Är det alltid värt att lägga till artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen? | AI i affärer #55

Den artificiella intelligensens roll i produktutvecklingsprocessen

Artificiell intelligens kan stödja många aspekter av design- och implementeringsprocessen för nya produkter. Ofta är det en bra idé, och de viktigaste fördelarna inkluderar:

• Marknadsundersökning – att påskynda forskning eller genomföra den i större skala är möjligt genom att automatisera repetitiva uppgifter, såsom analys av enkäter eller transkribering av intervjuer, till exempel. Detta gör att teamet kan fokusera på de mer kreativa och utmanande aspekterna av produktutveckling,
• Ny inspiration – underlättad tillgång till ett bredare spektrum av idéer är en av de främsta fördelarna med generativ AI. AI-algoritmer kan söka i stora databaser efter okända mönster och koncept bortom designerarnas tidigare tänkande,
• Djupgående dataanalys – bättre förståelse för målgruppens behov genom att bearbeta data om deras beteende, preferenser och köpmotiv.

Men när är det en bra idé att tänka en gång till innan man använder AI-samarbete?

I närbild: De dolda utmaningarna med att implementera AI

Även om artificiell intelligens i produktutvecklingsprocessen innebär många nya möjligheter, är dess implementering inte utan utmaningar. De viktigaste av dessa är:

• behovet av att grundligt utbilda produktteam och anpassa befintliga arbetsprocesser för integration med AI-system. Detta kan vara svårt i stora, hierarkiska organisationer bemannade med specialister knutna till traditionella arbetsmetoder,
• oro för säkerheten av kunddata som tränar AI-algoritmer. För att dra nytta av ytterligare säkerhetsfunktioner behöver företag ofta företagslicensavtal som kan överstiga budgeten för små organisationer. Därför väljer mindre företag ibland att inkorporera småskaliga öppna modeller som Llama 2, Vicuna eller Alpaca. Visserligen kräver de mer kraftfull hårdvara i företaget, men de erbjuder dataskydd. Detta beror på att maskininlärningsmodeller förlitar sig på känslig personlig information. Om säkerheten inte är korrekt inställd kan deras läckage få katastrofala konsekvenser för företagets image,
• ökat komplexitet och diffusion av ansvar för viktiga affärsbeslut som involverar AI-system. Vem bär det ekonomiska och rykteansvar för eventuella fel i dessa system? Hur säkerställer man tillsyn över AI:s “svarta lådor”?

Den svarta lådans fälla. Brist på transparens i AI-beslut

En av de grundläggande nackdelarna med avancerade maskininlärningstekniker, såsom neurala nätverk, är bristen på transparens i de beslut som fattas. Dessa system fungerar som “svarta lådor”, som omvandlar ingångar till önskade resultat utan att kunna förstå den underliggande logiken.

Detta gör det allvarligt svårt att säkerställa användarförtroende för AI-genererade rekommendationer. Om vi inte förstår varför systemet föreslog en viss produktvariant eller koncept, är det svårt att bedöma rimligheten i förslaget. Detta kan leda till misstro mot teknologin som helhet.

Företag som använder artificiell intelligens i produktutveckling behöver vara medvetna om “svarta lådan”-problemet och vidta åtgärder för att öka transparensen i sina lösningar. Exempel på lösningar inkluderar:

• visualiseringar av dataflödet i neurala nätverk, eller
• textuella förklaringar av beslut som fattats genererade av ytterligare algoritmer.

AI och etik. Hur undvika diskriminering och partiskhet?

En annan viktig fråga är de potentiella etiska problem som är förknippade med AI. Maskininlärningssystem förlitar sig ofta på data som är föremål för olika typer av partiskhet och brist på representativitet. Detta kan leda till diskriminerande eller orättvisa affärsbeslut.

Till exempel verkade Amazons rekryteringsalgoritm favorisera manliga kandidater baserat på företagets historiska anställningsmönster. Liknande situationer kan uppstå vid utveckling av applikationer med maskininlärning för att:

• Ställa kundservicens prioriteringar,
• Annonsinriktning,
• Föreslå specialister i det omedelbara området, eller
• Personalisera produktförslag.

För att undvika sådana problem behöver företag noggrant analysera de dataset de använder för att säkerställa adekvat representation av olika demografiska grupper och regelbundet övervaka AI-system för tecken på diskriminering eller orättvisa.

Algoritmernas gränser. Artificiell intelligens i processen

Artificiell intelligens kan stödja den kreativa processen, söka efter idéer och optimera lösningar. Det finns dock fortfarande få företag som väljer att helt lita på AI. Att använda artificiell intelligens i innehållsskapandeprocessen erbjuder otroliga möjligheter, men de slutgiltiga besluten om publicering eller kontroll av informationen i de genererade materialen måste fattas med mänsklig input.

Därför behöver designers och produktchefer vara medvetna om begränsningarna av AI-teknologin och betrakta den som ett stöd snarare än en automatisk källa till färdiga lösningar. Viktiga design- och affärsbeslut kräver fortfarande kreativitet, intuition och en djup förståelse för kunder, vilket algoritmer ensamma inte kan tillhandahålla.

Källa: DALL-E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Säkerställ kontroll och juridisk efterlevnad

För att minimera AI-risker behöver företag implementera lämpliga övervaknings- och kontrollmekanismer för dessa system. Detta inkluderar, men är inte begränsat till:

• Verifiering av korrektheten och källorna till information som genereras av AI-modeller innan deras praktiska användning,
• Revisioner av maskininlärningsalgoritmer för partiskhet, förutsägelseosäkerhet och transparens i besluten,
• Inrättande av en specialist- eller etikkommitté för att övervaka design, testning och tillämpning av AI-system i företaget,
• Utveckling av tydliga riktlinjer för acceptabla AI-tillämpningar och gränser för dessa systems inverkan på affärsprocesser och designbeslut,
• Utbildning av designers för att vara medvetna om begränsningarna och fallgroparna för att undvika alltför okritisk tillit till dess indikationer.

Sammanfattning

Sammanfattningsvis öppnar artificiell intelligens utan tvekan upp spännande möjligheter för att optimera och påskynda design och implementering av nya produkter. Men dess integration med äldre system och metoder är inte utan utmaningar, varav några är grundläggande – såsom osäkerhet och brist på förutsägande transparens.

För att fullt ut dra nytta av AI:s potential måste företag behandla den med en lämplig mängd försiktighet och kritik, förstå teknikens begränsningar. Det är också avgörande att utveckla etiska ramverk och kontrollprocedurer som minimerar riskerna förknippade med att implementera avancerade algoritmer i verkliga affärsprocesser. Endast då kan AI bli ett värdefullt och säkert komplement till mänsklig kreativitet och intuition.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva bisamhälle på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.