تلاش دیوانه وار شرکت هایی مانند گوگل، مایکروسافت و OpenAI برای ارائه قابلیت های جستجوی جدید هوش مصنوعی بدون شک بازاریاب ها را به این فکر فرو می برد که، همه اینها برای چیست؟ غول های فناوری در عجله خود برای اول شدن، نتایج شگفت انگیز و اغلب نادرست را برای مردم شگفت زده ارائه کرده اند. هر کسی در بازاریابی نپرسد که چگونه از پتانسیل عظیم هوش مصنوعی استفاده کند، از غافله عقب می ماند.

هوش مصنوعی چیزهای زیادی برای گفتن دارد، اما صرف نظر از اینکه آرتور سی کلارک(نویسنده کتاب 2001: اودیسه فضایی) ممکن است در مورد این موضوع چه بگوید، جادو نیست. باید بدانید که فناوری هوش مصنوعی در مقایسه با تکنیک های سنتی مزایای بسیار قابل توجهی را ارائه می دهد، اما مشکلات قابل توجهی نیز وجود خواهد داشت.

موارد استفاده چشمگیر از هوش مصنوعی همچنان در حال افزایش است، برخی از این کاربردها بیشتر از سایرین در اطراف ما قابل مشاهده هستند. مانند کسی که با یک چت ربات خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی تعامل دارد. بازاریابان در حال حاضر از هوش مصنوعی برای بهینه سازی استفاده می کنند، مانند قرار دادن تبلیغات. افزایش فروش از طریق تبلیغات هدفمند و تلاش های متقابل فروش بالا و افزایش وفاداری مشتری از طریق بهبود شخصی سازی و تقسیم بندی هوشمند.

هوش مصنوعی می تواند کارایی های مبتنی بر ماشین را به طراحی تبلیغات و کپی نویسی شما اضافه کند. حتی ابزارهای هوش مصنوعی جدیدی وجود دارد که تبلیغات و ویدیو را از روی متنی که به آن ها می دهید، ایجاد کند. راه حل های هوش مصنوعی برای شخصی سازی تجربه آنلاین برای مشتری خاص وجود دارد، خواه این تعاملات فعالانه باشد، مانند بازدید از وب سایت یا واکنشی، مانند اعلان فشار. پیام رسانی ایمیل شخصی شده یک کار ساده با هوش مصنوعی است.

یکی دیگر از کارهایی که در بین بازاریابان شتاب گرفته است، تولید محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی است. مثل ابزارهایی مانند Jasper.ai و Copy.ai که نمونه هایی از موارد هستند. هر کدام از اینها اساساً یک چیز را ارائه می دهند: تولید محتوا که توسط هوش مصنوعی برای وبلاگ نویسی، مقالات و … قابل استفاده است و خوشبختانه هیچ کمبودی برای محتوای بصری مبتنی بر هوش مصنوعی وجود ندارد. این یکی از جنبه های خوب هوش مصنوعی است.

ChatGPT یکی از ابزارهای هوش مصنوعی می باشد، که کل جهان را فراگرفته است. یک بات مکالمه هوش مصنوعی که توسط شرکت OpenAI برای مراقبت آنلاین مشتری ایجاد شده است، این یک بات مکالمه از پیش آموزش دیده و مولد با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) است.

واضح است، حداقل در ظاهر که هوش مصنوعی امکانات بی پایانی را برای مصرف کنندگان و بازاریابان به طور یکسان ارائه می دهد.

همانطور که جیسون هال، عضو شورای فوربس در سال 2019 میلادی بیان کرد:

هوش مصنوعی قادر است بینش عمیقی را در مورد مشتریان خود به مشاغل ارائه دهد. کسب و کارها نه تنها می توانند تعاملات را بیش از حد شخصی کنند، بلکه قادر خواهند بود رفتارهای آینده مشتریان را بر اساس داده های جمع آوری شده پیش بینی کنند.

تعصب ذاتی هوش مصنوعی

ممکن است اشکالات زیاد کشف نشده ای در رابطه با هوش مصنوعی وجود داشته باشد، اما یک نقطه ضعف وجود دارد که باید مورد توجه افراد قرار گیرد و رک و پوست کنده باید با آن مقابله کرد، زیرا در برخی موارد می تواند آسیب های جبران ناپذیری به یک برند وارد کند.

در این برهه از زمان، هوش مصنوعی تنها از مواد موجود می آموزد. اطلاعات موجود مرتبط را شناسایی و با هدف خود تطبیق می دهد. اگر مواد موجود، اساس یادگیری ماشین و دارای یک سوگیری ذاتی باشند، سوگیری در خروجی نشان داده خواهد شد.

یکی از اصطلاحات قدیمی کامپیوتری می گوید:

گیگو مخفف عبارت “ورودی زباله، خروجی زباله” است. به عبارت دیگر، ورودی نادرست یا بی کیفیت همیشه خروجی معیوب ایجاد می کند.

همچنین مشکلات بالقوه حق چاپ وجود دارد، زیرا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به دلیل ماهیت خود از محتوا و اطلاعات موجود استفاده می کنند. سایت GettyImages در حال حاضر در حال پیگیری قانونی علیه سازنده هنر هوش مصنوعی Stable Diffusion به دلیل کپی برداری از میلیون ها عکس است.

تعصب هوش مصنوعی به عنوان یک ناهنجاری در خروجی الگوریتم های یادگیری ماشین، به دلیل مفروضات پیش داوری ساخته شده در طول فرآیند توسعه الگوریتم یا پیش داوری در داده های آموزشی تعریف می شود. یکی از نمونه های ناگوار تعصب هوش مصنوعی که تأثیر منفی بر کسب و کار داشت در سال 2014 میلادی در آمازون رخ داد. این شرکت از هوش مصنوعی برای خودکارسازی استخدام کارمندان خود استفاده کرد. از نظر تئوری منطقی بود، زیرا به استخدام کنندگان اجازه می داد زمان کمتری را صرف بررسی دستی رزومه افراد کنند. با این حال، سال بعد از آن، این شرکت متوجه شد که سیستم جدید استخدام هوش مصنوعی آن علیه زنان مغرضانه است و به نامزدها به طور ناعادلانه رتبه بندی می کند.

علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی در بخش بندی، که جمعیت را بر اساس ویژگی های مشترک به گروه هایی تقسیم می کند، می تواند سوگیری را در سیستم های هوش مصنوعی ایجاد کند. در الگوریتم تقسیم بندی که فقط شامل افرادی می شود که قبلاً محصولی را خریداری کرده‌اند، در مقابل کسانی که این کار را نکرده اند تعصب دارد.

بهترین شیوه ها

استفاده از هوش مصنوعی به طور موثر شامل چندین روش برتر است، مانند شناسایی موارد استفاده مناسب، سرمایه گذاری در داده های با کیفیت بالا، انتخاب بهترین راه حل ها، و نظارت و ارزیابی مستمر نتایج.

با کار برروی Industry 4.0، صنعت تولید به شدت بر روباتیک و داده ها تکیه کرده است. با این حال، با ظهور Industry 5.0، “co-botics” و داده های زمان واقعی حتی قدرتمندتر شده اند. با کار انسان ها در کنار روبات ها و نظارت مستمر بر داده ها، می توان به بهترین نتایج دست یافت. این رویکرد شبیه به نحوه استفاده از هوش مصنوعی است.

برای استفاده موثر از هوش مصنوعی، با شناسایی مناطقی در فرآیندهای موجود خود که در آن هوش مصنوعی می تواند تفاوت ایجاد کند، شروع کنید، خواه در ایجاد محتوا، تعامل با مشتری یا بینش رایانه ای باشد. در مرحله بعد، راه حل های موجود را تحقیق و ارزیابی کنید و راه حلی را انتخاب نمایید که بهترین بازگشت سرمایه را ارائه می دهد. اگر قصد دارید راه حل هوش مصنوعی خود را با محتوا آموزش دهید، اطمینان حاصل کنید که هرگونه سوگیری را از مطالب حذف می کنید.

در نهایت، نظارت و ارزیابی مداوم بسیار مهم است. اگر از هوش مصنوعی برای پیش نویس محتوا استفاده می شود، خود را ویرایشگر در نظر بگیرید یا اگر نیاز به بررسی نتایج و معیارها برای ارزیابی کیفیت و اثربخشی راه حل دارید، یک تحلیلگر در نظر بگیرید. هوش مصنوعی را به عنوان کمپینی در نظر بگیرید که برای دستیابی به نتایج مناسب نیاز به راهنمایی و پاسخگویی دارد.

نتیجه نهایی

مانند هر فناوری جدید، ممکن است در هوش مصنوعی نیز دچار خطا شویم. هوش مصنوعی می تواند مقرون به صرفه باشد و باعث صرفه جویی در زمان شود، اما این یک جادو نیست. در این مرحله، بازاریابان باید تصمیم بگیرند که چه مقدار از فرآیند خود را خودکار کنند، محدودیت های فناوری را درک کنند و جنبه های خوب و بد هوش مصنوعی تشخیص دهند.