Her türlü pazarlama sorunu için geliştirilen yapay zeka (AI)/makine öğrenimi (ML) modelleriyle, onlara hizmet eden uygulamaların geliştirilmesinde ve izlenmesinde pazarlama nasıl bir rol oynamalı?
Bir yapay zeka programınız varsa, yapay zeka geliştirme, dağıtım ve kullanım üzerinde yönetim sağlayan bir komiteniz, ekibiniz veya kurumunuz da vardır. Eğer yapmazsanız, bir tane oluşturulması gerekir.
Yapay zeka yönetimi nedir?
AI yönetimi, AI kullanımınızı yöneten çerçeve veya süreç olarak adlandırdırılır. Herhangi bir AI yönetim çabasının amacı basit: AI kullanmaya bağlı riskleri azaltmak. Bunu yapmak için kuruluşlar, yapay zeka güdümlü algoritmaların risklerini ve bunların etik kullanımlarını değerlendirmek için bir süreç oluşturmalı.
Yönetişimin katılığı büyük ölçüde endüstriye bağlıdır. Örneğin, yapay zeka algoritmalarını finansal bir ortamda dağıtmak, yapay zekayı üretimde dağıtmaktan daha büyük risklere sahip olabilir. Tüketici kredi puanlarını atamak için yapay zekanın kullanılması, parçaları bir fabrika sahasında maliyet etkin bir şekilde dağıtan bir yapay zeka algoritmasından daha fazla şeffaflık ve gözetim gerektirir.
Riski etkin bir şekilde yönetmek için bir AI yönetim programı, AI odaklı uygulamaların üç yönüne bakmalıdır:
Veri: Algoritma hangi verileri kullanıyor? Kalite modele uygun mu? Veri bilimcilerin ihtiyaç duyduğu verilere erişimi var mı? Algoritmanın bir parçası olarak gizlilik ihlal edilecek mi? (Bu asla kasıtlı olmasa da, bazı AI modelleri istemeden hassas bilgileri açığa çıkarabilir.) Veriler zaman içinde değişebileceğinden, AI/ML modelinde verilerin kullanımını tutarlı bir şekilde yönetmek gerekir.
Algoritmalar: Veri değiştiyse, algoritmanın çıktısını değiştirir mi? Örneğin, gelecek ay hangi müşterilerin satın alacağını tahmin etmek için bir model oluşturulmuşsa, veriler her geçen hafta eskiyecek ve modelin çıktısını etkileyecektir. Model hala uygun tepkiler veya eylemler üretiyor mu? Pazarlamada en yaygın AI modeli makine öğrenimi olduğundan, pazarlamacıların model kaymasını izlemesi gerekir. Model kayması, modelin tahminlerindeki herhangi bir değişikliktir. Model bugün dün tahmin ettiğinden farklı bir şey tahmin ediyorsa, o zaman modelin “kaydığı” söylenir.
Kullanabilirlik: AI modelinin çıktısını kullananlar, nasıl kullanılacağı konusunda eğitildi mi? Varyanslar veya sahte sonuçlar için çıktıları izliyorlar mı? Bu, özellikle AI modeli pazarlamanın kullandığı eylemler üretiyorsa önemli. Aynı örneği kullanarak, model gelecek ay satın alma olasılığı en yüksek olan müşterileri tanımlıyor mu? Öyleyse, satın alma olasılığı yüksek müşterilerle nasıl başa çıkılacağı konusunda satış veya destek temsilcilerine eğitim verdiniz mi? Web siteniz, ziyaret ettiklerinde bu müşterilerle ne yapacağını “biliyor” mu? Bu bilgilerin sonucunda hangi pazarlama süreçleri etkilenir?
Nasıl yapılandırılmalı ve kimler dahil edilmeli?
Yapay zeka yönetişimi, sektöre ve içinde bulunduğu kurum kültürüne büyük ölçüde bağımlı olan, yüksek düzeyde kontrol edilenden kendi kendini izleyen yaklaşımlara kadar değişen yaklaşımlarla çeşitli şekillerde yapılandırılabilir.
Model geliştirmenin yanı sıra doğrulama ve dağıtımını da yönlendirebilmek için, yönetişim ekipleri genellikle hem algoritmaların nasıl çalıştığını anlayan teknik üyelerden hem de modellerin neden planlandığı gibi çalışması gerektiğini anlayan liderlerden oluşur. Ayrıca, iç denetim fonksiyonunu temsil eden biri genellikle yönetişim yapısı içinde yer alır.
Yapay zeka yönetişimi nasıl yapılandırılırsa yapılandırılsın birincil hedef, yapay zeka algoritmalarının, onlar tarafından kullanılan verilerin ve sonuçları kullanan süreçlerin, kuruluşun tüm iç ve dış düzenlemelerle uyumlu olmasını sağlayacak şekilde yönetilmesini sağlamak için yüksek düzeyde işbirliğine dayalı bir ekip olmalıdır.
Sağlık, finans ve telekomünikasyon gibi yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörlerde yaygın olan merkezi bir yaklaşım benimseyen bir kuruluş için örnek bir AI Yönetişim tasarımı:
Pazarlamacılar yapay zeka yönetimine nasıl katkıda bulunabilir?
Pazarlamanın yapay zeka modellerinin yönetimine dahil olmasının birkaç nedeni var:
Müşteriler için savunuculuk yapmak: Pazarlamanın görevi, müşterilerin satın almak ve satın almaya devam etmek için ihtiyaç duydukları bilgilere sahip olmalarını sağlamak ve ayrıca şirketin tekliflerini duyurmaktır. Pazarlama, müşterilerin deneyimlerinden ve müşterilerin bilgilerini korumaktan sorumludur. Bu sorumluluklar nedeniyle pazarlama organizasyonu, müşteri bilgilerini kullanan herhangi bir AI algoritmasına veya müşteri memnuniyeti, satın alma davranışı veya savunuculuğu üzerinde etkisi olan herhangi bir algoritmaya dahil olmalıdır.
Markayı korumak: Pazarlamanın birincil sorumluluklarından biri markayı korumaktır. AI modelleri marka imajına zarar verebilecek herhangi bir şekilde kullanılıyorsa, pazarlama devreye girmelidir. Örneğin, hangi müşterilerin “aile” indirimini alacağını önceden belirlemek için AI tarafından oluşturulan kredi değerlilik puanları kullanılıyorsa, pazarlama yapılmalıdır. bu modelin nasıl dağıtıldığı konusunda önemli bir rol oynuyor. Pazarlama, modelin uygun sonuçlar verip vermeyeceğine karar veren ekibin bir parçası olmalıdır. Pazarlama her zaman şu soruyu sormalıdır: “Bu durum, birincil müşterilerimizin bizimle iş yapma konusunda hissettiklerini değiştirecek mi?”
Açık iletişimin sağlanması: AI/ML model geliştirme ve dağıtımının en sık ihmal edilen alanlarından biri, modellerin ne yapması gerektiğini başkalarının anlamasına yardımcı olmak için gereken hikaye anlatımıdır. Şeffaflık ve açıklanabilirlik, iyi yönetilen AI/ML modellemenin en önemli iki özelliğidir. Şeffaflık, oluşturulan modellerin, onları oluşturanlar ve kullananlar ile kuruluşların yöneticileri ve liderleri tarafından tam olarak anlaşılması anlamına gelir. AI Yönetişim ekibi, modelin ne yaptığını ve nasıl yaptığını şirket içindeki iş liderlerine açıklayamasa da, modeli harici olarak devlet düzenleyicilerine, şirket dışı danışmanlara veya hissedarlara açıklayamama gibi büyük bir riskle karşı karşıyadır. Modelin ne yaptığının ve bunun işletme için ne anlama geldiğinin “hikayesini” iletmek pazarlamanın işidir.
Pazarlama tarafından dağıtılan AI Modellerini koruma: Pazarlama ayrıca, hangi müşterilerin en çok satın alacağını, hangi müşterilerin en uzun süre müşteri olarak kalacağını ve en memnun müşterilerin hangilerinin sizi diğer potansiyel müşterilere tavsiye edeceğini veya gerçekten de vazgeçeceğini belirlemeye yardımcı olan AI/ML modellerinin büyük bir kullanıcısı olmalıdır. . Bu rolde pazarlama, müşteri bilgilerinin iyi yönetilmesini, modele önyargının girmemesini ve müşteri için gizliliğin korunmasını sağlamak için AI Yönetişim masasında yer almalıdır.
