De fleste virksomheder i verden tager kunstig intelligens i brug i deres operationer. Der er visse forretningsstrukturer, der er uafhængige af virksomhedens branche, hvordan man får en marketingafdeling, der fokuserer på at skabe kampagner, der sikrer flere kunder, mest tilfredse kunder, annoncer osv. Det vil ikke være anderledes med AI. Det er sikkert at sige, at stort set enhver organisation vil have inden i sig, i en eller endda en hel afdeling, IA anvendt på forskellige niveauer af problemer og løsninger
Et meget aktuelt område for denne adoption sker gennem AI-agenter, skabt til at være co-piloter i forskellige aktiviteter, især dem der kræver interaktion med kunden, for at sikre en bedre oplevelse. Men, det er ikke nok bare at implementere AI. Som enhver teknologi, løsning, system, AI kræver en vis infrastruktur.
En en sammenhængende og sammenhængende dataplatform er yderst nødvendig, for den kan bruges til at træne AI'en med al den information, som virksomheden allerede har, være om dine kunder eller om enhver anden detalje vedrørende din drift. Denne træning er kompleks og afhænger, i høj grad, af primære data om de interaktioner, der er foretaget gennem årene af transaktioner. Dette er essentielt for at skabe effektive marketingstrategier
Mens 81% af mærkerne hævder at være "gode" eller "fremragende" til at levere positiv kundetilfredshed, kun 62% af forbrugerne er enige. Kun 16% af mærkerne er stærkt enige i, at de har de data, de har brug for, for at forstå deres kunder, og kun 19% af virksomhederne er stærkt enige i, at de har en omfattende profil af deres kunder (Twilio Customer Engagement Report 2024). Det handler om datagabet!
Det er afgørende at udfylde datagabene. Faktisk, mange virksomheder fusionerer for at opnå dybere indsigt i deres kunder, blandende dine databaser. Enhver AI er og vil altid være lige så god som de data, der fodrer den. Uden viden om, hvordan man handler bedre, hun vil arbejde med huller, der gør hele forskellen
Du har sikkert været i denne situation. For eksempel, hvis du køber sko online og spørger en AI-chatbot om en ny skomodel, der endnu ikke er blevet annonceret. En en fejlbehæftet AI kan give falske oplysninger baseret på rygter, opfinde data om komfort, alsidighed og brugervenlighed af produktet
Dette sker, fordi manglen på data virkelig begrænser denne teknologi. Data er den største ressource, vi har i dag. Virksomheder har ikke råd til at have en AI, der hallucinerer eller mangler relevante data, skader deres kunders oplevelse, eller selv kritiske systemer.
Med de korrekte data, hvad der ville ske i denne situation ville være, at AI'en ville informere forbrugeren om, at det produkt, han søger, ikke findes, og som supplement kunne jeg også tilbyde oplysninger om muligheder, der allerede sælges, og som svarer til forbrugerens profil; forklare hvorfor de sneakers, han leder efter, indtil videre, er kun et rygte, der stammer fra ikke-pålidelige kilder; og endda tilbyde at kontakte forbrugeren, når nye modeller, der passer til deres præferencer, er tilgængelige
Behovet for behandlede data, forenede, verificerede og pålidelige, tilgængelige i realtid, er konstant. Databaser er vigtigere end nogensinde, fordi selv at fremme konkurrencen inden for AI, de er stadig hjørnestenen i hele processen. Det er derfor, at det første skridt, der skal tages, er at udfylde datagabet. Først da vil det sande potentiale af AI blive frigivet
