Большинство компаний в мире внедряют искусственный интеллект в свои операции. Существуют определенные бизнес-структуры, которые не зависят от сферы деятельности компании, как создать маркетинговый отдел, сосредоточенный на разработке кампаний, которые обеспечат больше клиентов, самые довольные клиенты, реклама и т.д.. Не будет и не будет отличаться с ИИ. Безопасно сказать, что практически каждая организация будет иметь внутри себя, в каком-то процессе или даже в целом отделе, ИИ, применяемая на разных уровнях проблем и решений
Одной из самых актуальных областей этого принятия является использование агентов ИИ, созданы для того, чтобы быть сопилотами различных видов деятельности, в основном те, которые требуют взаимодействия с клиентом, для обеспечения лучшего опыта. Но, недостаточно внедрить ИИ. Как и любая технология, решение, система, ИИ требует определенной инфраструктуры.
Координированная и согласованная платформа данных крайне необходима, потому что она может быть использована для обучения ИИ с учетом всей информации, которой уже располагает компания, будь то о ваших клиентах или о любом другом аспекте, связанном с вашей деятельностью. Это обучение сложное и зависит, в значительной степени, первичных данных о взаимодействиях, проведенных на протяжении лет транзакций. Это необходимо для создания эффективных маркетинговых стратегий
В то время как 81% брендов утверждают, что они "хорошие" или "отличные" в обеспечении положительного взаимодействия с клиентами, только 62% потребителей согласны. Только 16% брендов сильно согласны с тем, что у них есть данные, необходимые для понимания своих клиентов, и только 19% компаний сильно согласны с тем, что у них есть полное представление о своих клиентах (Отчет о вовлеченности клиентов Twilio 2024). Это всё о разрыве данных!
Крайне важно заполнить пробелы в данных. На самом деле, многие компании объединяются, чтобы получить более глубокие знания о своих клиентах, смешивая свои базы данных. Любой ИИ хорош и всегда будет хорош настолько, насколько хороши данные, которые его питают. Без знания о том, как действовать лучше, она будет работать с пробелами, которые имеют огромное значение
Вы, вероятно, уже сталкивались с этой ситуацией. Например, если вы покупаете обувь онлайн и спрашиваете у чат-бота ИИ о новой модели обуви, которая еще не была анонсирована. Ошибочная ИИ может предоставлять ложную информацию на основе слухов, изобретая данные о комфорте, универсальность и удобство использования продукта
Это происходит потому, что нехватка данных действительно ограничивает эту технологию. Данные являются самым большим ресурсом, который у нас есть сегодня. Компании не могут позволить себе иметь ИИ, который бредит или не имеет актуальных данных, ущерб для опыта ваших клиентов, или даже критические системы.
С правильными данными, в этой ситуации ИИ сообщил бы потребителю о том, что искомый им продукт отсутствует, и в качестве дополнения можно также предложить информацию о вариантах, которые уже продаются и соответствуют профилю потребителя; объяснить, почему кроссовки, которые он ищет, пока что, это всего лишь слух, возникший из ненадежных источников; и даже предложить связаться с потребителем, когда новые модели, соответствующие его предпочтениям, станут доступны
Необходимость в обработанных данных, объединенные, проверенные и надежные, доступны в реальном времени, это постоянно. Базы данных важнее, чем когда-либо, потому что даже для продвижения в конкурентоспособности ИИ, они по-прежнему являются краеугольным камнем всего процесса. Вот почему первым шагом должно быть заполнение пробела в данных. Только тогда истинный потенциал ИИ будет раскрыт
