تعد تخصيص تجربة العملاء من أبرز مجالات الذكاء الاصطناعي (AI)، حيث يعتمد الكثير من مقدمي الخدمات على بيانات العملاء لتحديد ما قد يفضلونه. وفي هذا السياق، نطلق مصطلح "أدلة العملاء"، التي تشمل سلوكياتهم وتفضيلاتهم التاريخية. ولكن في ظل التطور المستمر، يُتيح لنا الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) قدرة جديدة؛ فهي تجعل من الممكن تزويد مقدمي الخدمات بمعلومات سياقية متغيرة في اللحظة التي يتم فيها إنتاج الردود.

نُعرّف هذا السياق من جانب المزود بأنه المعلومات حول ما هو ممكن أو مسموح أو موصى به في الوقت الراهن. ولكن تأتي هذه المرونة مع تحديات جديدة، حيث أن إيصال المزيد من المعلومات قد لا يكون دائماً مفيداً. نقدم هنا نظرية جديدة حول "كفاية السياق"، التي تنص على أن أهمية السياق تتعلق بما يتناسب مع النية الحالية للعميل أكثر من حجم المعلومات المقدمة.

تحدد هذه النظرية أربعة حالات: نقص، كفاية، تشبع، وتداخل، ونعرف "حدود كفاية السياق" لتحديد الحد الأدنى من المعلومات ذات الصلة. أظهرت نتائج تجربة شاملة مع مُوصي توليدي في أحد أكبر متاجر الأثاث المنزلي أن تقديم السياق المناسب كان له تأثير إيجابي على الاستجابة، بينما السياق غير الملائم أدى إلى تقليل المناسبة وعدم استقرار البيانات المسترجعة.

بذلك، يتجه مفهوم التخصيص نحو تقديم ما يتطلبه التفاعل الحالي دون تحميل الزبون بمعلومات غير ضرورية، مما يساعد في تعزيز فعالية عملية الخدمة بشكل عام.