La plupart des entreprises dans le monde adoptent l'intelligence artificielle dans leurs opérations. Il existe certaines structures d'affaires qui sont indépendantes du domaine d'activité de l'entreprise, comment avoir un département marketing axé sur la création de campagnes qui garantissent plus de clients, clients les plus satisfaits, publicité etc. Cela ne se passe pas et ne sera pas différent avec l'IA. Il est sûr de dire que pratiquement toute organisation aura en elle, dans un processus ou même dans un département entier, IA appliquée à différents niveaux de problèmes et de solutions
Un domaine très actuel de cette adoption se fait par le biais d'agents d'IA, créés pour être des co-pilotes de diverses activités, principalement celles qui nécessitent une interaction avec le client, afin de garantir une meilleure expérience. Mais, il ne suffit pas d'implémenter l'IA. Comme toute technologie, solution, système, l'IA nécessite une certaine infrastructure.
Une plateforme de données cohérente et cohésive est extrêmement nécessaire, car elle peut être utilisée pour former l'IA avec toutes les informations que l'entreprise possède déjà, que ce soit sur vos clients ou sur tout autre détail concernant votre opération. Cet entraînement est complexe et dépend, en grande partie, de données primaires sur les interactions réalisées au cours des années de transactions. C'est essentiel pour créer des stratégies de marketing efficaces
Alors que 81 % des marques affirment être "bonnes" ou "excellentes" pour fournir un engagement positif des clients, seulement 62 % des consommateurs sont d'accord. Seulement 16 % des marques conviennent fortement qu'elles disposent des données nécessaires pour comprendre leurs clients, et seulement 19 % des entreprises conviennent fortement qu'elles ont un profil complet de leurs clients (Rapport sur l'engagement client de Twilio 2024). C'est tout sur le manque de données!
Il est crucial de combler les lacunes de données. En fait, de nombreuses entreprises fusionnent pour obtenir des insights plus profonds sur leurs clients, mélangeant vos bases de données. Toute IA est et sera toujours aussi bonne que les données qui l'alimentent. Sans la connaissance de la meilleure façon d'agir, elle travaillera avec des lacunes qui font toute la différence
Vous avez probablement déjà été confronté à cette situation. Par exemple, si vous achetez des chaussures en ligne et demandez à un chatbot IA à propos d'un nouveau modèle de chaussure qui n'a pas encore été annoncé. Une IA erronée peut fournir des informations fausses basées sur des rumeurs, inventer des données sur le confort, polyvalence et utilisabilité du produit
Cela se produit parce que le manque de données est ce qui limite réellement cette technologie. Les données sont la plus grande ressource que nous avons aujourd'hui. Les entreprises ne peuvent pas se permettre d'avoir une IA halluciné ou sans données pertinentes, préjudiciant l'expérience de ses clients, ou même des systèmes critiques.
Avec les bonnes données, ce qui se passerait dans cette situation serait que l'IA informerait le consommateur de l'inexistence du produit qu'il recherche, et comme complément, je pourrais également fournir des informations sur les options qui sont déjà vendues et qui correspondent au profil du consommateur; expliquer pourquoi les baskets qu'il cherche, pour l'instant, ce ne sont qu'une rumeur provenant de sources peu fiables; et même proposer de contacter le consommateur lorsque de nouveaux modèles correspondant à ses préférences seront disponibles
La nécessité de données traitées, unifiés, vérifiés et fiables, disponibles en temps réel, est constant. Les bases de données sont plus importantes que jamais, parce que même pour avancer dans la compétitivité de l'IA, ils sont encore la pierre angulaire de tout le processus. C'est pourquoi la première étape à franchir est de combler le vide de données. Ce n'est qu'alors que le véritable potentiel de l'IA sera libéré
