AI の管理: マーケティングはどの部分を担うべきか?

公開: 2022-08-10

人工知能プログラムがある場合は、AI の開発、展開、および使用に関するガバナンスを提供する委員会、チーム、または組織もあります。そうでない場合は、作成する必要があります。

前回の記事では、AI および ML モデルをマーケティングに適用するための重要な領域と、それらのモデルがイノベーションを起こし、クライアントの要求を満たすのにどのように役立つかについて説明しました。ここでは、AI ガバナンスに対するマーケティングの責任を見ていきます。

では、AI ガバナンスとは何でしょうか。

AI ガバナンスとは、AI の使用を管理するフレームワークまたはプロセスと私たちが呼んでいるものです。 AI ガバナンスの取り組みの目標は単純です。それは、AI の使用に伴うリスクを軽減することです。これを行うには、組織は AI 主導のアルゴリズムとその倫理的な使用のリスクを評価するプロセスを確立する必要があります。

ガバナンスの厳しさは、業界に大きく依存します。たとえば、金融環境で AI アルゴリズムを導入すると、製造業で AI を導入するよりもリスクが高くなる可能性があります。 AI を使用して消費者のクレジットスコアを割り当てるには、部品を費用対効果の高い方法で工場フロアに配布する AI アルゴリズムよりも、透明性と監視を強化する必要があります。

リスクを効果的に管理するために、AI ガバナンスプログラムは、AI 駆動型アプリケーションの 3 つの側面に注目する必要があります。

データ:アルゴリズムが使用するデータは? モデルに適した品質ですか？データサイエンティストは必要なデータにアクセスできますか? アルゴリズムの一部としてプライバシーが侵害されますか? (これは決して意図的なものではありませんが、一部の AI モデルでは、機密情報が誤って公開される可能性があります。)データは時間の経過とともに変化する可能性があるため、AI/ML モデルでのデータの使用を一貫して管理する必要があります。
アルゴリズム。 データが変更された場合、アルゴリズムの出力は変更されますか? たとえば、次の月にどの顧客が購入するかを予測するモデルが作成された場合、データは週を追うごとに古くなり、モデルの出力に影響します。モデルはまだ適切な応答またはアクションを生成していますか? マーケティングで最も一般的な AI モデルは機械学習であるため、マーケターはモデルのドリフトに注意する必要があります。モデルのドリフトは、モデルの予測の変化です。モデルが昨日予測したものとは異なる何かを今日予測する場合、モデルは「ドリフトした」と言われます。
使用する。 AI モデルの出力を使用している人は、その使用方法についてトレーニングを受けていますか? 出力の差異や誤った結果を監視していますか? AI モデルがマーケティングで使用するアクションを生成している場合、これは特に重要です。同じ例を使用して、モデルは翌月に購入する可能性が最も高い顧客を識別しますか? もしそうなら、購入する可能性が高い顧客に対処する方法について、営業担当者またはサポート担当者をトレーニングしましたか? あなたのウェブサイトは、それらの顧客が訪問したときに何をすべきかを「知っている」でしょうか? この情報の結果として、どのようなマーケティングプロセスが影響を受けますか?

それはどのように構成され、誰が関与する必要がありますか?

AI ガバナンスは、高度に制御されたものから自己監視されたものまでさまざまなアプローチでさまざまな方法で構築できます。これは、業界やそれが存在する企業文化に大きく依存しています。

モデルの開発だけでなく、その検証と展開を指示できるようにするために、ガバナンスチームは通常、アルゴリズムがどのように動作するかを理解している技術メンバーと、モデルが計画どおりに機能する理由を理解しているリーダーの両方で構成されます。さらに、通常、内部監査機能を代表する人物がガバナンス構造内にいます。

AI ガバナンスがどのように構成されていても、主な目的は、組織がすべての内部および外部の規制に準拠できるように、AI アルゴリズム、それらによって使用されるデータ、および結果を使用するプロセスが管理されることを保証する高度に協力的なチームであるべきです。

以下は、医療、金融、電気通信などの高度に規制された業界で一般的な、一元化されたアプローチを採用している組織の AI ガバナンス設計のサンプルです。

マーケティング担当者は、AI ガバナンスに何を貢献できますか?

マーケティングが AI モデルのガバナンスに関与する理由はいくつかあります。これらの理由はすべて、マーケティングの使命に関連しています。

顧客の擁護。マーケティングの仕事は、顧客が購入し、購入を継続するために必要な情報を確実に入手できるようにすることと、会社の製品を宣伝することです。マーケティングは、顧客の経験と顧客の情報を保護する責任があります。これらの責任があるため、マーケティング組織は、顧客情報を使用する AI アルゴリズム、または顧客満足度、購入行動、または擁護に影響を与えるアルゴリズムに関与する必要があります。

ブランドを守る。マーケティングの主な責任の 1 つは、ブランドを保護することです。 AI モデルがブランドイメージを損なう可能性のある方法で展開されている場合は、マーケティングが介入する必要があります。そのモデルの展開方法において重要な役割を果たしています。マーケティングは、モデルが適切な結果をもたらすかどうかを決定するチームの一部である必要があります。マーケティングは常に次の質問をしなければなりません。

オープンなコミュニケーションを確保する。 AI/ML モデルの開発と展開で最も無視されがちな分野の 1 つは、モデルが何をすべきかを他の人が理解できるようにするために必要なストーリーテリングです。透明性と説明可能性は、適切に管理された AI/ML モデリングの最も重要な 2 つの特徴です。透明性とは、作成されたモデルが、作成者と使用者、および組織のマネージャーとリーダーによって完全に理解されることを意味します。 AI ガバナンスチームは、モデルが何をどのように行うのかを社内のビジネスリーダーに説明できなければ、外部の政府規制当局、外部の弁護士、または株主に対してもモデルを説明できないという大きなリスクを冒しています。モデルが何をしているか、そしてそれがビジネスにとって何を意味するかという「ストーリー」を伝えることが、マーケティングの仕事です。

マーケティングで展開された AI モデルを保護します。 また、マーケティングは、どの顧客が最も多く購入するか、どの顧客が最も長く顧客を維持するか、最も満足している顧客のどれが他の潜在的な顧客にあなたを推薦するか、実際に解約する可能性が高いかを判断するのに役立つこれらの AI / ML モデルの大きなユーザーになる必要があります。 . この役割では、顧客情報が適切に管理され、モデルにバイアスが入らないようにし、顧客のプライバシーが維持されるように、マーケティングは AI ガバナンスのテーブルに着席する必要があります。

次を読む: マーケティングにおける AI と機械学習: 適切なモデルを展開していますか?

でも、まずは基本を知って

あなたの組織の AI ガバナンスはマーケターの参加を歓迎すると言いたいのですが、準備をして下調べをすることは決して悪いことではありません。作業を開始する前に、習得しておくべきスキルと機能を次に示します。

AI / ML の理解。 AI/ML とは何か、またその仕組みを理解する必要があります。これは、博士号が必要だという意味ではありません。しかし、これらの機能とは何か、またその機能についてオンラインコースを受講することをお勧めします。モデルが顧客情報を公開したり、組織を財務リスクやブランドリスクにさらすリスクがある場合は特に、モデルからどのような影響が予想されるかを理解することが最も重要です。
データ。 モデルでどのデータが使用されているか、どのように収集され、いつどのように更新されるかについて十分に理解している必要があります。 AI モデルのデータの選択とキュレーションは、バイアスがアルゴリズムに侵入する可能性がある最初の場所です。たとえば、特定の製品に関する顧客の行動を分析しようとしている場合、通常、同じ方法で収集され、完全で正確な情報を得るために精選された約 4 分の 3 のデータが必要になります。アルゴリズムが使用するのがマーケティングデータである場合、あなたの役割はさらに重要になります。
プロセス。 アルゴリズムが展開されるプロセスを十分に理解している必要があります。マーケティング担当者として AI ガバナンスチームに参加していて、評価対象の AI アルゴリズムが販売用である場合は、そのプロセスと、マーケティングがプロセスにどのように、そしてどこで貢献できるかを理解する必要があります。これは、AI ガバナンスチームに所属する場合に必要な重要なスキルであるため、多くのマーケティングチームは、マーケティングオペレーションヘッドを代表者として任命します。

AI ガバナンスでどのような役割を果たしているにせよ、それがいかに重要であるかを忘れないでください。 AI/ML が責任を持って組織に展開されるようにすることは、必須であるだけでなく、モデルが使用するデータから学習し続けるため、永続性と警戒を必要とする継続的なプロセスでもあります。

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