Udfordringer ved implementering af AI-automatisering i e-handel

Identificering af almindelige AI-udfordringer i e-handel

Før vi diskuterer bestemte løsninger, skal du være opmærksom på de udfordringer, du kan have, når du implementerer og bruger AI i e-handelsbranchen. Uanset om det er datakvalitet eller integrationsproblemer, kan disse ansvarlige AI-udfordringer meget vel ødelægge din implementering eller gøre den. 🔦Lad os gennemgå de mest almindelige barrierer – og endnu vigtigere, hvordan man tackler dem.

Datakvalitet og -mængde

Vidste du, at næsten tre fjerdedele af virksomhederne (74 %) kæmper for at opnå og skalere værdi med AI?

En BCG-undersøgelse, der dækker (24. oktober 2024), af 1.000 CXO’er og topledere fra ti sektorer i 59 lande i Asien, Europa og Nordamerika.

For

de fleste virksomheder er det at omdanne AI-investeringer til reel effekt, hvor AI-cyberudfordringen

er størst. En af de største vejspærringer er dårlig datahåndtering. Selv den bedste AI-løsning er ineffektiv uden en robust datastrategi. Selv AI-drevne kundeplejeløsninger, som f.eks. AI-indkøbsassistenter, er kun så effektive som de data, de bygger på. Hvis de data, de er afhængige af, er forældede, sparsomme eller dårligt strukturerede, vil det være svært at få præcise og meningsfulde svar, uanset hvor sofistikeret AI’en er. Den gode nyhed? Det kan sagtens løses. Det første skridt er centraliserede data – sørg for at have en solid vidensbase og enheder som de seneste ofte stillede spørgsmål, produkt-/servicedetaljer og kundesamtaler. Denne investering i tid og penge vil hurtigt blive belønnet med AI-automatisering, så der er ingen grund til at være bekymret.

Source: Depositphotos

Databeskyttelse og sikkerhed

Som vi talte om i det forrige kapitel, arbejder AI ud fra data, MASSER af dem. Det betyder ofte følsomme kundedata. Men fra et forbrugersynspunkt er det forståeligt, at den gennemsnitlige person bekymrer sig om sit privatliv i en tid, hvor databrud fylder nyhederne. Forbrugernes frygt for virksomhedernes brug af AI er veldokumenteret: En undersøgelse fra Pew Research Center (18. oktober 2023) viste, at hele 81 % af befolkningen i USA er bekymrede for, at de virksomheder, de køber varer og tjenester fra, vil bruge AI til at behandle deres data på måder, som de helst ikke vil have gjort.

Bias i AI-algoritmer

Forestil dig, at AI er som en supersmart, men partisk assistent. Til tider opfatter den verden på en binær måde på trods af virkelighedens mange facetter. Ja, det er sådan, AI-algoritmer kan fungere. De får “fordomme” fra deres træningsdata – ligesom et barn, der vokser op i et miljø fuld af stereotyper. Fra et forretningsperspektiv betyder det, at din AI måske har favoritter. For eksempel kan et AI-system konsekvent anbefale dyrere produkter til visse kundesegmenter, mens det ignorerer deres faktiske præferencer. Det er ikke bare ubelejligt, det er også dårligt for forretningen.

Integration med eksisterende systemer

For at kunne udnytte AI fuldt ud må du give afkald på nogle af dine eksisterende værktøjer, uanset dine personlige præferencer. Det er trist, men nogle gange passer dit yndlingstilbehør bare ikke længere. For mange onlinebutikker er den optimale løsning at holde sig til veletablerede værktøjer med problemfri integrationer. Hvorfor skulle du genopfinde den dybe tallerken, når der allerede findes stærke AI-værktøjer, som er klar til at arbejde sammen med din eksisterende opsætning?

💡 Hvis du f.eks. vil implementere en AI-chatbot baseret på naturlig sprogbehandling sammen med en livechat med smarte funktioner, giver det mening for dig at vælge en større partner som Smartsupp. Den integreres problemfrit med førende e-handelsplatforme, herunder Shopify, WordPress, Magento, BigCommerce og PrestaShop. Disse integrationer sker hurtigt (på bare et par minutter), og du har ikke brug for en koder til at hjælpe dig med at få dem op at køre.

Source: Depositphotos

Implementering af AI-løsninger

At vælge din AI-løsning er kun det første skridt på en lang rejse. Dine virkelige udfordringer starter her: Du skal have nok data af høj kvalitet, du skal teste grundigt for AI-bias, og du skal opnå problemfri integration mellem alle dine systemer.

Begrænsning af bias i AI-algoritmer

Når det handler om AI-bias, er der to ting, der betyder noget – kvaliteten af inputdata og en veldefineret opgave. AI forsøger nogle gange at finde en løsning for at gøre os tilfredse, selv om den mangler nogle vigtige oplysninger. Men det kan desværre nogle gange give bagslag, hvis den ikke styres ordentligt. Du skal ikke fodre din AI med hvilke som helst data, men med kvalitetsdata, der repræsenterer hele spektret af din virksomheds behov. Derefter skal du teste, teste og teste igen. Se efter tendenser, identificer huller i viden, og tilbyd mere information, som har manglet, og som hjælper med at opveje eventuelle skævheder. Ja, det er kedeligt arbejde – at forsøge at finde en nål i en høstak, på en måde. Men tro os, det er det hele værd. Uanset om du bygger AI til at skrive tekst, automatisere processer eller automatisere kundepleje som en AI-chatbot, skal du sørge for, at den ved, hvornår den skal stille spørgsmål, når den er usikker.

Sikring af gennemsigtighed i AI-processer

Gennemsigtighed i AI-processer rækker længere end blot at indarbejde reglerne i juridisk jargon. Det handler om at gøre disse regler synlige, forståelige og håndhæve dem gentagne gange. For at opbygge tillid hos dine kunder skal de vide præcis, hvordan deres data bliver brugt, hvilke beslutninger du har truffet og hvorfor. Gennemsigtighed kan ikke løses med et afkrydsningsfelt – det er en løbende samtale, som skal være klar og let tilgængelig, ikke begravet under advokatjargon. Der er ingen bedre måde at vinde tillid på end at kommunikere direkte med kunderne. Besvar deres spørgsmål, afhold webinarer og skriv nyhedsbreve, der konsekvent dækker det pågældende emne. Sæt beløb på, og opfordr brugerne til at møde op til lejligheden. At tale med dem personligt og derefter forklare AI-nyancer løbende åbner op for et miljø af gennemsigtighed. Når alt kommer til alt, er bolden på din banehalvdel – hvordan du kommunikerer med dem, er afgørende for at vinde deres tillid.

Source: Depositphotos

Beskyttelse af datasikkerhed og privatliv

En bankboks beskytter aktiver for millioner. I AI-æraen er det sådan, vi bør behandle kundedata. En enkelt sprække i din sikkerhed, og lige pludselig falder dit omdømme sammen som en pakke kort. Med AI-systemer, der behandler tonsvis af følsomme data i vores moderne digitale miljø, er beskyttelse ikke bare vigtig, men afgørende. Din databeskyttelsesstrategi er også nødt til at ændre sig, ligesom lande har forskellige love. Uanset om det f.eks. er GDPR i Europa eller CCPA i Californien. Her er gennemprøvede metoder til at beskytte dine data bedre:

• Krypteralt: Krypter data i transit og i hvile ved hjælp af end-to-end-kryptering. Og hvis du ikke kan læse dem, kan du heller ikke stjæle dem.
• Begræns adgangen: Implementer streng adgangskontrol og sørg for, at brugerne kun får adgang til de skabeloner, de har brug for.
• Lavhyppige revisioner: Revisioner er en velsignelse. De er dit tidlige advarselssystem om, at trusler er sårbarheder.
• Træn dit team: Din sikkerhed er kun så solid som den svageste forbindelse. Hyppig træning skærper dit team og holder dem opdateret om de aktuelle trusler.

Integrering af AI med eksisterende systemer

For at automatisering skal fungere godt, skal de nødvendige tekniske ressourcer samles. Dine værktøjer skal problemfrit kunne dele data og arbejde sammen. Og hvis de ikke gør det? Så må du hellere have et stærkt udviklingsteam til at bygge broerne for dig. Her er de problemer, du højst sandsynligt vil stå over for:

• Modstand fra ældre systemer: Dine gamle systemer taler et forældet sprog, og moderne AI-værktøjer forstår dem simpelthen ikke.
• Uoverensstemmelser mellem dataformater: Hvert system har sine egne måder at lagre og behandle data på.
• Huller i behandlingshastigheden: Nogle af dine nuværende systemer kører måske stadig med “dial-up”-hastigheder, mens AI kræver et bredbåndsmiljø. I sidste ende kan hastighedsforskelle lamme hele din opsætning som intet andet.
• Konflikter mellem sikkerhedsprotokoller: Moderne AI-systemer kommer ofte med strenge sikkerhedsforanstaltninger, som kan kollidere frontalt med de sikkerhedsmodeller, der nu er på plads i dine systemer.
• Overhead til vedligeholdelse af integrationen: Husk – når du først har forbundet det hele, er det en helt anden udfordring at holde det kørende.

Seneste fra kategorien Automatisering og AI

10. marts 2025

11 min. læsning

Transformering af kundeoplevelsen med samtalebaseret AI og automatisering

19. december 2024

4 min. læsning

AI vs. autenticitet: Det voksende behov for proveniens i digitalt indhold

13. december 2024

2 min. læsning

Groks nye Aurora-billedgenerator: Hvad det betyder for din e-handel

Se mere

Håndtering af organisatorisk påvirkning

Der er to forskellige tilgange, som virksomheder kan tage, når de implementerer AI i deres forretning. Den første vej handler om at reducere omkostningerne – at erstatte menneskelige medarbejdere med AI-systemer for at opretholde produktionen og samtidig øge fortjenstmargenerne. Denne tilgang kan være effektiv på kort sigt, men resulterer i, at man går glip af muligheder for menneskelig kapital og en langsigtet konkurrencefordel. Den anden strategiske vej – og efter vores mening den mest fornuftige – ser AI som en vækstaccelerator. I stedet for at skære ned investerer virksomhederne i opkvalificering af deres medarbejdere, udnytter AI til at tage sig af opgaver på lavt niveau og øger produktiviteten. Medarbejderne kan blive AI-styrede fagfolk, hvilket giver dem plads til at tænke ud af boksen og iterere, hvilket skaber grobund for vækst.

Håndtering af bekymringer om jobudskiftning

Nylige data fra Den Internationale Valutafond (14. januar 2024) afslørede et betydeligt skift i den globale arbejdsstyrke, hvor AI er klar til at påvirke ca. 40 % af alle job på verdensplan. I avancerede økonomier, hvor 60 % af jobbene kan blive berørt, forventes omkring halvdelen af disse roller at blive udvidet snarere end erstattet af AI-integration, hvilket vil resultere i forbedret produktivitet og nye muligheder. Så hvad fortæller du medarbejdere, der frygter at blive erstattet? Her er et bud: I stedet for at frygte teknologien skal du begynde at se den som et stærkt værktøj, der skal gøre dit arbejdsliv lettere. I stedet for at falde ind i en monotoni af opgaver kan du nu fokusere på andre opgaver, som virkelig betyder noget, og hvor der er brug for mennesker – som f.eks. kreativitet, innovation og relationsopbygning. Er det ikke den største chance, du nogensinde vil få for at vokse og udvikle dig inden for dit fag? Ligesom den industrielle revolution, der først skabte stor frygt, men senere blev hyldet for at hæve levestandarden i hele samfundet, er AI et transformativt øjeblik i menneskets historie. Selv om det kan være ubehageligt at udløse forandringer, fortæller historien os, at det skaber nye roller, brancher og muligheder, som vi aldrig havde drømt om før.

Source: Depositphotos

Udforskning af de etiske konsekvenser af AI-anvendelse

Hvad er de vigtigste etiske spørgsmål, der rejses af AI-genereret indhold? Når kunderne kræver autenticitet, og AI udsender misinformation eller forudindtaget information, er dit brands troværdighed i fare. Kunsten ligger i balancen: Brug AI til at supplere, ikke erstatte, menneskelig kreativitet, og hold medarbejdere og kunder engagerede på en måde, der føles menneskelig og troværdig. Dine medarbejdere befinder sig i en lignende situation. De ser, hvordan AI vælter ind på deres arbejdsplads som en digital tsunami, og de har brug for at vide, hvor de står. Lad dem ikke gætte – vær direkte om, hvordan AI kommer til at understøtte deres roller. Men AI i e-handel rejser også sine egne etiske og privatlivsrelaterede spørgsmål. Og her er det, at et etisk kodeks bliver din guide gennem AI-vildnisset. Ligesom en veldefineret sti for vandrere navigerer den både dit menneskelige team og AI-systemerne gennem fremmed terræn. Hvis du er for stor til at have en etisk supervisor, der overvåger alle automatiserede beslutninger, er denne etiske ramme nødvendigvis dit sikkerhedsnet. Den hemmelige sauce? Gennemsigtighed. Klarhed om AI-praksis er ikke bare at fastsætte regler, men også at opbygge tillid.

Strategisk planlægning af AI-implementering

Er du bange for, at AI-implementering er for kompleks? Tag en dyb indånding – du har navigeret i komplicerede processer før, og det her er ikke anderledes. Tricket er at gøre dette bjerg af en opgave til små skridt.

• Definer realistiske mål: Undgå at koge havet. Fokuser på et par af de områder, hvor AI kan have en effekt på kort sigt. Fra automatisering af kundeservice til strømlining af dataanalyse, start i det små og skaler op.
• Lav en tidslinje: Hvornår du vil tage deletaper på din rejse. Giv plads til at eksperimentere – ingen har nogensinde fået succes ved at skynde sig at integrere AI. Lad os dele det op i faser: forskning, test, pilotprogram og fuld implementering.
• Fordel ressourcerne smart: Det handler ikke kun om penge – overvej mennesker, teknologi og tid. Sørg for, at dine teammedlemmer får den uddannelse, de har brug for. Tænk på uddannelsesbehov og mulige opgraderinger af infrastrukturen.
• Mål, hvad der betyder noget: Definér succes fra første dag. Overvåg vigtige KPI’er, der giver mening for din virksomhed, hvad enten det er hurtigere svartider, omkostningsbesparelser eller bedre nøjagtighed.

Konklusion

AI giver betydelige udfordringer, men det har også et enormt transformationspotentiale for de virksomheder, der er villige til at gribe det som en mulighed for at øge deres tilstedeværelse på markedet. Succesen ligger i at tackle de vigtigste problemer: at sikre førsteklasses dataleverancer, uigennemtrængelige sikkerhedsforanstaltninger, at slippe af med bias i algoritmer i udviklingsprocessen og at have et system, der er helt problemfrit at integrere. Det er et stort projekt, men det betaler sig i det lange løb.

Source: Depositphotos

Ofte stillede spørgsmål