Imagine una versión digital de usted mismo que se mueve más rápido que sus dedos, un agente impulsado por IA que conoce sus preferencias, espera sus necesidades y trabajos para usted. Esto no es solo un asistente para responder a las indicaciones; Decide. Escanea las opciones, compare el precio, filtra las palabras y complete la compra del mundo digital, cuando visita su día en el mundo real. Es el futuro que muchas compañías de IA están creando: Agent AI.
Las marcas, las plataformas y la mediación priorizarán sus propios equipos y agentes de IA, implementarán ofertas de objetivos y cierres acuerdos, crearán un nuevo ecosistema digital en forma de universo donde las máquinas hablan con máquinas y personas giran fuera del circuito. Los informes recientes que integrarán un sistema de pago en Open Chattjip dan una idea del futuro: las compras pronto se pueden realizar sin problemas dentro de la plataforma que los consumidores no necesitan visitar en un sitio separado.
Director de estrategia en Trustpilot.
Los agentes de IA se están volviendo autónomos.
Dado que los agentes de IA se vuelven más capaces y autónomos, volverán a definir cómo los clientes descubren el producto, deciden y se comunicarán con las marcas diariamente.
Plantea una pregunta crítica: cuando su agente de IA está comprando para usted, ¿quién es responsable de la decisión? ¿A quién contabilizamos si algo sale mal? ¿Y cómo nos aseguramos de que las personas necesiten personas del mundo real, las preferencias y las reacciones aún tienen peso en el mundo digital?
En este punto, las operaciones de la mayoría de los agentes de IA son opacos. No revelan cómo se tomó la decisión o si el incentivo comercial estaba involucrado. Si su agente nunca se rindió a un producto en particular, nunca sabrá que era una opción. Si una decisión es sesgada, defectuosa o engañosa, a menudo no hay una forma clara de buscar refugio. La encuesta ya muestra que la falta de transparencia está erosionando la fe; Una encuesta de Yugov encontró que el 54% de los estadounidenses no creen en la IA que tome una decisión sesgada.
Fiabilidad
Otra consideración son las alucinaciones, un ejemplo cuando los sistemas de IA producen datos fabricados incorrectos o completos. En el contexto de asistentes de clientes impulsados por la IA, estas alucinaciones pueden tener serias consecuencias. Un agente puede dar la respuesta incorrecta con una confianza, ofrecer negocios no existentes o sugerir una alternativa que sea inapropiada o engañosa.
Si un asistente de IA comete un error importante, como reservar a un usuario en el aeropuerto equivocado o las características principales de un producto se presentan incorrectamente, es probable que el fideicomiso del usuario se rompa en el sistema. Una vez que es difícil reconstruir la fe rota. Desafortunadamente, este riesgo es muy real sin ejecutar la observación y el último acceso de datos. Como dijo un analista, el proverbio aún conserva: “basura, de basura”. Si un sistema de IA no se mantiene adecuadamente, se actualiza regularmente y se maneja la precaución, las alucinaciones e imperfecciones inevitablemente se convertirán en lisiados.
En aplicaciones de filetes más altos, por ejemplo, servicios financieros, atención médica o viajes, a menudo es necesaria una protección adicional. Estos pueden incluir pasos de verificación humanos en el circuito, dependiendo de las limitaciones de las actividades autónomas o la sensibilidad a la tarea. Al final, la IA requiere transparencia para mantener la confianza del usuario. El sistema debe demostrar su valía como confiable en las interacciones repetidas. Una falla de alto perfil o crítica puede firmar significativamente y no solo en el equipo, sino también dañar la confianza en la marca.
Lo vimos antes
Hemos visto este patrón con sistemas algorítmicos como el motor de búsqueda o la alimentación de las redes sociales que se ha alejado de la transparencia en busca de habilidades. Ahora, estamos repitiendo ese ciclo, pero la apuesta es alta. No somos solo como vemos lo que vemos, lo que hacemos, lo que compran y lo que creen que creen.
Hay un nivel más de complejidad: los sistemas de inteligencia artificial están creando cada vez más contenido que otros agentes dependen de la decisión. Revisiones, resúmenes, detalles del producto: todos reescritos, concentrados o fabricados por el modelo de lenguaje grande capacitado en datos raspados. ¿Cómo separamos la sensación de personas reales de los derechos de autor sintéticos? Si su agente escribe una reseña en su nombre, ¿es realmente su voz? ¿Debería estar pesando tal como usted escribió usted mismo?
Estos no son casos de bordes; Se están convirtiendo rápidamente en una nueva realidad digital en el mundo real. Y van al corazón de cómo se hace la fe en línea y se mide en línea. Con los años, la reacción humana verificada nos ha ayudado a comprender lo que es creíble. Pero cuando la IA es intencionalmente o no, la reacción comienza a intermedio, el terreno comienza a moverse.
Creído como infraestructura
En un mundo donde los agentes hablan por nosotros, nuestras creencias deben ser vistas como infraestructura, no solo como una característica. Es la base de la que depende. El desafío no es solo sobre la información errónea o la prevención de prejuicios, sino también de la alineación de los sistemas de IA en una realidad única y breve de los valores y experiencias humanas.
El agente adecuado puede hacer que el comercio electrónico de IA sea más eficiente, más personalizado, más creíble. Sin embargo, ese resultado no está garantizado. Depende de la integridad de la información, la transparencia del sistema y el desarrollo del sistema, la plataforma y los interesados en mantener a estos nuevos intermediarios con la mayor calidad de los controladores.
Examen riguroso
Es importante aplicar estrategias como el bucle de reacción humana para reducir las alucinaciones y mejorar la confiabilidad, especialmente porque la mayoría de los clientes no verifican cada respuesta expuesta a la AI a las agencias.
En muchos casos, los usuarios aceptarán lo que el agente dice en el valor nominal, especialmente cuando la interacción se siente sin sentido o auténtica. Es más complicado esperar los posibles defectos para el negocio y crear un sistema de protección en el sistema, asegurando que la confianza se almacene no solo por diseño, sino también por defecto.
Las plataformas de revisión tienen un papel importante en el apoyo de este amplio ecosistema de confianza. Las revisiones reflejan los sentimientos del cliente real y tenemos la responsabilidad conjunta de garantizar que sean claros, actuales y creíbles. Datos como este tienen un valor claro para los agentes de IA. Cuando los sistemas pueden extraer revisiones verificadas o averiguar qué empresas han establecido fama para la transparencia y la reacción, están mejor equipados para proporcionar resultados creíbles a los usuarios.
Al final, la pregunta no es solo para quien creemos, sino que las decisiones son cada vez más automáticamente cuando mantenemos esa creencia. La respuesta es en un profundo respeto por el diseño reflexivo, la transparencia implacable y la experiencia humana que da fuerza a los algoritmos. Porque en un mundo donde la IA se compra de AI, sigue siendo las personas responsables.
Escuchamos el mejor software de automatización de TI.
Este artículo fue producido como parte del canal de Insight Specialist TechRaderPro, donde somos la mejor y brillante mente brillante en la industria de la tecnología. Las opiniones publicadas aquí están en el autor y no son esenciales para TechroderPro o Future PLC. Si está interesado en contribuir, busque más aquí:
