సమ్మతి ఇప్పుడు ఉత్పత్తి డిజైన్గా తిరిగి నిర్వచించబడుతోంది
Usercentricsతో భాగస్వామ్యంలో రూపొందించిన MIT Technology Review Insights యొక్క కొత్త నివేదిక, privacy-led user experience AI యుగంలో అనుగుణ్యత సంబంధిత అంశం నుంచి వ్యూహాత్మక డిజైన్ పద్ధతిగా మారుతోందని వాదిస్తోంది. ప్రధాన వాదన సులభం: డేటా సేకరణ మరియు వినియోగంపై పారదర్శకతను ఒకసారి తీరాల్సిన చట్టపరమైన అడ్డంకిగా కాకుండా కస్టమర్ సంబంధంలో భాగంగా చూసే సంస్థలు, నమ్మకాన్ని పొందడంలో మరియు దీర్ఘకాలిక AI సేవలను నిర్మించడంలో మెరుగైన స్థితిలో ఉండొచ్చు.
ఈ మార్పు ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే AI ఉత్పత్తులు ఇప్పుడు వ్యవస్థలను శిక్షణ ఇవ్వడానికే కాదు, అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించడానికి, ఆటోమేట్ చేయడానికి, మరియు ప్రజల తరఫున చర్యలు తీసుకోవడానికి కూడా వినియోగదారు డేటాపై మరింత ఆధారపడుతున్నాయి. అటువంటి వాతావరణంలో, ఒకసారి మొత్తం కవర చేసే సమ్మతి కోరే పాత మోడల్ తక్కువగా ఉపయోగపడుతోంది. AI వ్యవస్థలు search, shopping, support, productivity, మరియు decision-making లో కలిసిపోయినప్పుడు, సమ్మతి కూడా నిరంతరమైనదిగా, సందర్భానుగుణంగా, మరియు వివరించడం కష్టమైనదిగా మారుతుంది. ఈ క్లిష్టతను నిర్వహించే శాస్త్రంగా privacy-led UX ను నివేదిక చూపుతోంది.
చెక్బాక్స్ నుంచి కొనసాగుతున్న సంబంధానికి
నివేదిక యొక్క కేంద్ర అంశం, ముందంజలో ఉన్న సంస్థలు ఇప్పుడు ముందుగానే సేకరించే విస్తృత అనుమతుల నుంచి దూరంగా, వినియోగదారు సంబంధ దశకు మరియు లోతుకు సరిపోయే క్రమానుగత అభ్యర్థనల వైపు కదులుతున్నాయని. సైన్-అప్ వద్ద టిక్ చేయాల్సిన బాక్స్గా సమ్మతిని చూడటం బదులు, వినియోగదారులు మరింత విలువను చూస్తున్న కొద్దీ మరింత నిర్దిష్ట డేటా పంచుకునే అనుమతిని సంస్థలు అడగగలవని వాదన ఉంది.
ఈ దృష్టికోణానికి వ్యాపారపరమైన ప్రభావాలున్నాయి. నివేదిక ప్రకారం, privacy ని ఈ దశలవారీగా, value-forward విధంగా సమీపించే సంస్థలు కాలక్రమేణా మరింత మరియు మెరుగైన డేటాను సేకరిస్తాయి. ఇక్కడ భావన ఏమిటంటే, వినియోగదారులు privacy పట్ల నిర్లక్ష్యంగా మారిపోతారు కాదు; బదులుగా, అభ్యర్థన పారదర్శకంగా, సంబంధితంగా, మరియు స్పష్టమైన ప్రయోజనంతో అనుసంధానమై ఉంటే వారు సమాచారం పంచుకోవడానికి ఎక్కువగా సిద్ధంగా ఉంటారు. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, సమ్మతి డిజైన్ అంగీకార రేట్లనే కాక, డేటా నాణ్యత మరియు దీర్ఘకాలిక నమ్మకాన్ని కూడా ప్రభావితం చేయగలదు.
Usercentrics chief marketing officer Adelina Peltea, ఇటీవల సంవత్సరాల్లో enterprise భావోద్వేగం మారిందని చెబుతుంది. అందించిన మూలం, privacy ను growth మరియు compliance మధ్య సాధారణ లావాదేవీగా చూడడం నుంచి, బాగా రూపొందించిన privacy అనుభవాలు వ్యాపార పనితీరుకు ఎలా సహాయపడగలవో అర్థం చేసుకోవడంకు మార్పు చోటుచేసుకుంటోందని వివరిస్తుంది. వినియోగదారు ప్రతిఘటన లేదా నియంత్రణ సమస్యలు లేకుండా AI ని విస్తృతంగా అమలు చేయాలనుకునే సంస్థలకు ఇది ముఖ్యమైన పునర్వ్యాఖ్యానం.
