Suurin osa yrityksistä maailmassa omaksuu tekoälyn toiminnassaan. On olemassa tiettyjä liiketoimintarakenteita, jotka eivät riipu yrityksen toimialasta, kuinka saada markkinointiosasto keskittymään kampanjoiden luomiseen, jotka takaavat enemmän asiakkaita, tyytyväisimmät asiakkaat, mainonta jne. Se ei ole ja ei tule olemaan erilaista tekoälyn kanssa. On turvallista sanoa, että käytännössä jokaisella organisaatiolla on sisällään, jossakin prosessissa tai jopa koko osastossa, IA sovellettuna eri tasoilla ongelmia ja ratkaisuja
Erittäin ajankohtainen alue tästä omaksumisesta tapahtuu tekoälyagenttien kautta, luotuina erilaisiin aktiviteetteihin co-piloteiksi, erityisesti ne, jotka vaativat vuorovaikutusta asiakkaan kanssa, paremman kokemuksen varmistamiseksi. Mutta, ei riitä, että tekoäly otetaan käyttöön. Kuten mikä tahansa teknologia, ratkaisu, järjestelmä, IA vaatii tietynlaista infrastruktuuria.
Yhdistelevä ja johdonmukainen tietojärjestelmä on äärimmäisen tarpeellinen, sillä sitä voidaan käyttää tekoälyn kouluttamiseen kaikilla tiedoilla, joita yrityksellä jo on, olkoon se asiakkaistasi tai mistä tahansa muusta yksityiskohdasta, joka liittyy toimintaasi. Tämä koulutus on monimutkainen ja riippuu, suurelta osin, ensimmäisten tietojen vuorovaikutuksista, joita on tapahtunut vuosien aikana tapahtuneiden liiketoimien myötä. Tämä on olennaista tehokkaiden markkinointistrategioiden luomiseksi
Kun 81 % brändeistä väittää olevansa "hyviä" tai "erinomaisia" tarjoamaan positiivista asiakasosallistumista, vainostaan 62% kuluttajista on samaa mieltä. Vain vain 16% brändeistä on vahvasti samaa mieltä siitä, että heillä on tarvittavat tiedot ymmärtääkseen asiakkaitaan, ja vain 19% yrityksistä on vahvasti samaa mieltä siitä, että niillä on kattava profiili asiakkaistaan (Twilio asiakasengagementtiraportti 2024). Se kaikki liittyy tietoväliin!
On tärkeää täyttää tietovajeet. Itse asiassa, monet yritykset yhdistyvät saadakseen syvällisempää tietoa asiakkaistaan, yhdistämällä tietokantojaan. Mikä tahansa tekoäly on ja tulee aina olemaan yhtä hyvä kuin sen syöttämät tiedot. Ilman tietoa siitä, miten toimia paremmin, hän tulee työskentelemään aukkojen kanssa, jotka tekevät koko eron
Olet varmasti törmännyt tähän tilanteeseen. Esimerkiksi, jos saat ostamassa kenkiä verkossa ja kysyt tekoälychatbotilta uudesta kenkämallista, jota ei ole vielä ilmoitettu. Väärä tekoäly voi antaa vääriä tietoja huhujen perusteella, keksimällä tietoa mukavuudesta, tuotteen monipuolisuus ja käytettävyys
Tämä tapahtuu, koska tietojen puute on se, mikä todella rajoittaa tätä teknologiaa. Tiedot ovat suurin resurssi, joka meillä on tänään. Yrityksillä ei ole varaa siihen, että tekoäly harhailee tai ettei sillä ole olennaisia tietoja, vahingoittaen asiakkaidensa kokemusta, tai jopa kriittiset järjestelmät.
Oikeilla tiedoilla, siinä tilanteessa tapahtuisi, että tekoäly ilmoittaisi kuluttajalle etsimänsä tuotteen puuttumisesta, ja lisäyksenä voisi myös tarjota tietoja vaihtoehdoista, joita jo myydään ja jotka vastaavat kuluttajan profiilia; selittää miksi hän etsii kenkiä, toistaiseksi, ne ovat vain huhu, joka on peräisin epäluotettavista lähteistä; ja jopa tarjoutua ottamaan yhteyttä kuluttajaan, kun uusia malleja, jotka vastaavat hänen mieltymyksiään, on saatavilla
Käsiteltyjen tietojen tarve, yhdistetyt, tarkistettuja ja luotettavia, reaaliaikaisesti saatavilla, on jatkuva. Tietokannat ovat tärkeämpiä kuin koskaan, koska jopa tekoälyn kilpailukyvyn parantamiseksi, ne he edelleen koko prosessin kulmakivi. Siksi ensimmäinen askel on täyttää tietovaje. Vasta sitten tekoälyn todellinen potentiaali vapautuu
