, hur man tar itu med dem.

Datakvalitet och kvantitet

Visste du att nästan tre fjärdedelar av företagen (74 %) kämpar för att uppnå och skala värde med AI?

En BCG-undersökning som omfattar (24 oktober 2024) 1 000 CXO:er och ledande befattningshavare från tio sektorer i 59 länder i Asien, Europa och Nordamerika. För de flesta företag är det att omvandla AI-investeringar till verklig effekt som är den största utmaningen för AI-cyber.

En av de största hindren är dålig datahantering. Även den bästa AI-lösningen är ineffektiv utan en robust datastrategi. Även AI-drivna kundvårdslösningar, som AI-shoppingassistenter, är bara lika effektiva som de data som de bygger på. Om de data de är beroende av är inaktuella, glesa eller dåligt strukturerade, oavsett hur sofistikerad AI är, kommer det att vara svårt att få korrekta och meningsfulla svar.

De goda nyheterna? Det är helt lösbart. Det första steget är centraliserad data – se till att du har en solid kunskapsbas och enheter som de senaste vanliga frågorna, information om produkter/tjänster, kundkonversationer. Denna tids- och monetära investering kommer att skörda frukterna snabbt med AI-automatisering, så du behöver inte vara orolig.

Datasekretess och säkerhet

Som vi pratade om i föregående kapitel arbetar AI med data, MYCKET av det. Ofta innebär det känsliga kunddata.

Men ur konsumentsynpunkt, i en tid då dataintrång fyller nyheterna, är det förståeligt att den genomsnittliga personen bryr sig om sin integritet.

Konsumenternas rädsla för företagens användning av AI är väldokumenterad: en studie från Pew Research Center (18 oktober 2023) visade att hela 81 % av människorna i USA är oroliga för att de företag de köper varor och tjänster från kommer att använda AI för att bearbeta deras data på ett sätt som de helst inte skulle ha gjort.

Partiskhet i AI-algoritmer

Så föreställ dig att AI är som en supersmart men partisk assistent. Ibland uppfattar den världen på ett binärt sätt, trots att verkligheten är mångfacetterad. Ja, det är så AI-algoritmer kan fungera. De får ”fördomar” från sina träningsdata – ungefär som ett barn som växer upp i en miljö full av stereotyper.

Ur ett affärsperspektiv innebär det att din AI kanske spelar favoriter. Till exempel kan ett AI-system konsekvent rekommendera dyrare produkter till vissa kundsegment samtidigt som deras faktiska preferenser ignoreras. Det är inte bara obekvämt, det är dåligt för affärerna.

Integration med befintliga system

För att fullt ut anamma AI måste du avstå från några av dina befintliga verktyg, oavsett dina personliga preferenser. Det är tråkigt men ibland passar dina favoritaccessoarer helt enkelt inte längre. För många nätbutiker är den optimala lösningen att hålla sig till väletablerade verktyg med sömlösa integrationer. När allt kommer omkring, varför skulle du vilja uppfinna hjulet på nytt när det redan finns kraftfulla AI-verktyg, redo att fungera med din befintliga installation?

💡Om du till exempel vill implementera en AI-chatbot baserad på naturlig språkbehandling tillsammans med en livechatt med smarta funktioner, är det vettigt för dig att välja en större partner som Smartsupp. Den integreras sömlöst med ledande e-handelsplattformar, inklusive Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce och PrestaShop. Dessa integrationer sker snabbt (på bara några minuter), och du behöver ingen kodare för att hjälpa dig att komma igång.

Implementera AI-lösningar

Att välja din AI-lösning är bara det första steget på en lång resa. Dina verkliga utmaningar börjar här: du måste ha tillräckligt med data av hög kvalitet; du måste noggrant testa för AI-bias; och uppnå sömlös integration mellan alla dina system.

Minska bias i AI-algoritmer

När det gäller AI-bias finns det två saker som spelar roll – kvaliteten på indata och en väldefinierad uppgift. AI försöker ibland hitta lösningar för att tillfredsställa oss även om den saknar viktig information. Men det kan tyvärr ibland slå tillbaka om det inte styrs på rätt sätt.

Du måste mata din AI inte med vilken data som helst, utan kvalitetsdata som representerar hela spektrumet av dina affärsbehov. Sedan, testa, testa och testa igen. Leta efter trender, identifiera hålen i kunskapen och erbjud mer information som har saknats och hjälper till att motverka eventuella fördomar. Ja, det är ett tråkigt arbete – att försöka hitta en nål i en höstack, typ. Men lita på oss att det absolut är värt det.

Oavsett om du bygger AI för att skriva text, eller automatiserar processer, eller automatiserar kundvård som en AI-chattrobot, se till att den vet när den ska ställa frågor när den är osäker.

Säkerställa transparens i AI-processer

Transparens i AI-processer sträcker sig längre än att bara införliva reglerna i juridisk jargong. Det handlar om att göra dessa regler synliga, begripliga och upprepas.

För att bygga upp förtroende hos dina kunder måste de veta exakt hur deras data används, vilka beslut du har fattat och varför. Transparens kan inte lösas med en kryssruta – det är en pågående konversation, en som ska vara tydlig och lättillgänglig, inte begravd under advokatjargong.

Det finns inget bättre sätt att förtjäna förtroende än att kommunicera direkt med kunderna. Svara på deras frågor, håll webbseminarier och skriv nyhetsbrev som konsekvent täcker det ämnet. Ställ in valörer och uppmuntra användare att dyka upp vid tillfället. Att prata med dem personligen och sedan förklara AI-nyanser öppnar kontinuerligt upp en miljö av transparens. När allt kommer omkring är bollen på din planhalva – hur du kommunicerar med dem är avgörande för att vinna deras förtroende.

Skydd av datasekretess och säkerhet

Bankvalv skyddar miljoner i tillgångar. I AI-eran är det så vi bör behandla kunddata. En enda spricka i din säkerhet, och precis så kommer ditt rykte att krascha som en kortlek.

Med AI-system som bearbetar massor av känsliga data i vår moderna digitala miljö är skydd inte bara viktigt utan avgörande. Din dataskyddsstrategi måste också förändras, precis som länder har olika lagar. Oavsett om det till exempel är GDPR i Europa eller CCPA i Kalifornien.

Här är beprövade metoder för att bättre skydda dina data:

• Kryptera allt: Kryptera data under överföring och i vila med hjälp av kryptering från slutpunkt till slutpunkt. Och om du inte kan läsa den kan du inte stjäla den.
• Begränsa åtkomsten: Implementera strikta åtkomstkontroller och se till att användarna bara mallar det de behöver.
• Granska ofta: Revisioner är din välsignelse. De är ditt tidiga varningssystem om att hot är sårbarheter.
• Träna ditt team: Din säkerhet är bara så solid som dess svagaste koppling. Frekventa utbildningar vässar ditt team och håller dem uppdaterade om de aktuella hoten.

Integrera AI med befintliga system

För att automatiseringen ska fungera bra måste de tekniska resurser som krävs sättas ihop. Dina verktyg måste sömlöst dela data och arbeta tillsammans. Och om de inte gör det? Då är det bäst att du har ett starkt utvecklingsteam som kan bygga broarna åt dig. Här är de problem som du med stor sannolikhet kommer att stöta på:

• Motstånd mot äldre system: Dina gamla system talar ett föråldrat språk och moderna AI-verktyg förstår dem helt enkelt inte.
• Matchningsfel för dataformat: Varje system har sina egna sätt att lagra och bearbeta data.
• Luckor i bearbetningshastigheten: Vissa av dina nuvarande system kan fortfarande köras med ”uppringningshastigheter”, medan AI kräver en bredbandsmiljö. I slutändan kan hastighetsskillnader lamslå hela din installation som inget annat.
• Konflikter med säkerhetsprotokoll: Moderna AI-system har ofta stränga säkerhetsåtgärder som kan kollidera direkt med de säkerhetsmodeller som nu finns på dina system.
• Kostnader för integrationsunderhåll: Kom ihåg att när du väl har anslutit allt är det en helt annan utmaning att hålla det igång.

Hantera organisatorisk påverkan

Det finns två separata tillvägagångssätt som företag kan använda när de implementerar AI för sin verksamhet.

Den första vägen handlar om att minska kostnaderna – att ersätta mänskliga anställda med AI-system för att upprätthålla produktionen samtidigt som vinstmarginalerna ökar. Detta tillvägagångssätt kan vara effektivt på kort sikt men leder till missade möjligheter till humankapital och en långsiktig konkurrensfördel.

Den andra strategiska vägen – och enligt vår mening den mer förnuftiga – ser AI som en tillväxtaccelerator. Istället för att minska sin personal investerar företagen i att höja kompetensen hos sina medarbetare, utnyttja AI för att ta hand om uppgifter på låg nivå och öka produktiviteten. Arbetstagare kan bli proffs med AI-kompetens, vilket ger dem utrymme att tänka utanför boxen och iterera, vilket skapar förutsättningar för tillväxt.

Att ta itu med problem med uppsägning

En färsk data från Internationella valutafonden (14 januari 2024) avslöjade en betydande förändring i den globala arbetskraften, med AI som är redo att påverka cirka 40 % av jobben över hela världen. I utvecklade ekonomier, där potentiellt 60 % av arbetstillfällena påverkas, förväntas ungefär hälften av dessa roller utökas snarare än ersättas av AI-integration, vilket leder till förbättrad produktivitet och nya möjligheter.

Så vad säger du till anställda som är rädda för att bli utbytta?

Här är ett par: Istället för att vara rädd för teknik, börja se den som ett kraftfullt verktyg som är tänkt att göra ditt arbetsliv enklare. Istället för att falla in i en monotoni av uppgifter kan du nu fokusera på andra uppgifter som verkligen betyder något där människor behövs – som kreativitet, innovation och relationsbyggande. Är inte detta den största chansen du någonsin kommer att få att växa och utvecklas i ditt yrke?

Liksom den industriella revolutionen, som till en början orsakade stor rädsla men som senare hyllades för sin höjning av levnadsstandarden i hela samhället, är AI ett omvälvande ögonblick i mänsklighetens historia. Även om det kan vara obehagligt att utlösa förändring, visar historien att det skapar nya roller, branscher och möjligheter som vi aldrig kunnat drömma om tidigare.

Utforska de etiska konsekvenserna av AI-användning

Vilka är de viktigaste etiska frågorna som AI-genererat innehåll ger upphov till? När kunder kräver autenticitet och AI spottar ut desinformation eller partisk information, är ditt varumärkes trovärdighet på huggkubben. Konsten ligger i balans: använd AI för att lägga till, inte ersätta, mänsklig kreativitet och hålla anställda och kunder engagerade på ett sätt som känns mänskligt och pålitligt.

Dina anställda befinner sig i en liknande situation. De ser hur AI kaskaderar in på deras arbetsplats som en digital tsunami, och de måste veta var de står. Låt dem inte gissa – var tydlig med hur AI kommer att stödja deras roller. Men AI inom e-handel ger också upphov till sina egna etiska frågor och integritetsfrågor.

Och det är här en etisk kod blir din guide genom AI-vildmarken. Precis som en väldefinierad led för vandrare navigerar den både ditt mänskliga team och AI-system genom främmande terräng. Om du är för stor för att ha en etisk handledare som övervakar varje automatiserat beslut är detta etiska ramverk av nödvändighet ditt skyddsnät.

Den hemliga såsen? Genomskinlighet. Tydlighet i AI-praxis handlar inte bara om att fastställa regler utan också om att skapa förtroende.

Strategisk planering för AI-implementering

Är du rädd för att implementeringen av AI är för komplex? Ta ett djupt andetag – du har navigerat i komplicerade processer förut, och det här är inte annorlunda. Tricket är att göra detta berg av jobb till små steg.

• Definiera realistiska mål: Undvik att koka havet. Fokusera på ett par av de områden där AI kan ha en inverkan på kort sikt. Från att automatisera kundservice till att effektivisera dataanalys, börja i liten skala och skala upp.
• Skapa din tidslinje: När du ska ta delsteg på din resa. Bygg in utrymme för experiment – ingen har någonsin lyckats genom att skynda sig att integrera AI. Låt oss dela upp detta i faser: forskning, testning, pilotprogram och fullständig distribution.
• Allokera resurser smart: Det här handlar inte bara om pengar – tänk på människor, teknik och tid. Se till att dina teammedlemmar har den utbildning de behöver. Tänk på utbildningsbehov och möjliga uppgraderingar av infrastrukturen.
• Mät det som är viktigt: Definiera framgång från dag ett. Övervaka viktiga KPI:er som är meningsfulla för ditt företag, oavsett om det handlar om snabbare svarstider, kostnadsbesparingar eller bättre noggrannhet.

Slutsats

AI innebär stora utmaningar, men det har också en enorm transformativ potential för de företag som är villiga att ta vara på det som en möjlighet att öka sin marknadsnärvaro.

Framgången ligger i att ta itu med viktiga frågor: att säkerställa förstklassigt tillhandahållande av data, säkerhetsåtgärder som är ogenomträngliga, att bli av med partiskhet i algoritmer under utvecklingen och att ha ett system som är helt smidigt att integrera. Det är ett stort projekt, men ett som ger utdelning i längden.

Vanliga frågor