दुनिया की अधिकांश कंपनियाँ अपनी संचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपना रही हैं. कुछ निश्चित व्यावसायिक संरचनाएँ हैं जो कंपनी के कार्यक्षेत्र से स्वतंत्र होती हैं, कैसे एक मार्केटिंग विभाग बनाया जाए जो ऐसे अभियानों पर ध्यान केंद्रित करे जो अधिक ग्राहकों को सुनिश्चित करें, सबसे संतुष्ट ग्राहक, विज्ञापन आदि. यह आईए के साथ भी अलग नहीं है और न ही होगा. यह कहना सुरक्षित है कि मूल रूप से हर संगठन के भीतर होगा, किसी प्रक्रिया में या यहां तक कि एक पूरे विभाग में, आईए विभिन्न स्तरों पर समस्याओं और समाधानों के लिए लागू किया गया
एक बहुत वर्तमान क्षेत्र इस अपनाने का एआई एजेंटों के माध्यम से हो रहा है, विभिन्न गतिविधियों के सह-चालक बनने के लिए बनाए गए, मुख्य रूप से वे जो ग्राहक के साथ इंटरैक्शन की मांग करती हैं, एक बेहतर अनुभव सुनिश्चित करने के लिए. लेकिन, केवल एआई को लागू करना पर्याप्त नहीं है. जैसे किसी भी तकनीक, समाधान, सिस्टम, आईए को एक निश्चित बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है.
एक सुसंगत और समेकित डेटा प्लेटफ़ॉर्म की अत्यधिक आवश्यकता है, क्योंकि इसका उपयोग कंपनी के पास पहले से मौजूद सभी जानकारी के साथ एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, चाहे आपके ग्राहकों के बारे में हो या आपकी संचालन से संबंधित किसी अन्य विवरण के बारे में. यह प्रशिक्षण जटिल है और निर्भर करता है, बड़े हिस्से में, प्राथमिक डेटा के बारे में जो वर्षों के लेनदेन के दौरान की गई इंटरैक्शन को दर्शाता है. यह प्रभावी विपणन रणनीतियाँ बनाने के लिए आवश्यक है
जबकि 81% ब्रांड यह दावा करते हैं कि वे ग्राहक की सकारात्मक भागीदारी प्रदान करने में "अच्छे" या "उत्कृष्ट" हैं, केवल 62% उपभोक्ता सहमत हैं. सिर्फ 16% ब्रांड्स इस बात से पूरी तरह सहमत हैं कि उनके पास अपने ग्राहकों को समझने के लिए आवश्यक डेटा है, और केवल 19% कंपनियाँ दृढ़ता से सहमत हैं कि उनके ग्राहकों का एक व्यापक प्रोफ़ाइल है (ट्विलियो ग्राहक सगाई रिपोर्ट 2024). यह सब डेटा गैप के बारे में है!
डेटा की खामियों को भरना महत्वपूर्ण है. वास्तव में, कई कंपनियाँ अपने ग्राहकों के बारे में गहरे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए विलय कर रही हैं, अपने डेटाबेस को मिलाते हुए. कोई भी एआई उतनी ही अच्छी है जितने अच्छे डेटा उसे खिलाते हैं. बिना यह जाने कि बेहतर कैसे कार्य करना है, वह उन अंतरालों पर काम कर रही होगी जो पूरी तरह से फर्क डालते हैं
आपको शायद इस स्थिति का सामना करना पड़ा होगा. उदाहरण के लिए, अगर आप ऑनलाइन जूते खरीद रहे हैं और एक एआई चैटबॉट से एक नए जूते के मॉडल के बारे में पूछते हैं जो अभी तक घोषित नहीं हुआ है. एक गलत आईए झूठी जानकारी दे सकती है जो अफवाहों पर आधारित हो, आराम के बारे में डेटा का आविष्कार करना, उत्पाद की बहुपरकारीता और उपयोगिता
यह इसलिए होता है क्योंकि डेटा की कमी वास्तव में इस तकनीक को सीमित करती है. डेटा आज हमारे पास सबसे बड़ा संसाधन है. कंपनियों के पास एक ऐसी एआई होने का लक्जरी नहीं हो सकता जो भ्रमित हो या प्रासंगिक डेटा के बिना हो, अपने ग्राहकों के अनुभव को नुकसान पहुँचाना, या यहां तक कि महत्वपूर्ण प्रणालियाँ.
सही डेटा के साथ, इस स्थिति में जो होगा वह यह है कि एआई उपभोक्ता को उस उत्पाद की अनुपस्थिति के बारे में सूचित करेगा जिसे वह खोज रहा है, और एक पूरक के रूप में, मैं उपभोक्ता की प्रोफ़ाइल से मेल खाने वाले पहले से बेचे जाने वाले विकल्पों के बारे में भी जानकारी प्रदान कर सकता हूँ; यह बताना कि वह किस प्रकार के जूते खोज रहा है, अभी के लिए, यह केवल अविश्वसनीय स्रोतों से उत्पन्न एक अफवाह है; और यहां तक कि उपभोक्ता से संपर्क करने की पेशकश करना जब नए मॉडल जो उनकी प्राथमिकताओं के अनुसार हों उपलब्ध होंगे
प्रोसेस किए गए डेटा की आवश्यकता, एकीकृत, जांच किए गए और विश्वसनीय, वास्तविक समय में उपलब्ध, यह स्थायी है. डेटाबेस पहले से कहीं ज्यादा महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि यहां तक कि एआई की प्रतिस्पर्धात्मकता में आगे बढ़ने के लिए, वे अभी भी पूरे प्रक्रिया की आधारशिला हैं. इसलिए पहला कदम डेटा की कमी को भरना है. तब ही एआई की असली क्षमता मुक्त होगी
