Poszerzanie inteligencji w sprzedaży

Sztuczna inteligencja w obecnym kształcie przypomina bardziej zaawansowane narzędzie analityczne, pozwalające uzyskiwać taniej niż kiedyś dane prognostyczne. W sprzedaży prostych produktów czy usług może ona skutecznie wyręczać ludzi, jednak kiedy w grę wchodzi bardziej złożona oferta, niezastąpieni są ludzie z krwi i kości, których należy wspierać nowoczesnymi rozwiązaniami. O wykorzystaniu w sprzedaży narzędzi spod znaku sztucznej inteligencji opowiada Donal Daly, który pomaga firmom w tym obszarze od ponad trzech dekad. Rozmawia Mateusz Żurawik.

Czy rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji w sprzedaży może spowodować, że ludzie, którzy dziś się nią zajmują, w dającej się przewidzieć przyszłości staną się elementem anachronicznej przeszłości, czy też zostaną całkowicie zastąpieni przez roboty, algorytmy i sieci neuronowe?

Wszystko zależy od złożoności sprzedawanego produktu oraz samego procesu zakupowego, choć niewątpliwie do pewnego stopnia tego typu obawy mogą być uzasadnione. W mojej książce przytaczam szacunki mówiące o tym, że w Stanach Zjednoczonych nawet milion sprzedawców w obszarze B2B może stracić pracę do 2020 roku tylko ze względu na rozwój nowoczesnych technologii. Jeżeli oferujemy bardzo prosty produkt, np. papier do drukarki, wtedy sprzedawca nie jest nam potrzebny. Internet czy maszyna potrafią znacznie lepiej niż człowiek zaproponować określony produkt klientowi. Chcąc jednak wdrożyć w firmie np. system klasy ERP, wolimy porozmawiać na ten temat z człowiekiem mającym odpowiednie doświadczenie w dopasowywaniu poszczególnych komponentów do oczekiwań klienta.

Upraszczając, można stwierdzić, że użyteczność sztucznej inteligencji wynika z tego, jak duży wpływ wywiera sprzedawany produkt na całość organizacji. Im większe znaczenie produktu, tym bardziej jest potrzebny doświadczony sprzedawca. Osoby sprzedające produkty mało skomplikowane zostaną zastąpione przez maszyny. O ile oczywiście już nie zostały przez nie wyparte z rynku pracy.

Nie oznacza to jednak, że sztuczna inteligencja nie będzie przydatna w sprzedaży produktów złożonych. Jeżeli oferujemy bardzo prosty produkt, np. papier do drukarki, wtedy sprzedawca nie jest nam potrzebny. Internet czy maszyna potrafią znacznie lepiej niż człowiek zaproponować określony produkt klientowi. Chcąc jednak wdrożyć w firmie np. system klasy ERP, wolimy porozmawiać na ten temat z człowiekiem mającym odpowiednie doświadczenie w dopasowywaniu poszczególnych komponentów do oczekiwań klienta.

Upraszczając, można stwierdzić, że użyteczność sztucznej inteligencji wynika z tego, jak duży wpływ wywiera sprzedawany produkt na całość organizacji. Im większe znaczenie produktu, tym bardziej jest potrzebny doświadczony sprzedawca. Osoby sprzedające produkty mało skomplikowane zostaną zastąpione przez maszyny. O ile oczywiście już nie zostały przez nie wyparte z rynku pracy.

Nie oznacza to jednak, że sztuczna inteligencja nie będzie przydatna w sprzedaży produktów złożonych. Można ją z powodzeniem wykorzystywać do bardziej precyzyjnego wyszukiwania produktu pod kątem potrzeb klienta. Okaże się również przydatna w marketingu, gdzie trzeba przetworzyć duże zbiory danych.

Niemniej w sytuacjach, w których ze względu na ograniczony dostęp do danych jest potrzebna wyobraźnia i kreatywność, sztuczna inteligencja nie poradzi sobie z zadaniem tak dobrze, jak człowiek. Dlatego właśnie należy w takich przypadkach korzystać z obu sposobów sprzedaży. Sam zresztą wolę mówić o rozszerzonej, a nie sztucznej, inteligencji.

To kwestia zaawansowania technologicznego?

Obecnie wykorzystywana na szeroką skalę sztuczna inteligencja przypomina po prostu bardziej zaawansowane narzędzie analityczne. Umożliwia ono tańsze niż kiedyś uzyskiwanie danych prognostycznych, ale to byłoby na tyle. Firmy załadowują do swoich systemów duże zbiory danych i wykorzystują narzędzie analityczne, a następnie twierdzą, że maszyna potrafi się z nich uczyć, czyli zastosowano uczenie maszynowe, a więc sztuczną inteligencję. W rzeczywistości jednak mamy do czynienia z prognozami, których cena maleje dzięki rosnącej mocy obliczeniowej komputerów. Niemniej precyzja prognoz wykonywanych przez tego typu narzędzia pozwala na skuteczniejsze wyszukiwanie potencjalnych klientów. Dlatego współczesne narzędzia potrafią przetworzyć tak duże zbiory danych, że coraz lepiej wychodzi nam określenie profilu naszego idealnego klienta.

Nie da się wskazać jednego sposobu, w jaki firmy wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję w obszarze sprzedaży, co wynika naturalnie z rozmaitych modeli zachowań ich klientów. Wyróżniam cztery sposoby, w jakie kupują klienci. Niektórzy chcą kupić coś bardzo prostego, więc nie są w ogóle zainteresowani rozmową ze sprzedawcą. Znakomitym przykładem jest Amazon, który mówi klientom: „osoby, które kupiły ten produkty, kupiły również ten”. Skoro ktoś kupił ode mnie produkt A, a także B i C, można założyć, że ty, kupując ode mnie produkt A, również będziesz zainteresowany produktami B i C. W ten sposób zastępuje się sprzedawcę. Inna sytuacja to moment, w którym klient prosi o pomoc w zakupie i wtedy sztuczna inteligencja powinna potrafić wejść w interakcję z klientem przez czatbota lub według skryptu interakcji, który prowadzi aż do momentu zakupu. Czasami przy niewielkim udziale interakcji z drugim człowiekiem. Wreszcie w kwestii zakupów o większym wpływie na organizację częściej korzystamy z pomocy człowieka.

Sztuczna inteligencja jest teraz modna i wszyscy mają na jej temat jakieś zdanie, trochę jak w przypadku piłki nożnej. Nie zawsze zdecydowany pogląd na temat technologii idzie jednak w parze z wiedzą. Czy mógłby pan wskazać najpowszechniejsze błędy, jakie firmy popełniają podczas prób wykorzystania sztucznej inteligencji?

Najpowszechniejszy błąd polega na tym, że ludzie nie bardzo wiedzą, o co chcą sztuczną inteligencję zapytać – nie mamy deficytu danych, ale mamy deficyt wiedzy. Bardzo często ludzie mają dane, które ze sobą porównują, próbując na siłę znaleźć korelację, co często uważają za wykorzystanie sztucznej inteligencji. Ponieważ jednak nie wiedzą, jakie pytania chcą zadać, otrzymują dziwaczne odpowiedzi. Podam trywialny przykład. Prowadząc badanie umiejętności czytania wśród wszystkich Amerykanów, można zauważyć, że zachodzi korelacja między badaną kompetencją a rozmiarem stopy. To fakt, bo małe dzieci – mające przecież najmniejsze stopy – nie potrafią czytać w ogóle. Czy jednak oznacza to, że umiejętność czytania zależy od rozmiaru stopy? Mamy tu do czynienia z tzw. zmienną zakłócającą. O jej istnieniu bardzo często zapominają firmy, które koniecznie chcą jak najszybciej zacząć wykorzystywać jakieś narzędzie.

Aby wykorzystać sztuczną inteligencję, musimy nie tylko wiedzieć, o co chcemy zapytać, ale także znać kontekst informacji, jaką przetwarzamy. W przeciwnym razie uzyskamy wiedzę, która może, ale wcale nie musi, odpowiadać na nasze pytanie.

Skoro już wiemy, że ludzie nie zostaną przynajmniej całkowicie wyparci z rynku pracy, to jakie trendy będą wpływać na wykorzystanie sztucznej inteligencji w dającej się przewidzieć przyszłości?

Niewątpliwie firmy muszą zrozumieć, że od sztucznej inteligencji nie ma ucieczki. Klienci mają złożone problemy do rozwiązania i coraz większe kompetencje w dziedzinie technologii. Oczekują więc, że przedstawiciele działów sprzedaży, z którymi rozmawiają, również będą umieli posługiwać się sztuczną inteligencją.

Mam kilka obaw. Ze względu na to, że sztuczna inteligencja to tak naprawdę dane oraz wymyślane przez ludzi algorytmy, to oczekiwania, że technologia dostarczy obiektywnej wiedzy, mogą okazać się przeszacowane. Większość algorytmów piszą biali mężczyźni w średnim wieku, mieszkający na zachodnim wybrzeżu Stanów Zjednoczonych, a więc technologia będzie siłą rzeczy odzwierciedlać ich mentalność. Problemem nie są ci konkretni ludzie piszący algorytmy, ale brak wystarczającej reprezentacji innych grup społecznych.

Co więcej, ponieważ wiele urządzeń wokół nas jest wyposażonych w coraz dokładniejsze i „inteligentniejsze” systemy analityczne, to obawiam się, że rośnie pokolenie ludzi, którzy coraz rzadziej są zmuszeni do samodzielnego myślenia, by rozwiązać jakiś problem.

Mimo tych obaw jestem optymistą, bo dotychczasowe prognozy rozwoju sztucznej inteligencji rzadko się sprawdzały. W latach sześćdziesiątych ubiegłego wieku wydawało się, że do połowy kolejnej dekady wszystkie problemy naukowe będzie można rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji. Kiedy nastały lata osiemdziesiąte, stwierdzono, że nie wszystko poszło tak, jak się wydawało, więc pewnie przewidywania spełnią się później.

Faktycznie jednak automatyzacja – bo do niej dąży obecnie sztuczna inteligencja – rozwija się już od dość dawna. Sztuczna inteligencja potrafi znacznie skuteczniej niż człowiek rozwiązywać wiele problemów. Uważam, że będzie ona raczej wykorzystywana do podnoszenia kompetencji pracowników.