تتبنى معظم الشركات في العالم الذكاء الاصطناعي في عملياتها. هناك هياكل معينة للأعمال لا تعتمد على مجال عمل الشركة, كيفية إنشاء قسم تسويق يركز على إنشاء حملات تضمن المزيد من العملاء, العملاء الأكثر رضا, إعلانات إلخ. لن يكون الأمر مختلفًا مع الذكاء الاصطناعي. من الآمن القول إن كل منظمة تقريبًا سيكون لديها داخلها, في عملية ما أو حتى في قسم كامل, الذكاء الاصطناعي المطبق على مستويات مختلفة من المشكلات والحلول
مجال حديث جدًا من هذا التبني يحدث من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي, مُعدّون ليكونوا مساعدين في أنشطة متنوعة, خصوصاً تلك التي تتطلب تفاعلاً مع العميل, من أجل ضمان تجربة أفضل. لكن, ليس كافياً تنفيذ الذكاء الاصطناعي. مثل أي تقنية, حل, نظام, تتطلب الذكاء الاصطناعي بنية تحتية معينة.
منصة بيانات متسقة ومتجانسة ضرورية للغاية, لأنها يمكن استخدامها لتدريب الذكاء الاصطناعي بجميع المعلومات التي تمتلكها الشركة بالفعل, سواء كان ذلك عن عملائك أو عن أي تفاصيل أخرى تتعلق بعمليتك. هذا التدريب معقد ويعتمد, إلى حد كبير, البيانات الأولية حول التفاعلات التي تمت على مدى سنوات من المعاملات. هذا ضروري لإنشاء استراتيجيات تسويق فعالة
بينما 81% من العلامات التجارية تدعي أنها "جيدة" أو "ممتازة" في تقديم تفاعل إيجابي مع العملاء, فقط 62% من المستهلكين يتفقون. فقط 16% من العلامات التجارية تتفق بشدة على أن لديها البيانات التي تحتاجها لفهم عملائها, فقط 19% من الشركات تتفق بشدة على أن لديها ملفاً شاملاً لعملائها (تقرير مشاركة العملاء من تويليو 2024). كل شيء يتعلق بفجوة البيانات!
من الضروري ملء فجوات البيانات. في الحقيقة, تتحد العديد من الشركات للحصول على رؤى أعمق حول عملائها, دمج قواعد بياناتك. أي ذكاء اصطناعي هو وسيظل دائمًا جيدًا بقدر البيانات التي تغذيه. بدون معرفة كيفية التصرف بشكل أفضل, ستعمل على الفجوات التي تحدث فرقًا كبيرًا
قد تكون قد واجهت هذا الموقف بالفعل. على سبيل المثال, إذا كنت تشتري أحذية عبر الإنترنت وتسأل روبوت دردشة ذكاء اصطناعي عن نموذج جديد من الأحذية لم يتم الإعلان عنه بعد. يمكن أن تقدم الذكاء الاصطناعي الخاطئ معلومات زائفة بناءً على الشائعات, اختراع بيانات حول الراحة, مرونة وسهولة استخدام المنتج
يحدث هذا لأن نقص البيانات هو ما يحد فعليًا من هذه التكنولوجيا. البيانات هي أكبر مورد لدينا اليوم. لا يمكن للشركات أن تتحمل رفاهية وجود ذكاء اصطناعي يتوهم أو يفتقر إلى بيانات ذات صلة, يضر بتجربة عملائه, أو حتى الأنظمة الحرجة.
مع البيانات الصحيحة, ما سيحدث في هذه الحالة هو أن الذكاء الاصطناعي سيبلغ المستهلك بعدم وجود المنتج الذي يبحث عنه, وكملحق يمكنني أيضًا تقديم معلومات حول الخيارات التي تُباع بالفعل والتي تتناسب مع ملف المستهلك; شرح لماذا الأحذية الرياضية التي يبحث عنها, في الوقت الحالي, إنها مجرد شائعة نشأت من مصادر غير موثوقة; وحتى عرض الاتصال بالمستهلك عندما تتوفر نماذج جديدة تتناسب مع تفضيلاته
ضرورة البيانات المعالجة, موحدون, موثوق بها وموثوقة, متاحة في الوقت الحقيقي, ثابت. تعتبر قواعد البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى, لأن حتى للتقدم في تنافسية الذكاء الاصطناعي, هم لا يزالون حجر الزاوية في整个 العملية. لهذا السبب، الخطوة الأولى التي يجب اتخاذها هي ملء فجوة البيانات. فقط عندها سيتم إطلاق الإمكانيات الحقيقية للذكاء الاصطناعي
