De meeste bedrijven ter wereld nemen kunstmatige intelligentie aan in hun operaties. Er zijn bepaalde bedrijfsstructuren die onafhankelijk zijn van de sector waarin het bedrijf actief is, hoe een marketingafdeling op te zetten die zich richt op het creëren van campagnes die meer klanten garanderen, meest tevreden klanten, advertentie enzovoort. Het zal niet anders zijn met de AI. Het is veilig om te zeggen dat vrijwel elke organisatie in zichzelf zal hebben, in een proces of zelfs in een hele afdeling, AI toegepast op verschillende niveaus van problemen en oplossingen
Een zeer actueel gebied van deze adoptie vindt plaats via AI-agenten, gemaakt om co-piloten te zijn van verschillende activiteiten, vooral die welke interactie met de klant vereisen, om een betere ervaring te garanderen. Maar, het is niet genoeg om de AI te implementeren. Zoals elke technologie, oplossing, systeem, de AI vereist een bepaalde infrastructuur.
Een samenhangend en coherent dataplatform is uiterst noodzakelijk, want ze kan worden gebruikt om de AI te trainen met alle informatie die het bedrijf al heeft, of het nu gaat om uw klanten of om een ander detail dat met uw operatie te maken heeft. Deze training is complex en afhankelijk, in grote mate, de primaire gegevens over de interacties die gedurende jaren van transacties zijn uitgevoerd. Dit is essentieel voor het creëren van effectieve marketingstrategieën
Terwijl 81% van de merken beweert "goed" of "uitstekend" te zijn in het bieden van positieve klantbetrokkenheid, slechts 62% van de consumenten stemt in. Slechts 16% van de merken is het er sterk mee eens dat ze de gegevens hebben die ze nodig hebben om hun klanten te begrijpen, en slechts 19% van de bedrijven is het er sterk mee eens dat ze een uitgebreid profiel van hun klanten hebben (Twilio Klantbetrokkenheidsrapport 2024). Het gaat allemaal om de datakloof!
Het is cruciaal om de datalacunes in te vullen. Eigenlijk, veel bedrijven fuseren om diepere inzichten in hun klanten te verkrijgen, het combineren van uw databases. Elke AI is en zal altijd zo goed zijn als de gegevens die haar voeden. Zonder de kennis van hoe beter te handelen, ze zal werken met hiaten die het hele verschil maken
Je bent deze situatie waarschijnlijk al eens tegengekomen. Bijvoorbeeld, als je online schoenen koopt en een AI-chatbot vraagt naar een nieuw schoenmodel dat nog niet is aangekondigd. Een verkeerde AI kan valse informatie geven op basis van geruchten, gegevens over comfort uitvinden, veelzijdigheid en gebruiksvriendelijkheid van het product
Dit gebeurt omdat het gebrek aan gegevens is wat deze technologie echt beperkt. Gegevens zijn de grootste hulpbron die we vandaag de dag hebben. Bedrijven kunnen zich niet veroorloven om een AI te hebben die hallucinaties vertoont of zonder relevante gegevens is, de ervaring van uw klanten benadelen, of zelfs kritieke systemen.
Met de juiste gegevens, wat in deze situatie zou gebeuren, is dat de AI de consument zou informeren over de afwezigheid van het product dat hij zoekt, en als aanvulling zou ik ook informatie kunnen bieden over opties die al verkocht worden en die overeenkomen met het profiel van de consument; uitleggen waarom de sneakers die hij zoekt, voorlopig, zijn slechts een gerucht afkomstig van onbetrouwbare bronnen; en zelfs aanbieden om contact op te nemen met de consument wanneer nieuwe modellen die aan hun voorkeuren voldoen beschikbaar zijn
De noodzaak van verwerkte gegevens, geünificeerd, gecontroleerd en betrouwbaar, beschikbaar in real-time, is constant. Databases zijn belangrijker dan ooit, omdat zelfs om vooruitgang te boeken in de concurrentie van AI, ze zijn nog steeds de hoeksteen van het hele proces. Daarom is de eerste stap die gezet moet worden het invullen van de datakloof. Pas dan zal het ware potentieel van AI worden vrijgegeven
