Większość firm na świecie wdraża sztuczną inteligencję w swoich operacjach. Istnieją pewne struktury biznesowe, które są niezależne od obszaru działalności firmy, jak mieć dział marketingu skoncentrowany na tworzeniu kampanii, które zapewnią więcej klientów, najbardziej zadowoleni klienci, reklama itd. Nie będzie inaczej z AI. Bezpiecznie można powiedzieć, że praktycznie każda organizacja będzie miała w sobie, w jakimś procesie lub nawet w całym dziale, IA stosowana na różnych poziomach problemów i rozwiązań
Bardzo aktualnym obszarem tej adopcji jest wykorzystanie agentów AI, stworzeni, aby być współpilotami różnych działań, głównie te, które wymagają interakcji z klientem, aby zapewnić lepsze doświadczenie. Ale, nie wystarczy wdrożyć AI. Jak każda technologia, rozwiązanie, system, IA wymaga pewnej infrastruktury.
Spójna i spójna platforma danych jest niezwykle potrzebna, ponieważ może być używana do szkolenia AI z wszystkimi informacjami, które firma już posiada, czy to o twoich klientach, czy o jakimkolwiek innym szczególe związanym z twoją działalnością. To szkolenie jest skomplikowane i zależy, w dużej mierze, danych pierwotnych dotyczących interakcji przeprowadzonych w ciągu lat transakcji. To jest niezbędne do tworzenia efektywnych strategii marketingowych
Podczas gdy 81% marek twierdzi, że są "dobre" lub "doskonałe" w zapewnianiu pozytywnego zaangażowania klientów, tylko 62% konsumentów się zgadza. Tylko 16% marek zdecydowanie zgadza się, że ma dane, których potrzebuje, aby zrozumieć swoich klientów, i tylko 19% firm zdecydowanie zgadza się, że mają szeroki profil swoich klientów (Raport o zaangażowaniu klientów Twilio 2024). To wszystko o lukach w danych!
Konieczne jest wypełnienie luk w danych. W rzeczywistości, wiele firm łączy się, aby uzyskać głębsze wglądy w swoich klientów, mieszając swoje bazy danych. Każda sztuczna inteligencja jest i zawsze będzie tak dobra, jak dane, które ją zasilają. Bez wiedzy o tym, jak lepiej działać, ona będzie pracować nad lukami, które mają ogromne znaczenie
Już pewnie spotkałeś się z tą sytuacją. Na przykład, jeśli kupujesz buty online i pytasz chatbota AI o nowy model obuwia, który jeszcze nie został ogłoszony. Błędna IA może dostarczać fałszywe informacje na podstawie plotek, wymyślając dane na temat komfortu, wszechstronność i użyteczność produktu
To się dzieje, ponieważ brak danych jest tym, co naprawdę ogranicza tę technologię. Dane są największym zasobem, jaki mamy dzisiaj. Firmy nie mogą sobie pozwolić na to, aby miały sztuczną inteligencję halucynującą lub bez istotnych danych, szkodząc doświadczeniu swoich klientów, lub systemy krytyczne.
Z poprawnymi danymi, co by się stało w tej sytuacji, to że AI poinformowałaby konsumenta o braku produktu, którego szuka, i jako uzupełnienie mogłbym również zaoferować informacje o opcjach, które są już sprzedawane i odpowiadają profilowi konsumenta; wyjaśnić, dlaczego szuka butów, na razie, to tylko plotka pochodząca z niepewnych źródeł; a nawet zaoferować skontaktowanie się z konsumentem, gdy nowe modele odpowiadające jego preferencjom będą dostępne
Potrzeba przetworzonych danych, zjednoczeni, zweryfikowane i wiarygodne, dostępne w czasie rzeczywistym, jest stała. Bazy danych są ważniejsze niż kiedykolwiek, ponieważ nawet aby zwiększyć konkurencyjność AI, oni wciąż są kamieniem węgielnym całego procesu. Dlatego pierwszym krokiem, który należy podjąć, jest wypełnienie luki w danych. Dopiero wtedy prawdziwy potencjał AI zostanie uwolniony
