Većina tvrtki u svijetu usvaja umjetnu inteligenciju u svojim operacijama. Postoje određene poslovne strukture koje ne ovise o području djelovanja tvrtke, kako imati marketinški odjel usmjeren na stvaranje kampanja koje osiguravaju više klijenata, najzadovoljniji klijenti, oglašavanje itd. Neće biti i niti će biti drugačije s AI-jem. Sigurno je reći da će gotovo svaka organizacija imati u sebi, u nekom procesu ili čak u cijelom odjelu, IA primijenjena na različitim razinama problema i rješenja
Jedno vrlo aktualno područje ove adopcije događa se putem agenata umjetne inteligencije, stvoreni da budu suvozači raznih aktivnosti, posebno one koje zahtijevaju interakciju s kupcem, kako bi se osigurala bolja iskustva. Ali, nije dovoljno implementirati AI. Kao i svaka tehnologija, rješenje, sustav, AI zahtijeva određenu infrastrukturu.
Konzistentna i kohezivna platforma podataka je izuzetno potrebna, jer ona može biti korištena za obučavanje AI-a sa svim informacijama koje tvrtka već posjeduje, bilo o vašim klijentima ili o bilo kojoj drugoj pojedinosti koja se tiče vašeg poslovanja. Ova obuka je složena i zavisi, u velikoj mjeri, o primarnih podataka o interakcijama provedenim tijekom godina transakcija. To je ključno za stvaranje učinkovitih marketinških strategija
Dok 81% marki tvrde da su "dobre" ili "izvrsne" u pružanju pozitivnog angažmana kupaca, samo 62% potrošača se slaže. Samo 16% marki snažno se slažu da imaju podatke koji su im potrebni za razumijevanje svojih kupaca, i samo 19% tvrtki snažno se slaže da imaju sveobuhvatan profil svojih kupaca (Izvještaj o angažmanu kupaca Twilio 2024). Sve se vrti oko praznine podataka!
Ključno je ispuniti praznine u podacima. Ustvarično, mnoge tvrtke se spajaju kako bi stekle dublje uvide o svojim kupcima, mijeći svoje baze podataka. Svaka IA je i uvijek će biti toliko dobra koliko su podaci koji je hrane. Bez znanja o tome kako bolje postupiti, ona će raditi s prazninama koje čine svu razliku
Već ste se sigurno susreli s ovom situacijom. Na primjer, ako kupujete cipele online i pitate AI chatbot o novom modelu obuće koji još nije najavljen. Pogrešna IA može pružiti lažne informacije na temelju glasina, izmišljajući podatke o udobnosti, svestranost i upotrebljivost proizvoda
To se događa jer nedostatak podataka zapravo ograničava ovu tehnologiju. Podaci su najveći resurs koji imamo danas. Tvrtke si ne mogu priuštiti da imaju AI koja halucinira ili nema relevantne podatke, šteteći iskustvu svojih klijenata, ili čak kritični sustavi.
S pravim podacima, ono što bi se dogodilo u toj situaciji je da bi AI obavijestila potrošača o nepostojanju proizvoda koji traži, i kao dodatak mogao bih također ponuditi informacije o opcijama koje se već prodaju i koje odgovaraju profilu potrošača; objasniti zašto tenisice koje traži, za sada, samo samo glasina koja potječe iz nepouzdanih izvora; i čak se ponuditi da kontaktira potrošača kada novi modeli koji odgovaraju njegovim preferencijama budu dostupni
Potrebna obrada podataka, ujedinjeni, provjereni i pouzdani, dostupni u stvarnom vremenu, je stalno. Baze podataka su važnije nego ikad, jer zbog napredovanja u konkurentnosti AI, oni su još uvijek kamen temeljac cijelog procesa. Zato je prvi korak koji treba poduzeti ispuniti prazninu u podacima. Samo tada će pravi potencijal AI-a biti oslobođen
