Vectorial, davranış simülasyonu için 3 milyon dolar topladı

İnsan davranışı simülasyonu yapan Vectorial, 20 Ekim'de 3 milyon dolarlık tohum yatırım turunu duyurdu. Turda Smilegate, SenseAI Ventures, Berkeley SkyDeck ve Dent Capital yer aldı. Şirket, ekiplerin ürün akışlarını, kampanyalarını, marka mesajlarını ve müşteriye dönük yapay zekâ ajanlarını gerçek kullanıcılara sunmadan önce, SAPIENS adlı davranış modeliyle oluşturulan sanal kullanıcılar üzerinde test etmesini sağlıyor.

Vectorial, SAPIENS'in insan davranışını tahmin etmede genel amaçlı dil modellerinden yüzde 30 daha isabetli olduğunu söylüyor. Simülasyonlarının, daha önce yapılmış kullanıcı araştırmalarının bulgularını yüzde 85'in üzerinde doğrulukla yeniden ürettiğini iddia ediyor. Şirket 2,5 milyondan fazla gerçek kişiyi modellediğini ve 30 binden fazla simülasyon çalıştırdığını açıklıyor. Müşterileri arasında GoodRx, MIDI Health, Everkind, boAt ve Concrete Software var. Bu rakamlar şirketin kendi beyanı; bağımsız olarak doğrulanmış değil.

Şirket yatırımı yeni davranış verisi ortaklıklarına ve modelin ikinci sürümü SAPIENS 2.0'a ayıracak. Davranış verisi ortaklıkları, modelin ne kadar gerçekçi olacağını belirleyen en kritik girdi: sanal kullanıcı, ancak beslendiği gerçek davranış verisi kadar iyi.

Tohum yatırımının görece küçük olması, alanın henüz erken aşamada olduğunu gösteriyor.

Sentetik kullanıcı, gerçek bir insanın tercihlerini, alışkanlıklarını ve karar verme biçimini taklit eden yapay zekâ temsilcisi. Bir ödeme sayfasının hangi adımında kullanıcının vazgeçeceğini ya da bir kampanya mesajının hangi kitlede ters tepeceğini, ürün yayına çıkmadan görmeyi amaçlıyor. Davranış modeli ise genel bir dil modelinden farklı olarak, insanların ne söylediğini değil ne yaptığını tahmin etmek için eğitiliyor. İnsanlar ankette söylediklerinden farklı davranır; davranış modelinin değeri bu farkı yakalamakta.

Kullanıcı araştırması pahalı ve yavaş; bir ürün değişikliğini gerçek kullanıcılarla test etmek haftalar sürebiliyor. Sentetik kullanıcılar bu süreyi saatlere indirmeyi vaat ediyor. Ancak alanın temel sorusu henüz cevaplanmadı: sanal kullanıcı gerçekten insanların öngörülemeyen, duygusal ve bağlama bağlı davranışlarını yakalayabilir mi, yoksa yalnızca ortalamayı mı tekrar eder? Davranışsal iktisat, insan kararlarının sistematik sapmalarla dolu olduğunu gösteriyor; bu sapmaları modelleyebilen sistemler gerçek bir avantaj sağlayabilir.

Ürün ekipleri, pazarlamacılar ve müşteri hizmetleri için yapay zekâ ajanı kuran şirketler en doğrudan hedef kitle. Özellikle müşteriyle konuşan ajanların farklı müşteri tiplerine nasıl tepki verdiğini test etmek, yayına çıkmadan önce kritik bir adım hâline geliyor. Kullanıcı araştırması yapan ajanslar ise bu araçları rakip değil, araştırmayı hızlandıran bir ön eleme aracı olarak konumlandırabilir.

Şirketlerin müşteriyle konuşan yapay zekâ ajanlarını yayına alması, test ihtiyacını da değiştiriyor. Bir sohbet ajanının sabırsız bir müşteriye, kararsız bir müşteriye ya da şikâyetçi bir müşteriye nasıl cevap verdiğini görmek için binlerce farklı senaryo gerekiyor. Bu senaryoları gerçek insanlarla tek tek denemek mümkün değil. Sentetik kullanıcılar, ajanların farklı insan tiplerine karşı nasıl davrandığını ölçeklenebilir biçimde test etmenin yolu olarak öne çıkıyor.

Yeni bir ürün, kampanya ya da müşteri ajanı yayına almadan önce:

• Simülasyonu ön eleme olarak kullan. Sentetik kullanıcılar bariz hataları yakalamak için iyi; son kararı gerçek kullanıcı verisiyle ver.
• Kendi davranış verini topla. Müşterinin nerede vazgeçtiğini, neye tıkladığını ölçmeden hiçbir model sana özel tahmin yapamaz.
• Davranışı adlandır. "Kullanıcılar sepeti terk ediyor" yerine hangi önyargının devreye girdiğini sor: kayıptan kaçınma mı, seçenek yorgunluğu mu?