E-ticarette Yapay Zeka Otomasyonunu Uygulamanın Zorlukları

E-ticarette Yaygın Yapay Zeka Zorluklarını Belirleme

Belirli çözümleri tartışmadan önce, e-ticaret işinde yapay zekayı uygularken ve kullanırken karşılaşabileceğiniz zorlukların farkında olmalısınız. İster veri kalitesi ister entegrasyon sorunları olsun, bu sorumlu yapay zeka zorlukları, uygulamanızı çok iyi bozabilir veya başarabilir.

🔦En yaygın engelleri ve daha da önemlisi bunlarla nasıl başa çıkılacağını gözden geçirelim.

Veri Kalitesi ve Miktarı

Şirketlerin yaklaşık dörtte üçünün (%74) yapay zeka ile değer elde etmek ve ölçeklendirmek için mücadele ettiğini biliyor muydunuz?

Asya, Avrupa ve Kuzey Amerika’daki 59 ülkede on sektörden 1.000 CXO ve üst düzey yöneticiyi kapsayan (24 Ekim 2024) bir BCG anketi . Çoğu işletme için yapay zeka yatırımlarını gerçek etkiye dönüştürmek, yapay zeka siber zorluğunun en büyük ortaya çıktığı yerdir.

En büyük engellerden biri kötü veri yönetimidir. En iyi yapay zeka çözümü bile sağlam bir veri stratejisi olmadan etkisizdir. Yapay zeka alışveriş asistanları gibi yapay zeka odaklı müşteri hizmetleri çözümleri bile yalnızca üzerine inşa edildikleri veriler kadar verimlidir. Bağımlı oldukları veriler eski, seyrek veya kötü yapılandırılmışsa, yapay zeka ne kadar karmaşık olursa olsun, doğru ve anlamlı yanıtlar zor olacaktır.

İyi haber mi? Tamamen çözülebilir. İlk adım merkezi verilerdir — sağlam bir bilgi tabanına ve en son SSS’ler, ürün/hizmet ayrıntıları, müşteri görüşmeleri gibi varlıklara sahip olduğunuzdan emin olun. Bu zaman ve parasal yatırım, AI otomasyonu ile hızlı bir şekilde ödüller kazanacak, bu nedenle endişelenmenize gerek yok.

Veri Gizliliği ve Güvenliği

Önceki bölümde bahsettiğimiz gibi, yapay zeka çok fazla veri üzerinde çalışır. Sıklıkla bu, hassas müşteri verileri anlamına gelir.

Ancak tüketici açısından bakıldığında, veri ihlallerinin haberleri doldurduğu bir çağda, ortalama bir insanın mahremiyetine önem verdiği fikri anlaşılabilir bir durumdur.

Yapay zekanın şirketler tarafından kullanımına ilişkin tüketici korkuları iyi bir şekilde belgelenmiştir: Bir Pew Araştırma Merkezi araştırması (18 Ekim 2023), ABD’deki insanların %81’inin mal ve hizmet satın aldıkları şirketlerin verilerini istemedikleri şekillerde işlemek için yapay zekayı kullanacağından endişe duyduğunu ortaya koydu.

Yapay Zeka Algoritmalarında Önyargı

Öyleyse, AI’nın süper akıllı ama önyargılı bir asistan gibi olduğunu hayal edin. Bazen, gerçekliğin çok yönlü doğasına rağmen dünyayı ikili bir şekilde algılar. Evet, yapay zeka algoritmaları bu şekilde çalışabilir. Eğitim verilerinden “önyargılar” edinirler – tıpkı klişelerle dolu bir ortamda büyüyen bir çocuk gibi.

İş perspektifinden bakıldığında, yapay zekanızın favorileri oynuyor olabileceği anlamına gelir. Örneğin, bir yapay zeka sistemi, gerçek tercihlerini göz ardı ederken belirli müşteri segmentlerine sürekli olarak daha yüksek fiyatlı ürünler önerebilir. Bu sadece rahatsız edici değil, aynı zamanda iş için de kötü.

Mevcut Sistemlerle Entegrasyon

Yapay zekayı tam olarak benimsemek için, kişisel tercihleriniz ne olursa olsun mevcut araçlarınızdan bazılarından vazgeçmeniz gerekir. Üzücü ama bazen en sevdiğiniz aksesuarlar artık uymuyor. Birçok çevrimiçi mağaza için en uygun çözüm, sorunsuz entegrasyonlara sahip köklü araçlara bağlı kalmaktır. Ne de olsa, mevcut kurulumunuzla çalışmaya hazır güçlü yapay zeka araçları zaten varken neden tekerleği yeniden icat etmek isteyesiniz?

💡Örneğin, akıllı özelliklere sahip canlı bir sohbetin yanı sıra doğal dil işlemeye dayalı bir yapay zeka sohbet robotu uygulamak istiyorsanız, Smartsupp gibi daha büyük bir ortak seçmeniz mantıklıdır. Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce ve PrestaShop dahil olmak üzere önde gelen e-ticaret platformlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu entegrasyonlar hızlı bir şekilde (sadece birkaç dakika içinde) gerçekleşir ve her birini çalışır duruma getirmenize yardımcı olacak bir kodlayıcıya ihtiyacınız yoktur.

Yapay Zeka Çözümlerinin Uygulanması

Yapay zeka çözümünüzü seçmek, uzun bir yolculuğun yalnızca ilk adımıdır. Gerçek zorluklarınız burada başlıyor: Yeterince yüksek kaliteli veriye sahip olmanız gerekiyor; AI yanlılığını titizlikle test etmeniz gerekir; ve tüm sistemleriniz arasında sorunsuz entegrasyon sağlamak.

Yapay Zeka Algoritmalarında Önyargıyı Azaltma

Yapay zeka yanlılığı söz konusu olduğunda, önemli olan iki şey vardır: girdi veri kalitesi ve iyi tanımlanmış bir görev. Yapay zeka bazen bazı önemli bilgilerden yoksun olsa bile bizi memnun etmek için çözüm bulmaya çalışır. Ancak bu, ne yazık ki, uygun şekilde yönlendirilmezse bazen geri tepebilir.

Yapay zekanızı yalnızca herhangi bir veriyi değil, iş ihtiyaçlarınızın tam yelpazesini temsil eden kaliteli verileri de beslemeniz gerekir. Ardından, test edin, test edin ve yeniden test edin. Eğilimleri araştırın, bilgideki boşlukları belirleyin ve eksik olan daha fazla bilgi sunun ve herhangi bir önyargıyı dengelemeye yardımcı olun. Evet, sıkıcı bir iş – samanlıkta iğne bulmaya çalışmak, bir nevi. Ama bize güvenin ki buna kesinlikle değer.

İster metin yazmak, ister süreçleri otomatikleştirmek veya bir yapay zeka sohbet botu olarak müşteri hizmetlerini otomatikleştirmek için yapay zeka oluşturuyor olun, belirsiz olduğunda ne zaman soru soracağını bildiğinden emin olun.

Yapay Zeka Süreçlerinde Şeffaflığın Sağlanması

Yapay zeka süreçlerinde şeffaflık, kuralları yasal jargona dahil etmenin ötesine uzanır. Bu, bu kuralları görünür, anlaşılır ve tekrar tekrar uygulanmasını sağlamakla ilgilidir.

Müşterilerinizin güvenini kazanmak için verilerinin nasıl kullanıldığını, hangi kararları neden aldığınızı tam olarak bilmeleri gerekir. Şeffaflık bir onay kutusuyla çözülemez – bu, avukat jargonun altına gömülmemiş, açık ve kolay erişilebilir olması gereken, devam eden bir konuşmadır.

Güven kazanmanın müşterilerle doğrudan iletişim kurmaktan daha iyi bir yolu yoktur. Sorularını yanıtlayın, web seminerleri düzenleyin ve bu konuyu tutarlı bir şekilde ele alan haber bültenleri yazın. Mezhepler belirleyin ve kullanıcıları bu duruma gelmeye teşvik edin. Onlarla kişisel olarak konuşmak ve ardından yapay zeka nüanslarını sürekli olarak açıklamak bir şeffaflık ortamı açar. Ne de olsa top sizin sahanızda – onlarla nasıl iletişim kurduğunuz, güvenlerini kazanmak için hayati önem taşır.

Veri Gizliliği ve Güvenliğinin Korunması

Banka kasası milyonlarca varlığı korur. Yapay zeka çağında, müşteri verilerini bu şekilde ele almalıyız. Güvenliğinizde tek bir çatlak ve aynen bunun gibi – itibarınız bir kart destesi gibi çökecek.

Çağdaş dijital ortamımızda tonlarca hassas veriyi işleyen yapay zeka sistemleriyle, koruma sadece önemli değil, aynı zamanda hayati önem taşımaktadır. Tıpkı ülkelerin farklı yasaları olduğu gibi, veri koruma stratejinizin de değişmesi gerekiyor. Örneğin, Avrupa’da GDPR veya Kaliforniya’da CCPA olsun.

Verilerinizi daha iyi korumak için kanıtlanmış yöntemler şunlardır:

• Her şeyi şifreleyin: Uçtan uca şifreleme kullanarak aktarım ve bekleme durumundaki verileri şifreleyin. Ve eğer okuyamazsanız, çalamazsınız.
• Erişimi kısıtlayın: Sıkı erişim kontrolleri uygulayın ve kullanıcıların yalnızca ihtiyaç duydukları şablonu oluşturmalarını sağlayın.
• Sık sık denetleyin: Denetimler sizin nimettir. Tehditlerin güvenlik açıkları olduğuna dair erken uyarı sisteminizdir.
• Ekibinizi eğitin: Güvenliğiniz ancak en zayıf bağlantısı kadar sağlamdır. Sık eğitimler ekibinizi keskinleştirir ve mevcut tehditler hakkında güncel tutar.

Yapay Zekayı Mevcut Sistemlerle Entegre Etme

Otomasyonun iyi çalışması için gerekli teknik kaynakların bir araya getirilmesi gerekir. Araçlarınızın verileri sorunsuz bir şekilde paylaşması ve birlikte çalışması gerekir. Ya yapmazlarsa? O zaman sizin için bu köprüleri inşa edecek güçlü bir geliştirme ekibiniz olsa iyi olur. Büyük olasılıkla karşılaşacağınız sorunlar şunlardır:

• Eski sistem direnci: Eski sistemleriniz eski bir dil konuşuyor ve modern yapay zeka araçları bunları anlamıyor.
• Veri formatı uyuşmazlıkları: Her sistemin veri depolamak ve işlemek için kendine özgü yolları vardır.
• İşlem hızı boşlukları: Yapay zeka geniş bant ortamı gerektirirken, mevcut sistemlerinizden bazıları hala ‘çevirmeli’ hızlarda çalışabilir. Sonuç olarak, hız eşitsizlikleri tüm kurulumunuzu başka hiçbir şeyin yapamayacağı kadar bozabilir.
• Güvenlik protokolü çakışmaları: Sıklıkla, modern yapay zeka sistemleri, şu anda sistemlerinizde mevcut olan güvenlik modelleriyle kafa kafaya çarpışabilecek sıkı güvenlik önlemleriyle birlikte gelir.
• Entegrasyon bakım ek yükü: Unutmayın – her şeyi bağladıktan sonra, çalışır durumda tutmak tamamen farklı bir zorluktur.

Organizasyonel Etkiyi Yönetmek

Şirketlerin işletmeleri için yapay zekayı uygularken uygulayabilecekleri iki ayrı yaklaşım vardır.

İlk yol tamamen maliyetleri düşürmekle ilgilidir – kar marjlarını artırırken çıktıyı korumak için insan çalışanları yapay zeka sistemleriyle değiştirmek. Bu yaklaşım kısa vadede verimli olabilir, ancak insan sermayesi için fırsatların kaçırılmasına ve uzun vadeli bir rekabet avantajına neden olur.

İkinci stratejik yol – ve bize göre daha mantıklı olanı – AI’yı bir büyüme hızlandırıcı olarak görüyor. Şirketler, küçülmek yerine çalışanlarının becerilerini geliştirmeye, düşük seviyeli görevlerin üstesinden gelmek için yapay zekadan yararlanmaya ve üretkenlik seviyelerini artırmaya yatırım yapıyor. Çalışanlar, yapay zeka destekli profesyoneller haline gelebilir ve onlara kalıpların dışında düşünmeleri ve yinelemeleri için alan bırakarak büyüme için zemin hazırlayabilir.

İşten Çıkarma Endişelerinin Ele Alınması

Uluslararası Para Fonu’ndan (14 Ocak 2024) yakın tarihli bir veri, küresel işgücünde önemli bir değişim olduğunu ve yapay zekanın dünya çapındaki işlerin yaklaşık %40’ını etkilemeye hazır olduğunu ortaya koydu. İşlerin potansiyel olarak %60’ının etkilendiği gelişmiş ekonomilerde, bu rollerin yaklaşık yarısının yapay zeka entegrasyonu yoluyla yerini almak yerine artırılması bekleniyor, bu da üretkenliğin artması ve yeni fırsatlarla sonuçlanıyor.

Peki, değiştirilmekten korkan çalışanlara ne söylüyorsunuz?

İşte bir eşleştirme: Teknolojiden korkmak yerine, onu çalışma hayatınızı kolaylaştıracak güçlü bir araç olarak görmeye başlayın. Görevlerin monotonluğuna düşmek yerine, artık yaratıcılık, yenilikçilik ve ilişki kurma gibi insanlara ihtiyaç duyulan yerlerde gerçekten önemli olan diğer görevlere odaklanabilirsiniz. Bu, mesleğinizde büyümek ve gelişmek için elde edeceğiniz en büyük şans değil mi?

İlk başta büyük korkuya neden olan, ancak daha sonra toplum genelinde yaşam standartlarını yükseltmesiyle kutlanan Sanayi Devrimi gibi, yapay zeka da insanlık tarihinde dönüştürücü bir andır. Değişimi tetiklemek rahatsız edici olsa da, tarih bize daha önce hiç hayal etmediğimiz yeni roller, endüstriler ve fırsatlar yarattığını söylüyor.

Yapay Zekanın Benimsenmesinin Etik Etkilerini Keşfetmek

Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin ortaya çıkardığı temel etik sorunlar nelerdir? Müşteriler özgünlük talep ettiğinde ve yapay zeka dezenformasyon veya önyargılı bilgiler yaydığında, markanızın güvenilirliği tehlikededir. Sanat denge içinde bulunur: yapay zekayı insan yaratıcılığını değiştirmek için değil, eklemek için kullanın ve çalışanları ve müşterileri insani ve güvenilir hissettiren bir şekilde meşgul edin.

Çalışanlarınız da benzer bir konumda. Yapay zekanın dijital bir tsunami gibi iş yerlerine girdiğini izliyorlar ve nerede durduklarını bilmeleri gerekiyor. Onları tahmin etmeye bırakmayın – yapay zekanın rollerini nasıl destekleyeceği konusunda doğrudan olun. Ancak e-ticarette yapay zeka, kendi etik ve gizlilik sorunlarını da gündeme getiriyor.

Ve işte burada bir etik kod, yapay zekanın vahşi doğasında rehberiniz olur. Tıpkı yürüyüşçüler için iyi tanımlanmış bir parkur gibi, hem insan ekibinizi hem de yapay zeka sistemlerinizi yabancı arazide yönlendirir. Her otomatik kararı denetleyen bir etik süpervizöre sahip olamayacak kadar büyükseniz, bu etik çerçeve zorunlu olarak güvenlik ağınızdır.

Gizli sos mu? Şeffaflık. Yapay zeka uygulamalarına açıklık getirmek sadece kurallar koymak değil, aynı zamanda güven inşa etmektir.

Yapay Zeka Uygulaması için Stratejik Planlama

Yapay zeka uygulamasının çok karmaşık olmasından mı korkuyorsunuz? Derin bir nefes alın – daha önce karmaşık süreçlerden geçtiniz ve bu da farklı değil. İşin püf noktası, bu iş dağını bebek adımlarına dönüştürmektir.

• Gerçekçi hedefler tanımlayın: Okyanusu kaynatmaktan kaçının. Yapay zekanın kısa vadeli bir etkiye sahip olabileceği birkaç alana odaklanın. Müşteri hizmetlerini otomatikleştirmekten veri analizini kolaylaştırmaya kadar, küçükten başlayın ve ölçeği büyütün.
• Zaman çizelgenizi oluşturun: Yolculuğunuzda ne zaman alt adımlar atacaksınız. Deneyler için alan oluşturun—hiç kimse yapay zekayı entegre etmek için acele ederek başarılı olamadı. Bunu aşamalara ayıralım: araştırma, test, pilot program ve tam dağıtım.
• Kaynakları akıllıca tahsis edin: Bu sadece parayla ilgili değil, insanları, teknolojiyi ve zamanı göz önünde bulundurun. Ekip üyelerinizin ihtiyaç duydukları eğitimi aldığından emin olun. Eğitim ihtiyaçlarını ve olası altyapı yükseltmelerini düşünün.
• Neyin önemli olduğunu ölçün: Başarıyı ilk günden itibaren tanımlayın. Daha hızlı yanıt süreleri, maliyet tasarrufu veya daha iyi doğruluk gibi işletmeniz için anlamlı olan önemli KPI’ları izleyin.

Son

Yapay zeka önemli zorluklar sunar, ancak aynı zamanda onu pazardaki varlıklarını artırmak için bir fırsat olarak değerlendirmeye istekli işletmeler için büyük bir dönüştürücü potansiyele sahiptir.

Başarının yattığı yer, temel endişelerin üstesinden gelmektir: birinci sınıf veri tedarikini sağlamak, aşılmaz güvenlik önlemleri, geliştirme sürecinde algoritmalardaki önyargılardan kurtulmak ve entegrasyonu kesinlikle sorunsuz bir sisteme sahip olmak. Bu büyük bir proje, ancak uzun vadede temettü ödeyen bir proje.

Sıkça Sorulan Sorular