در سال‌های اخیر، بر کسی پوشیده نیست که گسترش نوآوری‌های فن‌آوری، جهان را به شدت تحت تأثیر قرار داده است. به ویژه هوش مصنوعی مولد با ابزارهایی مانند ChatGPT که تنها دو ماه پس از راه‌اندازی به ۱۰۰ میلیون کاربر رسید، به طور فزاینده‌ای محبوب شده است. اما این راه حل های پیشرفته هوش مصنوعی بدون داده های معنی دار و با کیفیت چیزی نیستند.
متأسفانه، روند دستیابی به این نوع داده‌ها همیشه ساده نیست – شرکت‌ها باید داده‌ها را به گونه‌ای جمع‌آوری و پردازش کنند که سوگیری را حذف کند و آن‌ها را طوری قالب‌بندی کنند که به راحتی توسط هوش مصنوعی مصرف شود. به خصوص که شرکت های هوش مصنوعی مانند OpenAI و Anthropic شروع به کمبود داده برای آموزش مدل های هوش مصنوعی خود می کنند، اهمیت جمع آوری داده های قابل استفاده و معنی دار افزایش می یابد.
با گسترش دنیای هوش مصنوعی، شرکت‌ها باید تاثیر داده‌های با کیفیت در مقابل داده‌های ضعیف را بر راه‌حل‌های هوش مصنوعی و نقش حیاتی داده‌های رفتاری در ساخت، آموزش و تقویت ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را درک کنند.
📷
مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری الگوها، پیش‌بینی و انجام وظایف به داده‌ها متکی هستند. اگر داده‌های آموزشی در معرض خطر، نادرست یا پر از خطا باشد، مدل می‌تواند نتایج مغرضانه و غیرقابل اعتماد، تجربه کاربری ضعیف، آسیب‌پذیری‌های امنیتی و خطرات نظارتی ایجاد کند. در واقع، گارتنر تخمین می زند که کیفیت ضعیف داده به تنهایی به طور متوسط سالانه ۱۲.۹ میلیون دلار برای سازمان ها هزینه دارد .
از سوی دیگر، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های با کیفیت، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که تصمیمات بهتر و آگاهانه‌تری اتخاذ کنند، فرآیندهای قابل اعتماد را اجرا کنند، مسائل مربوط به انطباق را کاهش دهند و از عواقب پرهزینه اجتناب کنند. همچنین می تواند منجر به تجربیات بهتر مشتری و ذینفعان، افزایش درآمد و سهم بازار و کاهش ریسک شود. بدون داده‌های جامع، معنی‌دار و دقیق، شرکت‌ها برای ساخت و مدیریت این برنامه‌ها و اکوسیستم‌های پیچیده‌تر هوش مصنوعی با مشکل مواجه خواهند شد.
داده‌های رفتاری حاصل از تعاملات محصول و خدمات می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا بینش عمیقی برای مدل‌های هوش مصنوعی داشته باشند. در واقع، McKinsey & Company تخمین می‌زند که سازمان‌هایی که از بینش رفتاری مشتری استفاده می‌کنند، ۸۵٪ در رشد فروش و بیش از ۲۵٪ در حاشیه ناخالص عملکرد بهتری از همتایان خود دارند.
داده‌های رفتاری تعاملات کاربر با محیط‌های دیجیتال را توصیف می‌کنند و اولویت‌ها و الگوهای دقیق را آشکار می‌کنند. این به عنوان یک عنصر اساسی برای آشکار کردن احساسات پشت کلیک کاربر است. به عنوان مثال، داده‌های رفتاری می‌توانند معیارهای مهمی مانند مدت زمان جلسه، زمان فعال در سایت، تعداد پیام‌های خطا یا کلیک‌های مرده را نشان دهند تا به شرکت‌ها تصویر واضح‌تری از تعامل کاربر، اولویت‌ها و نقاط ناامیدی ارائه دهند.
در حالی که این داده‌ها می‌توانند به شرکت‌ها در شناسایی نقص‌ها و افزایش تجربه کاربران کمک کنند، همچنین حاوی بینش‌های حیاتی برای شرکت‌ها است تا از امکانات جدید برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی خود، از جمله پیش‌بینی بهتر، اقدامات امنیتی پیشرفته، و شخصی‌سازی بهبودیافته بهره ببرند:
شرکت‌ها با تجهیز به داده‌های رفتاری، می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد رفتار کاربر، الگوها، اولویت‌ها و نکات دردناک به دست آورند و به آن‌ها این امکان را می‌دهند که رفتارهای آینده را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و به نوبه خود، تجربیات بهتری ایجاد کنند. برای مثال، بازدیدهای وب‌سایت، ثبت‌نام در خبرنامه، فعالیت‌های سبد خرید و مشارکت در رسانه‌های اجتماعی نه تنها به‌عنوان یک مسیر دیجیتالی خرده نان عمل می‌کنند، بلکه می‌توانند نشان‌دهنده رفتار خرید آینده نیز باشند. با در دست داشتن این داده ها، شرکت ها نشانه بهتری از رفتار مصرف کننده خواهند داشت که امکان پیش بینی های آگاهانه تر و تصمیم گیری استراتژیک را فراهم می کند.
شرکت ها می توانند از داده های رفتاری برای شناسایی تهدیدها هنگام توسعه راه حل های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل الگوهای تعامل کاربر برای ناهنجاری ها یا فعالیت های مشکوک استفاده کنند. با نظارت بر معیارهایی مانند مدت زمان جلسه کاربر یا الگوهای کلیک، شرکت‌ها می‌توانند انحرافاتی را از رفتار عادی کاربر که ممکن است نشان‌دهنده تهدیدها یا آسیب‌پذیری‌های بالقوه باشد، تشخیص دهند. به عنوان مثال، یک شرکت خدمات مالی ممکن است از داده‌های رفتاری استفاده کند تا ببیند کاربران چگونه معمولاً در سایت جریان می‌یابند و مغایرت‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا تعیین کنند آیا یک رفتار یا الگوی خاص تقلبی است یا خیر. این رویکرد پیشگیرانه به شرکت ها اجازه می دهد تا به سرعت به نگرانی های امنیتی رسیدگی کنند، خطرات را کاهش دهند و از سیستم های هوش مصنوعی خود محافظت کنند.
از آنجایی که رشد شتابان هوش مصنوعی دنیای ما را تغییر می دهد، تجربیات مشتری بیش از حد شخصی به زودی استاندارد خواهد شد. با داده‌های رفتاری، تیم‌های مهندسی می‌توانند رفتارها را پیش‌بینی کنند و تجارب کاربر را تنظیم کنند. کسب‌وکارهایی که تاریخچه خرید مصرف‌کننده را دنبال می‌کنند و پروفایل‌های دقیق مشتری را توسعه می‌دهند، می‌توانند وفاداری قوی‌تری به برند ایجاد کنند. با مجهز شدن به این داده ها، خرده فروشان می توانند تجربیاتی را ارائه دهند که از طریق پیشنهادات هدفمند و فرصت های فروش متقابل مرتبط، شخصی سازی شده است. برای مثال، داده‌های رفتاری می‌توانند خریدارانی را شناسایی کنند که بیشتر احتمال دارد سبد خرید خود را رها کنند. خرده فروشان می توانند از این اطلاعات برای ارائه یک تخفیف شخصی به بخش مورد نظر استفاده کنند و به طور بالقوه فروش از دست رفته را به تبدیل تبدیل کنند.
در عصری که با پیشرفت سریع تکنولوژی مشخص شده است، موفقیت و سودمندی راه حل های هوش مصنوعی به داده های معنی دار و دقیق بستگی دارد. همانطور که تقاضا برای داده های با کیفیت تشدید می شود، داده های رفتاری به عنوان یک منبع اصلی برای توسعه هوش مصنوعی ظاهر می شوند. با بهره‌گیری از بینش‌های به‌دست‌آمده از تعاملات کاربر، شرکت‌ها می‌توانند رفتار کاربر را بهتر پیش‌بینی و پیش‌بینی کنند، تهدیدات را شناسایی کرده و از سیستم‌ها محافظت کنند، و تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهند که انتظارات کاربر را پیش‌بینی کرده و فراتر از آن‌ها باشد.
همانطور که چشم انداز هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، پذیرش داده های رفتاری نه تنها کارایی راه حل های هوش مصنوعی را تضمین می کند، بلکه راه را برای تجربه های کاربر متحول کننده و لذت بخش هموار می کند.
