Majoritatea companiilor din lume adoptă inteligența artificială în operațiunile lor. Există anumite structuri de afaceri care nu depind de domeniul de activitate al companiei, cum să ai un departament de marketing axat pe crearea de campanii care să asigure mai mulți clienți, clienți mai mulțumiți, publicitate etc. Nu va fi diferit cu IA. Este sigur să spunem că practic orice organizație va avea în interiorul său, într-un anumit proces sau chiar într-un întreg departament, IA aplicată la diferite niveluri de probleme și soluții
Un domeniu foarte actual al acestei adopții se desfășoară prin intermediul agenților de IA, creați pentru a fi co-piloți în diverse activități, în principal cele care necesită interacțiune cu clientul, pentru a asigura o experiență mai bună. Dar, nu este suficient să implementăm IA. Ca orice tehnologie, soluție, sistem, IA necesită o anumită infrastructură.
O platformă de date coerentă și coezivă este extrem de necesară, deoarece poate fi folosită pentru a antrena IA cu toate informațiile pe care compania le deține deja, fie despre clienții dvs. sau despre orice alt detaliu legat de operațiunea dvs.. Această instruire este complexă și depinde, în mare parte, de date primare despre interacțiunile realizate de-a lungul anilor de tranzacții. Aceasta este esențial pentru a crea strategii de marketing eficiente
În timp ce 81% dintre mărci afirmă că sunt „bune” sau „excelente” în a oferi angajament pozitiv al clienților, doar 62% dintre consumatori sunt de acord. Doar 16% dintre mărci sunt de acord ferm că au datele de care au nevoie pentru a-și înțelege clienții, și doar 19% dintre companii sunt de acord în mod ferm că au un profil cuprinzător al clienților lor (Raportul de Angajament al Clienților Twilio 2024). Este totul despre lacuna de date!
Este esențial să completăm golurile de date. De fapt, multe companii se fuzionează pentru a obține informații mai profunde despre clienții lor, amestecându-ți bazele de date. Orice IA este și va fi întotdeauna la fel de bună ca datele care o hrănesc. Fără cunoștința despre cum să acționezi mai bine, ea va lucra cu lacune care fac toată diferența
Probabil că te-ai confruntat cu această situație. De exemplu, dacă cumpărați pantofi online și întrebați un chatbot de IA despre un nou model de încălțăminte care nu a fost încă anunțat. O IA greșită poate oferi informații false pe baza zvonurilor, inventând date despre confort, versatilitatea și utilizabilitatea produsului
Acest lucru se întâmplă deoarece lipsa de date este ceea ce limitează cu adevărat această tehnologie. Datele sunt cea mai mare resursă pe care o avem astăzi. Companiile nu își pot permite luxul de a avea o IA care halucinează sau fără date relevante, prejudicând experiența clienților săi, sau chiar sisteme critice.
Cu datele corecte, ceea ce s-ar întâmpla în această situație ar fi că IA ar informa consumatorul despre inexistența produsului pe care îl caută, și ca un complement, ar putea oferi și informații despre opțiunile care sunt deja vândute și care corespund profilului consumatorului; a explica de ce pantofii pe care îi caută, pentru moment, sunt doar o zvon provenit din surse nesigure; și chiar să se ofere să contacteze consumatorul atunci când noi modele care se potrivesc preferințelor sale sunt disponibile
Necesitatea de date procesate, unificate, verificate și de încredere, disponibile în timp real, este constant. Bancile de date sunt mai importante ca niciodată, pentru a avansa în competitivitatea IA, ei sunt încă piatra de temelie a întregului proces. De aceea, primul pas care trebuie făcut este completarea golului de date. Abia atunci va fi eliberat adevăratul potențial al IA
