Ipsos og kunstig intelligens

Kunstig intelligens (KI), eller Artificial Intelligence (AI), er systemer som løser komplekse problemer som normalt sett ville krevd menneskelig intelligens. I mange tilfeller løser allerede KI spesifikke problemer bedre enn menneskelig intelligens.

KI som visjon og praktisk fagfelt kan spores tilbake til utviklingen av verdens første datamaskin (ENIAC) i 1942. John McCarthy var imidlertid den første som innførte «kunstig intelligens» som begrep i 1956. Historien har vært preget av teknologiske gjennombrudd og mye interesse (hype), etterfulgt av perioder med liten fremdrift og dalende interesse.

Kunstig intelligens har den siste tiden fått fornyet interesse, ettersom praktiske verktøy har blitt tilgjengeliggjort for brukere utenfor typiske teknologimiljøer. Den allmenne interessen eksploderte etter at OpenAI lanserte ChatGPT i november 2022.

Der kunstig intelligens tidligere har vært en fremtidsvisjon, er man nå på et stadium hvor man finner stadig flere praktiske bruksområder. Det er grunn for å tro at KI vil føre til betydelige endringer i så godt som alle bransjer, så også markedsanalyse. 

I Ipsos utforsker vi bruken av KI innen særlig tre overordnede områder:

1. Effektivisering: KI vil kunne automatisere og effektivisere prosesser som tidligere har krevd manuelle prosesser. Vi eksperimenterer med KI i hele verdikjeden, fra spørreskjemadesign, skripting, utvalgstrekking, databearbeiding, datavisualisering og rapportering. KI vil kunne fjerne typiske tidstyver i det praktiske markedsanalysearbeidet og minske variasjonen.
2. Analyse: KI er i bunn og grunn basert på avanserte statistiske modeller. Det er i så måte lite overraskende at KI vil ha et viktig bidrag i analysearbeidet. Ulike Ipsos-verktøy benytter allerede KI. Eksempelvis brukes maskinlæring for å finne neurale-nettverk i passive lyttedata fra sosiale medier og prediktive, lærende modeller brukes for å identifisere trender og sammenhenger i store, sammensatte datasett. Ulike tekstanalyse-modeller har et helt åpenbart bruksområde som støtte i det kvalitative analysearbeidet.
3. Engasjement: Hele grunnlaget for markedsanalysebransjen er å innhente meninger og holdninger fra et representativt utvalg. En sentral utfordring er dalende engasjement, spesielt for lengre undersøkelser, spesielt i yngre målgrupper. KI kan muliggjøre mer dynamiske, interaktive og dialogbaserte undersøkelser, som potensielt kan øke engasjementet. Chatboter som «oppsøker» folk i de kanalene de bruker kan gjøre det lettere å nå snevre målgrupper. Dynamiske oversettelsesmuligheter kan gjøre det mulig å gjennomføre studier mot målgrupper man ellers har vanskeligheter med å nå.

Mulighetene KI innebærer for markedsanalysebransjen er mange. Sannsynligvis vil flere bruksområder åpne seg opp når man får mer praktisk erfaring med ulike verktøy. Økt bruk av KI fører imidlertid med seg risiko og nye problemstillinger. Ipsos er opptatt av å ha en balansert og ansvarlig tilnærming til bruken og innarbeidelsen av KI i ulike prosesser.

Særlig er det tre forhold vi mener det er viktig å ha et gjennomtenkt forhold til:

1. Truth: KI har ikke alltid rett. Det florerer av eksempler på at ChatGPT kommer med usannheter eller faktafeil. I en bransje som lever av troverdig informasjon og rådgivning er det særlig viktig for oss at KI ikke bidrar til å spre feilaktig informasjon. Faktasjekking og kritisk tenkning i møte med KI er helt avgjørende.
2. Beauty: Ikke alt KI produserer er praktisk anvendbart eller nyttig. Noe av styrken til KI er at man kan masseprodusere innhold, i vårt tilfelle statistikk og analyser. Det er ikke nødvendigvis dermed sagt at man kommer nærmere løsningen på problemet man ønsker at innsikten skal løse. Godt analysearbeid handler ofte om å finne de enkle, elegante innsiktene som en beslutningstaker trenger for å ta et valg, snarere enn å produsere en uttømmende liste av analyser som belyser et problem fra absolutt alle synspunkter. "Content fatigue" er en trussel når KI-generert innhold blir stadig enklere å produsere og publisere. I vår verden, som markedsanalytikere, kan «analysis paralysis» fort blir et enda større problem enn det allerede er.
3. Justice: Det er naturlig nok mange etiske problemstillinger knyttet til KI. GDPR er åpenbart en problemstilling når man behandler respondentdata, siden ulike KI-løsninger (som ChatGPT) lagrer data. Fordi den kognitive prosessen i en kunstig intelligens i stor grad er «skjult» for oss, kan det være vanskelig å avdekke systematiske skjevheter eller forutinntatthet i modellene er bygget på. Bruken av KI er på nåværende stadium også lite bærekraftig i forhold til energi- og ressursbruk. Mange av disse problemene er løsbare. Statistiske modeller, som KI-baserer seg på, er imidlertid amoralske av natur, til forskjell fra en analytiker som ikke bare mekanisk reagerer på det statistikken viser, men også tolker og gir råd innenfor etiske grenser.

En av måtene vi kontrollerer risikoen ved bruk av KI er å benytte en egenutviklet plattform - Ipso Facto. Denne er basert på egne avtaler med selskap som OpenAI og Google og fungerer på samme måte som (eksempelvis) ChatGPT. Den er imidlertid en global «walled garden», hvor vi har kontroll over både input og output og vi har større innsyn i modellene som benyttes. Dette gjør at vi tryggere kan eksperimentere med KI i ulike deler av arbeidet.

Avslutningsvis til spørsmålet som alle stiller seg: Kommer KI til å ta over jobbene i markedsanalyse-bransjen? Nei, vi tror ikke det. Vi tror KI kommer til å ta over en god del av arbeidsoppgavene som i dag blir gjennomført manuelt, og enkelte roller vil antakelig endres betydelig. Det tror vi i all hovedsak er positivt og vil føre til bedre data, bedre analyser og bedre rådgivning. Samtidig mener vi det er uansvarlig å bruke KI ukritisk. Microsoft kaller sin KI Copilot – det synes vi er en god beskrivelse og påminnelse. KI bør være en ko-pilot, ikke hovedpiloten. Vi tror god markedsanalyse kommer fra smarte mennesker som støttes av smarte maskiner.

Og, nei, denne teksten er ikke skrevet av ChatGPT ;-)