Guvernarea AI: Ce rol ar trebui să joace marketingul?

Dacă aveți un program de inteligență artificială, aveți și un comitet, o echipă sau un organism care asigură guvernanța dezvoltării, implementării și utilizării AI. Dacă nu, trebuie creat unul.

În ultimul meu articol, am împărtășit domeniile cheie pentru aplicarea modelelor AI și ML în marketing și modul în care aceste modele vă pot ajuta să inovezi și să satisfacă cerințele clienților. Aici mă uit la responsabilitatea marketingului pentru guvernarea AI.

Deci, ce este guvernarea AI?

Guvernarea AI este ceea ce numim cadrul sau procesul care gestionează utilizarea AI. Scopul oricărui efort de guvernare a AI este simplu – atenuarea riscurilor asociate utilizării AI. Pentru a face acest lucru, organizațiile trebuie să stabilească un proces de evaluare a riscurilor algoritmilor bazați pe inteligență artificială și a utilizării lor etice.

Severitatea guvernării depinde în mare măsură de industrie. De exemplu, implementarea algoritmilor AI într-un cadru financiar ar putea avea riscuri mai mari decât implementarea AI în producție. Utilizarea inteligenței artificiale pentru alocarea scorurilor de credit de consum necesită mai multă transparență și supraveghere decât un algoritm de inteligență artificială care distribuie piesele în mod eficient în jurul unei fabrici.

Pentru a gestiona riscul în mod eficient, un program de guvernare AI ar trebui să analizeze trei aspecte ale aplicațiilor bazate pe AI:

• Date: Ce date folosește algoritmul? Calitatea este potrivită pentru model? Oamenii de știință de date au acces la datele necesare? Va fi încălcată confidențialitatea ca parte a algoritmului? (Deși acest lucru nu este niciodată intenționat, unele modele AI ar putea expune din neatenție informații sensibile.) Deoarece datele se pot schimba în timp, este necesar să se guverneze în mod constant utilizarea datelor în modelul AI/ML.
• Algoritmi. Dacă datele s-au schimbat, modifică rezultatul algoritmului? De exemplu, dacă a fost creat un model pentru a estima ce clienți vor cumpăra în luna următoare, datele vor îmbătrâni cu fiecare săptămână care trece și vor afecta rezultatul modelului. Modelul încă generează răspunsuri sau acțiuni adecvate? Deoarece cel mai obișnuit model de inteligență artificială în marketing este învățarea automată, specialiștii în marketing trebuie să fie atenți la schimbarea modelului. Deriva modelului este orice modificare în predicțiile modelului. Dacă modelul prezice ceva astăzi care este diferit de ceea ce a prezis ieri, atunci se spune că modelul a „derivat”.
• Utilizare. Cei care folosesc rezultatul modelului AI au fost instruiți despre cum să-l folosească? Monitorizează rezultatele pentru variații sau rezultate false? Acest lucru este deosebit de important dacă modelul AI generează acțiuni pe care le utilizează marketingul. Folosind același exemplu, modelul identifică acei clienți care sunt cel mai probabil să cumpere în luna următoare? Dacă da, ați instruit reprezentanții de vânzări sau de asistență cu privire la modul în care să se ocupe de clienții care sunt probabil să cumpere? Site-ul dvs. „știe” ce să facă cu acești clienți atunci când îi vizitează? Ce procese de marketing sunt afectate ca urmare a acestor informații?

Cum ar trebui să fie structurat și cine ar trebui să fie implicat?

Guvernarea AI poate fi structurată în diferite moduri, cu abordări care variază de la foarte controlat la auto-monitorizat, care este foarte dependent de industrie, precum și de cultura corporativă în care se află.

Pentru a se putea direcționa către dezvoltarea modelului, precum și validarea și implementarea acestuia, echipele de guvernare sunt formate de obicei atât din membri tehnici care înțeleg cum funcționează algoritmii, cât și din lideri care înțeleg de ce modelele ar trebui să funcționeze așa cum sunt planificate. În plus, cineva care reprezintă funcția de audit intern se află de obicei în cadrul structurii de guvernanță.

Indiferent de modul în care este structurată guvernanța AI, obiectivul principal ar trebui să fie o echipă foarte colaborativă pentru a se asigura că algoritmii AI, datele utilizate de aceștia și procesele care folosesc rezultatele sunt gestionate astfel încât organizația să respecte toate reglementările interne și externe.

Iată un exemplu de proiect de guvernare AI pentru o organizație care adoptă o abordare centralizată, comună în industriile foarte reglementate, cum ar fi sănătatea, finanțele și telecomunicațiile:

Ce pot contribui specialiștii în marketing la guvernarea AI?

Există mai multe motive pentru care marketingul să fie implicat în guvernarea modelelor AI. Toate aceste motive se referă la misiunea marketingului.

1. Avocarea pentru clienți . Sarcina marketingului este de a se asigura că clienții au informațiile de care au nevoie pentru a cumpăra și pentru a continua achiziționarea, precum și de a evangheliza pentru ofertele companiei. Marketingul este responsabil pentru experiențele clienților și cu protejarea informațiilor clienților. Datorită acestor responsabilități, organizația de marketing ar trebui să fie implicată în orice algoritm AI care utilizează informații despre clienți sau cu orice algoritm care are un impact asupra satisfacției clienților, comportamentului de cumpărare sau advocacy.

2. Protejarea mărcii . Una dintre responsabilitățile principale ale marketingului este protejarea mărcii. Dacă modelele de inteligență artificială sunt implementate într-un mod care ar putea afecta imaginea mărcii, marketingul ar trebui să intervină. De exemplu, dacă scorurile de solvabilitate generate de inteligență artificială sunt folosite pentru a determina în prealabil care clienți primesc reducerea „familiei”, atunci marketingul ar trebui să fie joacă un rol important în modul în care este implementat acel model. Marketingul ar trebui să facă parte din echipa care decide dacă modelul va da rezultate adecvate sau nu. Marketingul trebuie să pună întotdeauna întrebarea: „Va schimba această situație felul în care clienții noștri principali simt că fac afaceri cu noi?”

3. Asigurarea comunicațiilor deschise. Unul dintre domeniile cel mai adesea neglijate ale dezvoltării și implementării modelelor AI/ML este povestea care este necesară pentru a-i ajuta pe alții să înțeleagă ce ar trebui să facă modelele. Transparența și explicabilitatea sunt cele mai importante două trăsături ale modelării AI/ML bine guvernate. Transparența înseamnă că modelele care sunt create sunt pe deplin înțelese de cei care le creează și de cei care le folosesc, precum și de managerii și liderii organizațiilor. Fără a putea explica ce face modelul și cum o face liderilor interni de afaceri, echipa de guvernare AI riscă uriașul de a nu putea explica modelul în mod extern autorităților de reglementare guvernamentale, consilierilor externi sau acționarilor. Comunicarea „povestei” a ceea ce face modelul și a ceea ce înseamnă pentru afacere este munca de marketing.
   

4. Protejarea modelelor AI implementate de marketing. Marketingul ar trebui să fie, de asemenea, un mare utilizator al acelor modele AI/ML care ajută la determinarea care clienți vor cumpăra cel mai mult, care clienți vor rămâne clienții cel mai mult timp și care dintre cei mai mulțumiți clienți este probabil să vă recomande altor clienți potențiali sau chiar să renunțe. . În acest rol, marketingul ar trebui să aibă un loc la masa de guvernare a AI pentru a se asigura că informațiile despre clienți sunt bine gestionate, că părtinirea nu intră în model și că confidențialitatea este menținută pentru client.

Citiți în continuare: Inteligența artificială și învățarea automată în marketing: implementați modelele potrivite?

Dar mai întâi, cunoașteți elementele de bază

Aș dori să spun că guvernanța AI a organizației tale îi va întâmpina pe marketeri, dar nu strică niciodată să fii pregătit și să-ți faci temele. Iată câteva abilități și capacități cu care trebuie să vă familiarizați înainte de a începe:

• Înțelegerea AI/ML. Ar trebui să înțelegeți ce sunt AI/ML și cum funcționează. Acest lucru nu înseamnă că aveți nevoie de un doctorat. în știința datelor, dar este o idee bună să urmați un curs online despre ce sunt aceste capacități și ce fac ele. Cel mai important este să înțelegeți ce impact trebuie așteptat de la modele, mai ales dacă acestea riscă să expună informații despre clienți sau să pună organizația la risc financiar sau de brand.
• Date. Ar trebui să cunoașteți bine ce date sunt utilizate în model, cum au fost colectate și cum și când sunt actualizate. Selectarea și curatarea datelor pentru un model AI este primul loc în care părtinirea poate intra în algoritm. De exemplu, dacă încercați să analizați comportamentul clienților în jurul unui anumit produs, de obicei veți avea nevoie de aproximativ trei sferturi de date colectate în același mod și organizate, astfel încât să aveți informații complete și exacte. Dacă algoritmul le va folosi de date de marketing, atunci rolul tău este și mai important.
• Proces. Ar trebui să înțelegeți bine procesul în care algoritmul va fi implementat. Dacă faceți parte din echipa de guvernare AI ca reprezentant de marketing și algoritmii AI evaluați sunt pentru vânzări, atunci ar trebui să vă familiarizați cu acel proces și cum și unde marketingul poate contribui la proces. Deoarece aceasta este o abilitate importantă pe care trebuie să o aveți dacă faceți parte din echipa de guvernare AI, multe echipe de marketing vor numi șeful operațiunilor de marketing drept reprezentant.

Indiferent de rolul pe care îl jucați în guvernarea AI, amintiți-vă cât de important este. Asigurarea că AI/ML este implementată în mod responsabil în organizația dvs. nu este doar imperativă, ci și un proces continuu, care necesită perseverență și vigilență, deoarece modelele continuă să învețe din datele pe care le folosesc.

Opiniile exprimate în acest articol sunt cele ale autorului invitat și nu neapărat MarTech. Autorii personalului sunt enumerați aici.