Večina podjetij po svetu sprejema umetno inteligenco v svoje delovanje. Obstajajo določene poslovne strukture, ki niso odvisne od področja delovanja podjetja, kako imeti marketinški oddelek, osredotočen na ustvarjanje kampanj, ki zagotavljajo več strank, najbolj zadovoljni kupci, oglas itd. Ne bo ne bo drugače s umetno inteligenco. Je varno reči, da bo v vsaki organizaciji v osnovi nekaj notranjega, v nekem procesu ali celo v enem oddelku, IA uporabljena na različnih ravneh problemov in rešitev
Zelo zelo aktualno področje te sprejetja se dogaja preko agentov umetne inteligence, ustvarjeni za so-pilote različnih dejavnosti, predvsem tiste, ki zahtevajo interakcijo s strankami, za namen, da se zagotovi boljša izkušnja. Ampak, ni dovolj implementirati umetno inteligenco. Kot katera koli tehnologija, rešitev, sistem, IA zahteva določeno infrastrukturo.
Konsistentna in kohezivna podatkovna platforma je izjemno potrebna, sajti lahko uporabimo za usposabljanje umetne inteligence z vsemi informacijami, ki jih podjetje že ima, bodisi o vaših strankah ali o katerem koli drugem podrobnosti, ki se nanašajo na vaše delovanje. Ta usposabljanje je kompleksno in odvisno, v veliki meri, o primarnih podatkov o interakcijah, ki so potekale skozi leta transakcij. To je bistvenega pomena za ustvarjanje učinkovitih marketinških strategij
Medtem ko 81% blagovnih znamk trdi, da so "dobre" ali "odlične" pri zagotavljanju pozitivne angažiranosti strank, le samo 62% potrošnikov se strinja. Le samo 16% blagovnih znamk močno soglaša, da imajo podatke, ki jih potrebujejo za razumevanje svojih strank, in le 19% podjetij močno soglaša, da imajo celovit profil svojih strank (Poročilo o angažiranju strank Twilio 2024). Gre za vrzel v podatkih!
Pomembno je zapolniti vrzeli v podatkih. V resnici, mnoge podjetja se združujejo, da bi pridobila globlje vpoglede v svoje stranke, mešanje vaših podatkovnih baz. Vsaka IA je in vedno bo tako dobra, kot so podatki, ki jo hranijo. Brez znanja, kako ravnati bolje, delala bo delala z delami, ki naredijo vse razliko
Verjetno ste se že srečali s to situacijo. Na primer, če kupujete čevlje prek spleta in vprašate chatbot umetne inteligence o novem modelu obutve, ki še ni bil napovedan. Napačna IA lahko zagotovi lažne informacije na podlagi govoric, izumljanje podatkov o udobju, vsrsatilnost in uporabnost izdelka
To se zgodi, ker pomanjkanje podatkov res omejuje to tehnologijo. Podatki so največji vir, ki ga imamo danes. Podjetja si ne morejo privoščiti, da bi imela umetno inteligenco, ki halucinira ali nima relevantnih podatkov, škoduje izkušnji svojih strank, ali ali kritični sistemi.
S pravimi podatki, kar bi se zgodilo v tej situaciji, bi umetna inteligenca obvestila potrošnika o neobstoju izdelka, ki ga išče, in kot dodatno bi lahko ponudili informacije o možnostih, ki so že na voljo in ustrezajo profilu potrošnika; pojasniti zakaj išče čevlje, zaenkrat, so le mit je iz nezanesljivih virov; in celo ponuditi, da stopi v stik s potrošnikom, ko bodo na voljo novi modeli, ki ustrezajo njegovim željam
Potrebnost po obdelanih podatkih, enotranjeni, preverjeni in zanesljivi, na voljo v realnem času, je stalno. Baze podatkov so pomembnejši kot kdaj koli prej, zakaj tudi za napredovanje v konkurenčnosti umetne inteligence, še vedno so temelj celotnega procesa. Zato je prvi korak, ki ga je treba narediti, zapolniti vrzel v podatkih. Šele takrat bo pravi potencial umetne inteligence osvobojen
