Većina kompanija u svetu usvaja veštačku inteligenciju u svojim operacijama. Postoje određene poslovne strukture koje su nezavisne od oblasti delovanja preduzeća, kako imati marketinški odeljak fokusiran na kreiranje kampanja koje garantuju više klijenata, najzadovoljniji klijenti, oglašavanje itd. Nije drugačije i neće biti drugačije ni sa veštačkom inteligencijom. Sigurno je reći da će praktično svaka organizacija imati u sebi, u nekom procesu ili čak u celom odeljenju, IA primenjena na različite nivoe problema i rešenja
Jedno veoma aktuelno polje ove adopcije se odvija putem agenata veštačke inteligencije, stvoreni da budu kopilot u raznim aktivnostima, pretežno one koje zahtevaju interakciju sa klijentom, da bi se obezbedilo bolje iskustvo. Али, nije dovoljno implementirati veštačku inteligenciju. Kao i svaka tehnologija, решение, системa, IA zahteva određenu infrastrukturu.
Kohesivna i koherentna platforma podataka je izuzetno potrebna, jer ona može da se koristi za obučavanje veštačke inteligencije sa svim informacijama koje kompanija već ima, bilo da vašim klijentima ili o bilo kojem drugom detalju koji se tiče vaše operacije. Ova obuka je složena i zavisi, u velikoj meri, o primarnih podataka o interakcijama koje su se odvijale tokom godina transakcija. To je ključno za kreiranje efikasnih marketinških strategija
Dok 81% brendova tvrdi da su "dobre" ili "izvrsne" u pružanju pozitivnog angažovanja kupaca, samo 62% potrošača se slaže. Samo 16% brendova snažno se slaže da imaju podatke koji su im potrebni da razumeju svoje kupce, i samo 19% kompanija snažno se slaže da imaju sveobuhvatan profil svojih klijenata (Izveštaj o angažovanju kupaca Twilio 2024). Sve se vrti oko praznine u podacima!
Ključno je popuniti praznine u podacima. Ustvari, mnoge kompanije se spajaju kako bi dobile dublje uvide o svojim klijentima, mešajući svoje baze podataka. Svaka IA je i uvek će biti toliko dobra koliko su podaci koji je hrane. Bez znanja o tome kako bolje postupiti, ona će raditi sa prazninama koje čine svu razliku
Već ste se sigurno susreli sa ovom situacijom. Na primer, ako kupujete cipele online i pitate AI chatbot o novom modelu obuće koji još nije najavljen. Pogrešna IA može pružiti lažne informacije na osnovu glasina, izmišljajući podatke o udobnosti, svestranost i upotrebljivost proizvoda
To se dešava zato što nedostatak podataka zapravo ograničava ovu tehnologiju. Podaci su najveći resurs koji imamo danas. Preduzeća ne mogu priuštiti da imaju veštačku inteligenciju koja halucinira ili nema relevantne podatke, šteteći iskustvu svojih klijenata, ili čak kritični sistemi.
Sa pravim podacima, ono što bi se dogodilo u ovoj situaciji je da bi veštačka inteligencija obavestila potrošača o nepostojanju proizvoda koji traži, i kao dopuna mogao bih takođe ponuditi informacije o opcijama koje se već prodaju i koje odgovaraju profilu potrošača; objasniti zašto su patike koje on traži, za sada, to su samo glasine potekle iz nepouzdanih izvora; i čak da se ponudi da kontaktira potrošača kada novi modeli koji odgovaraju njegovim preferencijama budu dostupni
Potrebna obrada podataka, ujedinjeni, provereni i pouzdani, dostupni u realnom vremenu, je konstantna. Bazevi podaci su važniji nego ikad, jer zbog napredovanja u konkurentnosti veštačke inteligencije, oni su još uvek kamen temeljac celog procesa. Zato je prvi korak koji treba preduzeti popunjavanje praznine u podacima. Samo tada će pravi potencijal veštačke inteligencije biti oslobođen
