Die meeste maatskappye in die wêreld neem kunsmatige intelligensie in hul bedrywighede aan. Daar is sekere besigheidsstrukture wat nie afhanklik is van die maatskappy se bedryfsterrein nie, hoe om 'n bemarkingsafdeling te hê wat gefokus is op die skep van veldtogte wat meer kliënte waarborg, meer tevrede kliënte, advertensie ensovoorts. Dit sal nie anders wees met die KI nie. Dit is veilig om te sê dat basies elke organisasie binne hom sal hê, in 'n proses of selfs in 'n hele departement, KI toegepas op verskillende vlakke van probleme en oplossings
'n Baie aktuele veld van hierdie aanneming vind plaas deur middel van KI-agente, geskape om as co-pilote van verskeie aktiwiteite, hoofsaaklik dié wat interaksie met die kliënt vereis, ten einde 'n beter ervaring te verseker. Maar, dit is nie genoeg om die KI te implementeer. Soos enige tegnologie, oplossing, stelsel, die KI vereis 'n sekere infrastruktuur.
'n Samehangende en samehangende dataplatform is uiters nodig, want sy kan gebruik word om die KI te oefen met al die inligting wat die maatskappy reeds het, wees oor jou kliënte of oor enige ander detail wat jou operasie betrek. Hierdie opleiding is kompleks en hang af, in groot deel, van primêre data oor die interaksies wat oor jare van transaksies plaasgevind het. Dit is noodsaaklik om doeltreffende bemarkingstrategieë te skep
Terwyl 81% van die handelsmerke beweer dat hulle "goed" of "uitstekend" is in die verskaffing van positiewe kliëntebetrokkenheid, slegs 62% van verbruikers stem saam. Slegs 16% van die handelsmerke stem sterk saam dat hulle die data het wat hulle nodig het om hul kliënte te verstaan, en slegs 19% van maatskappye stem sterk saam dat hulle 'n omvattende profiel van hul kliënte het (Twilio Klantbetrokkenheidsverslag 2024). Dit gaan oor die datagaping!
Dit is van kardinale belang om die datagaping te vul. In werklikheid, baie maatskappye fusie om dieper insigte oor hul kliënte te verkry, mengsel van jou databasis. Enige KI is en sal altyd net so goed wees soos die data wat dit voed. Sonder kennis van hoe om beter op te tree, sy sal werk met leemtes wat 'n groot verskil maak
Jy het waarskynlik al met hierdie situasie te doen gehad. Byvoorbeeld, as jy skoene aanlyn koop en 'n KI-chatbot vra oor 'n nuwe skoenmodel wat nog nie aangekondig is nie. 'n Verkeerde KI kan vals inligting verskaf op grond van gerugte, uitvind van feite oor gemak, veelsydigheid en bruikbaarheid van die produk
Dit gebeur omdat die gebrek aan data is wat hierdie tegnologie werklik beperk. Gegevens is die grootste hulpbron wat ons vandag het. Die maatskappye kan dit nie bekostig om 'n KI te hê wat hallusineer of sonder relevante data is, benadeel die ervaring van hul kliënte, of selfs of kritiese stelsels.
Met die korrekte data, wat in hierdie situasie sou gebeur, is dat die KI die verbruiker sou inlig oor die nie-bestaande produk wat hy soek, en as aanvulling kan ek ook inligting bied oor opsies wat reeds verkoop word en wat ooreenstem met die verbruiker se profiel; verduidelik hoekom die skoene wat hy soek, vir voorlopig, is net 'n gerug wat van onbetroubare bronne afkomstig is; en selfs aanbied om met die verbruiker in kontak te tree wanneer nuwe modelle wat by hul voorkeure pas beskikbaar is
Die behoefte aan verwerkte data, geünifiseer, geverifieer en betroubaar, in real-time, is konstant. Databasisse is belangriker as ooit, want dit is selfs om vooruit te gaan in die mededingendheid van KI, hulle is steeds die hoeksteen van die hele proses. Dit is waarom die eerste stap wat gedoen moet word, is om die datagaping te vul. Net dan sal die werklike potensiaal van KI vrygestel word
