Utiliser l’IA générative pour comprendre les clients – Datarmine

L’IA générative semble sur le point de transformer l’informatique de la co-écriture de code à l’amélioration de la cybersécurité, mais l’une de ses utilisations les plus profondes pourrait être la façon dont elle est utilisée pour comprendre les clients

La citation « Avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité » est devenue célèbre grâce à son association avec la franchise Spider-Man. Se référant à l’origine à des capacités surhumaines telles que la vitesse, la force, l’agilité et la résilience, c’est un sentiment qui est également pertinent lorsque l’on considère l’essor de l’IA générative.

Bien que la technologie existe depuis un certain temps, le lancement de ChatGPT l’a mise entre les mains de millions de personnes, leur donnant ce que beaucoup ont ressenti comme une superpuissance. Cependant, si les films Marvel nous ont appris quelque chose, c’est que les super pouvoirs peuvent être utilisés pour le bien ou le mal. Il en va de même pour l’IA générative lorsqu’il s’agit de comprendre les clients.

Près de cinq mois après le début de 2023, l’incertitude économique et la hausse de l’inflation continuent d’affecter les tendances et les comportements des consommateurs. Dans le même temps, les marques se demandent comment elles utiliseront l’IA générative, voire pas du tout.

De mon point de vue, la technologie a le potentiel d’aider les marques à se démarquer dans la compétition pour attirer l’attention des consommateurs. Mais, sans évaluer les risques, les marques pourraient s’exposer à la catastrophe.

Ce que signifie l’IA générative pour comprendre les clients

Les méthodes pour lesquelles les marques réalisent des études de marché ont beaucoup évolué ces dernières années, renforcées par de nouveaux outils et méthodologies. Cependant, l’impact de l’IA générative pour comprendre les clients reste incertain. Pour se préparer à ces changements potentiels, les marques et leurs départements de recherche doivent disposer de certaines bases afin de pouvoir réagir rapidement à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles.

Au cœur de ces fondations se pose les bonnes questions. En se concentrant sur le développement et l’affinement des bonnes questions, les décideurs peuvent mieux naviguer dans le paysage incertain et tirer parti des nombreux avantages que l’IA générative peut offrir.

Avantages pour la compréhension du client

Le principal avantage de l’IA générative dans tous les secteurs est l’amélioration de la productivité. Il peut accélérer le processus de génération d’idées, d’informations et de textes écrits, tels que les premières ébauches d’e-mails, de rapports ou d’articles. Cela permet aux employés de disposer de plus de temps pour se concentrer sur des tâches qui nécessitent des niveaux d’expertise humaine plus élevés.

Résumer rapidement les informations

En termes de meilleure compréhension des clients, l’IA générative est vraiment efficace pour résumer les informations. Les entreprises utilisent déjà la technologie pour créer des résumés automatiques des rapports d’études de marché, éliminant ainsi la nécessité d’avoir à préciser manuellement les rapports.

À l’avenir, il est possible d’étendre ce cas d’utilisation pour résumer rapidement et efficacement de grands volumes d’informations afin de fournir des réponses concises aux questions commerciales clés.

Par exemple, cela pourrait ressembler à un employé tapant une question dans une barre de recherche, telle que « Quelles sont les données démographiques de nos clients pour ce produit ? » Ils recevaient alors une réponse succincte basée sur la base de connaissances interne de l’entreprise.

Utilisation accrue des informations

L’IA générative peut également faciliter l’accès de toutes les parties prenantes aux études de marché sans avoir à impliquer un gestionnaire d’informations à chaque fois, supprimant ainsi les obstacles à l’accès et facilitant l’intégration transparente des informations sur les consommateurs dans les opérations quotidiennes.

De plus, l’IA générative peut aider à répondre aux préoccupations communes associées à toutes les parties prenantes accédant aux études de marché, telles que les non-chercheurs posant les mauvaises questions. En suscitant des questions pertinentes liées à leur requête de recherche, la technologie peut aider ceux qui n’ont pas d’expérience en recherche à poser de meilleures questions, conduisant finalement à des informations client plus précises et utiles.

De cette façon, l’IA générative peut aider à promouvoir une culture de prise de décision basée sur les données dans toute une organisation, permettant à chacun d’accéder aux informations et d’exploiter les données plus efficacement. Cela peut se traduire par des décisions plus éclairées pour les entreprises et de meilleurs résultats pour leurs clients.

Une communication adaptée à chaque public

Une autre opportunité précieuse offerte par l’IA générative est la capacité d’adapter la communication aux publics internes et externes.

Dans un contexte d’étude de marché, les applications potentielles sont nombreuses. Par exemple, l’IA générative pourrait permettre la personnalisation des informations pour les différentes parties prenantes de l’entreprise au sein d’une organisation. Cela permet de garantir que les informations sont transmises d’une manière pertinente et accessible à chaque public, ce qui conduit finalement à une prise de décision plus éclairée.

De plus, l’IA générative pourrait être utilisée pour adapter les briefs aux agences d’études de marché, rationaliser le processus de recherche et minimiser les allers-retours impliqués. En automatisant ce processus, les marques peuvent économiser du temps et des ressources tout en s’assurant que les mémoires de recherche sont optimisés pour les besoins spécifiques de chaque projet.

Quels sont les inconvénients ?

Bien que l’IA générative offre plusieurs avantages aux équipes de recherche, elle présente également divers risques dont les organisations doivent être conscientes avant la mise en œuvre.

S’appuyer sur l’invite

L’un des risques les plus fondamentaux associés à l’IA générative est la dépendance rapide. La technologie est de nature statistique, ce qui signifie qu’elle exploite des modèles analytiques pour prédire la réponse la plus probable à une invite donnée. Cependant, si l’invite est incorrecte ou biaisée, la sortie générée par l’IA peut ne pas refléter avec précision le sens voulu ou peut même fournir des informations trompeuses.

Si l’invite est formulée d’une manière trop large ou trop étroite, cela peut entraîner des réponses non pertinentes ou incomplètes. De même, si l’invite contient un langage ou des hypothèses biaisés, l’IA peut perpétuer ces biais dans sa sortie, conduisant à des conclusions inexactes ou injustes.

Confiance

Ce qui devient encore plus délicat, c’est la façon dont l’IA générative peut mélanger des informations correctes avec des informations incorrectes. Bien que cela puisse être divertissant dans des scénarios à faibles enjeux, lorsque des décisions de plusieurs millions de dollars sont prises, il devient essentiel pour les entreprises de s’appuyer sur des informations précises et fiables.

De plus, la complexité du comportement des consommateurs exige une approche plus nuancée, en particulier lorsqu’il s’agit d’approfondir des questions plus profondes sur les valeurs et les émotions humaines. Certaines questions peuvent ne pas avoir de réponse définitive, et lorsqu’il s’agit de grandes quantités de recherches, des détails cruciaux peuvent être négligés.

Transparence

Un autre risque clé à prendre en compte est le manque de transparence concernant la manière dont les algorithmes sont formés. Par exemple, ChatGPT ne peut pas toujours vous dire d’où il a récupéré ses réponses, et même lorsqu’il le peut, ces sources peuvent être impossibles à vérifier ou inexistantes.

De plus, comme les algorithmes d’IA générative sont formés à l’aide de données existantes et d’entrées humaines, ils sont susceptibles de biais. Cela peut engendrer des réponses offensantes ou discriminatoires, comme celles qui sont racistes ou sexistes. Pour les organisations cherchant à promouvoir l’inclusivité et à réduire les préjugés dans leur prise de décision, de tels résultats ne seraient pas propices à un travail productif.

Sécurité

L’une des applications courantes de l’IA générative est la création de divers types de contenu écrit, notamment des e-mails, des ordres du jour de réunion et des rapports. Cependant, en saisissant des informations sensibles sur l’entreprise pour générer ces textes, il existe un risque de compromission de la sécurité.

Une analyse de la société de cybersécurité Cyberhaven a révélé que sur 1,6 million de chercheurs dans tous les secteurs, 5,6 % avaient utilisé ChatGPT au travail et 2,3 % avaient saisi des informations confidentielles sur l’entreprise dans l’outil. Pour des raisons de sécurité, des entreprises telles que JP Morgan, Verizon, Accenture et Amazon ont interdit l’utilisation de ChatGPT par leur personnel. Et tout récemment, l’Italie est devenue le premier pays occidental à interdire ChatGPT tout en enquêtant sur des problèmes de confidentialité, attirant l’attention des régulateurs de la confidentialité dans d’autres pays européens.

Pour les équipes de recherche ou toute personne traitant d’informations exclusives sur l’entreprise, il est crucial de comprendre les risques liés à l’utilisation d’un outil tel que ChatGPT et de se tenir au courant des politiques internes de sécurité des données de leur organisation et des politiques de fournisseurs comme OpenAI.