Nadszedł kres projektowania stron internetowych firm wyłącznie pod wyszukiwarki. Dziś e-commerce wchodzi w erę dialogu z klientem. Asystenci AI mają odpowiadać na pytania, analizować potrzeby i rekomendować produkty.
Dr inż. Tomasz Siemek
Head of Data, AI & Applications w APN Promise, gdzie odpowiada za rozwój obszarów Data, AI oraz Applications, budowę portfolio usług i produktów oraz rozwój zespołów wspierających klientów w transformacji cyfrowej opartej na danych i sztucznej inteligencji.
Użytkownicy internetu przestają już szukać informacji w wyszukiwarce, tylko pytają AI o to, czego potrzebują. Jak konkretnie zmienia to rolę strony internetowej czy sklepu online, które do tej pory były projektowane pod wyszukiwarki, a nie pod dialog?
Strona internetowa musi nadążać za oczekiwaniami konsumentów. Jeżeli potencjalny klient nie znajdzie na niej informacji o produkcie czy usłudze, to opuści ją i przejdzie do czata AI albo wyszukiwarki. Rolą współczesnych stron jest zapewnienie takiej obsługi, jaką klient otrzymałby w kontakcie z żywym człowiekiem w sklepie stacjonarnym. Wyzwaniem jest więc stworzenie środowiska, w którym klient nie będzie chciał opuszczać strony. Przez lata firmy sprzedawały towary i usługi w sposób, który same uznawały za właściwy. Dziś ten paradygmat się zmienia – trzeba sprzedawać tak, jak klient chce kupować.
Asystent AI korzysta z wiedzy rozproszonej między dokumentami, SharePointem i katalogami produktowymi. Jak długo trwa „nauczenie” systemu wiedzy organizacji, żeby odpowiadał trafnie, a nie ogólnikowo?
To zależy przede wszystkim od jakości danych. Jeżeli są ustrukturyzowane i uporządkowane na poziomie bazodanowym, narzędzie AI potrzebuje znacznie mniej czasu niż w sytuacji, gdy mamy do czynienia z chaosem informacyjnym. Znam przypadki, gdy do bazy danych trzeba było wprowadzać nawet umowy pisane odręcznie.
Podam przykład sklepu on-line. Dla 20 tys. produktów, z których każdy jest dokładnie opisany, zasilenie modelu danymi może potrwać kilkanaście godzin. Z kolei tworzenie treści zgodnie z wymogami SEO i GEO na podstawie tej bazy zajmuje do ośmiu tygodni. Kolejnym krokiem jest prawidłowe analizowanie i prezentowanie danych, tak aby użytkownik potrafił i chciał z nich skorzystać.
AI Sales Assistant ma nie tylko odpowiadać na pytania, ale też rekomendować produkty i budować koszyki zakupowe. Gdzie przebiega granica między doradztwem a nachalną sprzedażą?
Asystent AI uczy się rozumieć potrzeby klienta, ale człowiek może mu w tym pomóc. W założeniu powinien odpowiadać na pytania i wskazywać produkty najlepiej dopasowane do potrzeb klienta. Trzeba jednak pamiętać, że AI bazuje na dokumentach i danych wprowadzonych do systemu przez człowieka. I tu widać zagrożenie. Sklep czy dystrybutor może bowiem wprowadzić kod, który sprawi, że asystent będzie zawsze sugerował zakup produktu firmy X kosztem firmy Y. To przekroczenie granicy. Ingerencja człowieka w neutralność i obiektywność narzędzi AI jest niebezpieczna, niezależnie od tego, czy mówimy o zakupach, czy o innych sferach życia. W najbliższych latach będzie to więc ważne zagadnienie społeczne: jak bezpiecznie korzystać z AI i odróżniać obiektywne informacje od odpowiedzi sterowanych przez twórców narzędzia.
Jak wygląda pierwszy realny efekt biznesowy, który klient może zobaczyć stosunkowo szybko po wdrożeniu AI?
Implementacja AI to nowa warstwa organizacji, dlatego najlepiej zaczynać od niewielkiego obszaru. Można na przykład wprowadzić do AI Sales Assistant dane o towarach jednego dostawcy wraz z opisami, instrukcjami obsługi i systemem reklamacji. Następnie stopniowo rozszerzać zakres o kolejnych dostawców i produkty. Zawsze rekomenduję rozpoczęcie tego procesu od Proof of Concept. Jeżeli dane są dobrze skatalogowane, pierwsze realne efekty biznesowe mogą być gotowe w mniej niż osiem tygodni.
