Uitdagingen bij het implementeren van AI-automatisering in e-commerce

Veelvoorkomende AI-uitdagingen in e-commerce identificeren

Voordat u bepaalde oplossingen bespreekt, moet u zich bewust zijn van de uitdagingen die u kunt tegenkomen bij het implementeren en gebruiken van AI in de e-commercesector. Of het nu gaat om datakwaliteit of integratieproblemen, deze verantwoorde AI-uitdagingen kunnen uw implementatie heel goed kapot maken of maken.

🔦Laten we de meest voorkomende barrières doornemen – en nog belangrijker, hoe we ze kunnen aanpakken.

Kwaliteit en kwantiteit van de gegevens

Wist je dat bijna driekwart van de bedrijven (74%) moeite heeft om waarde te bereiken en op te schalen met AI?

Een BCG-enquête (24 oktober 2024) onder 1.000 CXO’s en senior executives uit tien sectoren in 59 landen in Azië, Europa en Noord-Amerika. Voor de meeste bedrijven is het omzetten van AI-investeringen in echte impact waar de AI-cyberuitdaging het grootst opdoemt.

Een van de grootste obstakels is slecht gegevensbeheer. Zelfs de beste AI-oplossing is niet effectief zonder een robuuste datastrategie. Zelfs AI-gestuurde klantenserviceoplossingen, zoals AI-winkelassistenten, zijn slechts zo efficiënt als de gegevens waarop ze zijn gebouwd. Als de gegevens waarvan ze afhankelijk zijn oud, schaars of slecht gestructureerd zijn, hoe geavanceerd de AI ook is, zullen nauwkeurige en zinvolle antwoorden ongrijpbaar zijn.

Het goede nieuws? Het is volledig oplosbaar. De eerste stap is gecentraliseerde gegevens – zorg ervoor dat u een solide kennisbank en entiteiten hebt, zoals de nieuwste veelgestelde vragen, product-/servicedetails, klantgesprekken. Deze tijd- en geldinvestering zal snel vruchten afwerpen met AI-automatisering, dus u hoeft zich geen zorgen te maken.

Privacy en beveiliging van gegevens

Zoals we in het vorige hoofdstuk hebben besproken, werkt AI op basis van gegevens, VEEL ervan. Vaak betekent dat gevoelige klantgegevens.

Maar vanuit het oogpunt van de consument, in een tijd waarin datalekken het nieuws vullen, is het idee dat de gemiddelde persoon om zijn privacy geeft, begrijpelijk.

De angst van consumenten voor het gebruik van AI door bedrijven is goed gedocumenteerd: uit een onderzoek van het Pew Research Center (18 oktober 2023) bleek dat maar liefst 81% van de mensen in de VS zich zorgen maakt dat de bedrijven van wie ze goederen en diensten kopen, AI zullen gebruiken om hun gegevens te verwerken op manieren die ze liever niet hadden gedaan.

Vooringenomenheid in AI-algoritmen

Dus stel je voor dat AI een superslimme maar bevooroordeelde assistent is. Soms neemt het de wereld op een binaire manier waar, ondanks de veelzijdige aard van de werkelijkheid. Ja, dat is hoe AI-algoritmen kunnen werken. Ze verwerven “vooroordelen” uit hun trainingsgegevens – net als een kind dat opgroeit in een omgeving vol stereotypen.

Vanuit zakelijk perspectief betekent dit dat uw AI mogelijk favorieten speelt. Een AI-systeem kan bijvoorbeeld consequent duurdere producten aanbevelen aan bepaalde klantsegmenten, terwijl hun werkelijke voorkeuren worden genegeerd. Dat is niet alleen onhandig, het is ook slecht voor de zaken.

Integratie met bestaande systemen

Om AI volledig te omarmen, moet u afstand doen van een aantal van uw bestaande tools, ongeacht uw persoonlijke voorkeuren. Het is triest, maar soms passen je favoriete accessoires gewoon niet meer. Voor veel online winkels is de optimale oplossing om vast te houden aan gevestigde tools met naadloze integraties. Waarom zou je immers het wiel opnieuw willen uitvinden als er al krachtige AI-tools bestaan, klaar om te werken met je bestaande opstelling?

💡Als u bijvoorbeeld een AI-chatbot wilt implementeren op basis van natuurlijke taalverwerking in combinatie met een livechat met slimme functies, is het logisch dat u een grotere partner zoals Smartsupp kiest. Het integreert naadloos met toonaangevende e-commerceplatforms, waaronder Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce en PrestaShop. Deze integraties gebeuren snel (in slechts een paar minuten) en je hebt geen programmeur nodig om ze allemaal aan de gang te krijgen.

AI-oplossingen implementeren

Het kiezen van uw AI-oplossing is slechts de eerste stap in een lange reis. Uw echte uitdagingen beginnen hier: u moet over voldoende gegevens van hoge kwaliteit beschikken; je moet rigoureus testen op AI-vooringenomenheid; en het bereiken van een naadloze integratie tussen al uw systemen.

Vooringenomenheid in AI-algoritmen beperken

Als het gaat om AI-vooringenomenheid, zijn er twee dingen die ertoe doen: de kwaliteit van de invoergegevens en een goed gedefinieerde taak. AI probeert soms een oplossing te vinden om ons tevreden te stellen, zelfs als er belangrijke informatie ontbreekt. Maar dat kan helaas soms averechts werken als het niet goed wordt geleid.

U moet uw AI niet zomaar gegevens voeden, maar kwaliteitsgegevens die het volledige spectrum van uw zakelijke behoeften vertegenwoordigen. Dan, test, test en test opnieuw. Zoek naar trends, identificeer de hiaten in de kennis en bied meer informatie die ontbreekt en helpt eventuele vooroordelen tegen te gaan. Ja, het is vervelend werk – proberen een speld in een hooiberg te vinden, een soort van. Maar geloof ons dat het absoluut de moeite waard is.

Of je nu AI bouwt om tekst te schrijven, of processen automatiseert, of klantenservice automatiseert als AI-chatbot, zorg ervoor dat hij weet wanneer hij vragen moet stellen als dat onzeker is.

Zorgen voor transparantie in AI-processen

Transparantie in AI-processen gaat verder dan alleen het opnemen van de regels in juridisch jargon. Het gaat erom die regels zichtbaar, begrijpelijk en herhaaldelijk gehandhaafd te maken.

Om het vertrouwen van uw klanten op te bouwen, moeten ze precies weten hoe hun gegevens worden gebruikt, welke beslissingen u hebt genomen en waarom. Transparantie kan niet worden opgelost door een selectievakje – het is een doorlopend gesprek, een gesprek dat duidelijk en gemakkelijk toegankelijk moet zijn, niet begraven onder advocatenjargon.

Er is geen betere manier om vertrouwen te winnen dan rechtstreeks met klanten te communiceren. Beantwoord hun vragen, organiseer webinars en schrijf nieuwsbrieven die dat onderwerp consequent behandelen. Stel coupures in en moedig gebruikers aan om naar de gelegenheid te komen. Door hen persoonlijk aan te spreken en vervolgens AI-nuances uit te leggen, ontstaat er een omgeving van transparantie. De bal ligt tenslotte bij jou – hoe je met hen communiceert, is van vitaal belang om hun vertrouwen te winnen.

Bescherming van de privacy en beveiliging van gegevens

Bankkluis beschermt miljoenen aan activa. In het AI-tijdperk moeten we zo omgaan met klantgegevens. Een enkele barst in uw beveiliging, en zo zal uw reputatie als een pak kaarten instorten.

Met AI-systemen die tonnen gevoelige gegevens verwerken in onze hedendaagse digitale omgeving, is bescherming niet alleen belangrijk, maar ook van vitaal belang. Ook uw strategie voor gegevensbescherming moet veranderen, net zoals landen verschillende wetten hebben. Of het nu gaat om bijvoorbeeld GDPR in Europa of CCPA in Californië.

Hier zijn bewezen methoden om uw gegevens beter te beschermen:

• Versleutel alles: Versleutel gegevens tijdens het transport en in rust met behulp van end-to-end-versleuteling. En als je het niet kunt lezen, kun je het niet stelen.
• Toegang beperken: Implementeer strikte toegangscontroles en zorg ervoor dat gebruikers alleen sjablonen maken die ze nodig hebben.
• Audit regelmatig: Audits zijn uw zegen. Zij zijn uw vroegtijdige waarschuwingssysteem dat bedreigingen kwetsbaarheden zijn.
• Train je team: Je veiligheid is zo solide als de zwakste verbinding. Frequente trainingen scherpen uw team aan en houden ze op de hoogte van de huidige bedreigingen.

AI integreren met bestaande systemen

Om automatisering goed te laten werken, moeten de benodigde technische middelen bij elkaar worden gebracht. Je tools moeten naadloos data delen en samenwerken. En als ze dat niet doen? Nou, dan kun je maar beter een sterk ontwikkelteam hebben om die bruggen voor je te bouwen. Dit zijn de problemen waarmee u zeer waarschijnlijk te maken zult krijgen:

• Weerstand tegen verouderde systemen: Uw oude systemen spreken een verouderde taal en moderne AI-tools begrijpen ze gewoon niet.
• Verschillen in gegevensindeling: Elk systeem heeft zijn eigen manieren om gegevens op te slaan en te verwerken.
• Snelheidsverschillen verwerken: Sommige van uw huidige systemen kunnen nog steeds met ‘inbelsnelheden’ worden uitgevoerd, terwijl AI een breedbandomgeving vereist. Uiteindelijk kunnen snelheidsverschillen je hele opstelling als niets anders verlammen.
• Conflicten met beveiligingsprotocollen: Moderne AI-systemen worden vaak geleverd met strenge beveiligingsmaatregelen die frontaal kunnen botsen met de beveiligingsmodellen die nu op uw systemen worden gebruikt.
• Overhead voor integratieonderhoud: Onthoud dat als je eenmaal alles hebt aangesloten, het een heel andere uitdaging is om het draaiende te houden.

Omgaan met organisatorische impact

Er zijn twee afzonderlijke benaderingen die bedrijven kunnen volgen bij het implementeren van AI voor hun bedrijf.

Het eerste pad heeft alles te maken met het verlagen van de kosten: het vervangen van menselijke werknemers door AI-systemen om de output op peil te houden en tegelijkertijd de winstmarges te vergroten. Deze aanpak kan op korte termijn efficiënt zijn, maar resulteert in gemiste kansen voor menselijk kapitaal en een concurrentievoordeel op de lange termijn.

Het tweede strategische pad – en naar onze mening het verstandigere – ziet AI als een groeiversneller. In plaats van in te krimpen, investeren bedrijven in het bijscholen van hun mensen, het gebruik van AI om taken op laag niveau uit te voeren en het verhogen van de productiviteit. Werknemers kunnen AI-professionals worden, waardoor ze de ruimte krijgen om buiten de gebaande paden te denken en te itereren, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor groei.

Zorgen over baanverplaatsing aanpakken

Een recente gegevens van het Internationaal Monetair Fonds (14 januari 2024) onthulden een aanzienlijke verschuiving in de wereldwijde beroepsbevolking, waarbij AI op het punt staat om ongeveer 40% van de banen wereldwijd te beïnvloeden. In geavanceerde economieën, waar mogelijk 60% van de banen wordt getroffen, wordt verwacht dat ongeveer de helft van die functies zal worden uitgebreid in plaats van verdrongen door AI-integratie, wat resulteert in verbeterde productiviteit en nieuwe kansen.

Dus wat vertel je tegen medewerkers die bang zijn om vervangen te worden?

Hier is een paar: in plaats van bang te zijn voor technologie, begin het te zien als een krachtig hulpmiddel dat bedoeld is om uw werkleven gemakkelijker te maken. In plaats van te vervallen in een eentonige reeks taken, kunt u zich nu concentreren op andere taken die er echt toe doen waar mensen nodig zijn, zoals creativiteit, innovatie en het opbouwen van relaties. Is dit niet de grootste kans die je ooit zult krijgen om te groeien en te evolueren in je vak?

Net als de industriële revolutie, die aanvankelijk grote angst veroorzaakte, maar later werd gevierd vanwege de verhoging van de levensstandaard in de hele samenleving, is AI een transformerend moment in de menselijke geschiedenis. Hoewel het teweegbrengen van verandering ongemakkelijk kan zijn, leert de geschiedenis ons dat het nieuwe rollen, industrieën en kansen creëert waar we nooit eerder van hadden gedroomd.

Onderzoek naar de ethische implicaties van AI-adoptie

Wat zijn de belangrijkste ethische kwesties die worden opgeworpen door door AI gegenereerde inhoud? Wanneer klanten authenticiteit eisen en AI desinformatie of bevooroordeelde informatie produceert, ligt de geloofwaardigheid van uw merk op het hakblok. De kunst zit in evenwicht: gebruik AI om menselijke creativiteit toe te voegen, niet te vervangen, en houd medewerkers en klanten betrokken op een manier die menselijk en betrouwbaar aanvoelt.

Uw medewerkers bevinden zich in een vergelijkbare positie. Ze kijken toe hoe AI als een digitale tsunami hun werkplek binnenstroomt, en ze moeten weten waar ze aan toe zijn. Laat ze niet gissen – wees direct over hoe AI hun rol gaat ondersteunen. Maar AI in e-commerce roept ook zijn eigen ethische en privacykwesties op.

En hier wordt een ethische code je gids door de AI-wildernis. Net als een goed afgebakend pad voor wandelaars, navigeert het zowel je menselijke team als AI-systemen door vreemd terrein. Als je te groot bent om een ethische supervisor te hebben die toezicht houdt op elke geautomatiseerde beslissing, is dit ethische kader noodzakelijkerwijs je vangnet.

De geheime saus? Doorzichtigheid. Duidelijkheid over AI-praktijken is niet alleen het stellen van regels, maar ook het opbouwen van vertrouwen.

Strategische planning voor AI-implementatie

Bang dat AI-implementatie te complex is? Haal diep adem – je hebt al eerder door ingewikkelde processen genavigeerd, en dit is niet anders. De truc is om van deze berg van een baan babystapjes te maken.

• Definieer realistische doelen: Vermijd het koken van de oceaan. Richt u op een aantal gebieden waar AI op korte termijn een impact kan hebben. Van het automatiseren van klantenservice tot het stroomlijnen van data-analyse, begin klein en schaal op.
• Maak je tijdlijn: Wanneer je substappen gaat zetten op je reis. Bouw ruimte in voor experimenten: het is niemand ooit gelukt om AI overhaast te integreren. Laten we dit opsplitsen in fasen: onderzoek, test, proefprogramma en volledige implementatie.
• Wijs middelen slim toe: Dit gaat niet alleen over geld, maar denk ook aan mensen, technologie en tijd. Zorg ervoor dat uw teamleden de training krijgen die ze nodig hebben. Denk aan opleidingsbehoeften en mogelijke upgrades van de infrastructuur.
• Meet wat belangrijk is: Definieer succes vanaf de eerste dag. Bewaak belangrijke KPI’s die zinvol zijn voor uw bedrijf, of het nu gaat om snellere responstijden, kostenbesparingen of een betere nauwkeurigheid.

Conclusie

AI brengt aanzienlijke uitdagingen met zich mee, maar het heeft ook een enorm transformatief potentieel voor die bedrijven die bereid zijn het aan te grijpen als een kans om hun aanwezigheid op de markt te vergroten.

Waar succes ligt, is het aanpakken van belangrijke problemen: het waarborgen van eersteklas gegevensvoorziening, beveiligingsmaatregelen die ondoordringbaar zijn, het wegnemen van vooroordelen in algoritmen in het ontwikkelingsproces en het hebben van een systeem dat absoluut soepel te integreren is. Het is een groot project, maar wel een dat op de lange termijn zijn vruchten afwerpt.

Veelgestelde vragen