Izraz hekanje najprej povežemo denimo z računalniškimi boti in lažnimi novicami, pogosto pa gre za povsem običajne objave na družbenih medijih, s katerimi želijo hekerji povečati prikaze in vpletenost uporabnikov.
Trenutni izzivi umetne inteligence so povezani s snovanjem vse bolj personaliziranih in uspešnih sporočil, zato se z njenim razvojem spreminjajo tudi marketinške pobude in posledično tudi marketinški rezultati. Ali poznate pasti hekanja, ki vplivajo na zaznavanje in vedenje umetne inteligence?
Spreminjajoči se algoritem umetne inteligence
Ko zaslišimo izraz hekanje, verjetno najprej pomislimo na zapletene pojme, kot so računalniški boti, lažne novice in ponarejeni videoposnetki. Najverjetneje pa imamo opravka s povsem običajnimi objavami na družbenih omrežjih oz. profilih, ki težijo k povečanju prikazov in vpletenosti uporabnikov. Uporabniki znajo metrike uporabiti za lastne manevre, ki niso nujno povezani s finančnimi učinki (npr. aktivacija t. i. armade BTS, ljubiteljev fenomena K-Pop BTS, ki je s hekanjem algoritma umetne inteligence umestila BTS na višje mesto na lestvici glasbene platforme Spotify).
Obrazi umetne inteligence
Težavno dojemanje umetne inteligence predstavlja kar nekaj izzivov za področje marketinga, saj ni povsem jasno, kako sporočila izdelkov, storitev in podjetij dosegajo uporabnike, saj so računi uporabnikov bodisi pristni bodisi lažni (vpliv računalniških botov). Prav tako ni povsem jasno, kako so konkretna tveganja na področju umetne inteligence (mediji ji namreč napovedujejo precej različnih možnih razpletov) povezana z marketinškimi odločitvami ter kako poteka in se spreminja učenje umetne inteligence, npr. zgovoren primer zaposlovanja pri Amazonu je pokazal, da se je umetna inteligenca odločala pretežno za kandidate moškega spola. Potrošniki, ki se lotevajo hekanja algoritmov, tudi na vsakdanji ravni, ogrožajo kakovost podatkov, kar ogroža marketinške pobude na tri glavne načine, ki jih Kate Muhl, Gartnerjeva analitičarka, imenuje Hawthornov, Nocebov in Dunning-Krugerjev učinek.
Primerno ravnanje z umetno inteligenco
Treba se je zavedati, da se uporabniki izogibajo različnim aktivacijam, predvsem zaradi občutka pretiranega nadzorovanja. To miselnost je mogoče prenesti tudi na področje hekanja umetne inteligence. Veliko težo pa ima seveda tudi odziv podjetij in njihova marketinška naravnanost.
Izsledki lanske Gartnerjeve raziskave napovedujejo, da bo čedalje več pozornosti izvršnih direktorjev informatike namenjene prenosu umetne inteligence v delovanje podjetij oz. organizacij in očitnemu boju za nadzor nad umetno inteligenco med uporabniki in marketinškimi strokovnjaki, kar bo vplivalo na oblikovanje tako umetne inteligence kot marketinga.
Kako doseči sinergijo med marketinško strategijo in umetno inteligenco?
Kate Muhl iz Gartnerja izpostavlja, da je treba predvsem z odgovornostjo in s previdnim razmišljanjem dognati motive hekerjev, ki posegajo po prednostih umetne inteligence. Tako bodo podjetja oz. blagovne znamke svojim uporabnikom nudile kakovostne izkušnje, ki bodo vodile v pozitivne marketinške rezultate. Podjetja, ki bodo v marketinških načrtih prevzela skrb za umetno inteligenco, si bodo zagotovila priložnosti za izvirne podvige, pri tem pa nikakor ne gre zanemariti tudi njihove družbeno odgovorne drže.