De flesta företagen i världen antar artificiell intelligens i sina operationer. Det finns vissa affärsstrukturer som är oberoende av företagets verksamhetsområde, hur man har en marknadsavdelning som fokuserar på att skapa kampanjer som garanterar fler kunder, mest nöjda kunder, annonsering etc. Det kommer inte att vara annorlunda med AI. Det är säkert att säga att i stort sett varje organisation kommer att ha inom sig, i något process eller till och med en hel avdelning, AI tillämpad på olika nivåer av problem och lösningar
Ett mycket aktuellt område för denna adoption sker genom AI-agenter, skapade för att vara co-piloter i olika aktiviteter, främst de som kräver interaktion med kunden, för att säkerställa en bättre upplevelse. Men, det räcker inte att implementera AI. Som som helst teknologi, lösning, system, AI kräver en viss infrastruktur.
En sammanhängande och sammanhållen dataplattform är extremt nödvändig, för den kan användas för att träna AI med all information som företaget redan har, vara om dina kunder eller om något annat detalj som rör din verksamhet. Denna träning är komplex och beror, i stor utsträckning, primärdata om interaktioner som genomförts under år av transaktioner. Detta är avgörande för att skapa effektiva marknadsföringsstrategier
Medan 81% av varumärkena hävdar att de är "bra" eller "utmärkta" på att ge positiv kundengagemang, bara 62% av konsumenterna håller med. Bara 16% av varumärkena håller starkt med om att de har de data de behöver för att förstå sina kunder, och endast 19% av företagen håller starkt med om att de har en omfattande profil av sina kunder (Twilios Rapport om Kundengagemang 2024). Det handlar om datagapet!
Det är avgörande att fylla i datagap. I själva verket, många företag slår sig samman för att få djupare insikter om sina kunder, blandande dina databaser. All AI is and will always be as good as the data that feeds it. Utan kunskap om hur man beter sig bättre, hon kommer att arbeta med luckor som gör hela skillnaden
Du har säkert stött på den här situationen. Till exempel, om du köper skor online och frågar en AI-chatbot om en ny skomodell som ännu inte har tillkännagivits. En felaktig AI kan ge falsk information baserat på rykten, uppfinnande av data om komfort, mångsidighet och användbarhet av produkten
Detta händer eftersom bristen på data verkligen begränsar denna teknik. Data är den största resursen vi har idag. Företag har inte råd att ha en AI som hallucinerar eller saknar relevanta data, skadar upplevelsen för sina kunder, eller till och med kritiska system.
Med rätta uppgifter, vad som skulle hända i denna situation är att AI skulle informera konsumenten om att produkten de söker inte finns, och som ett komplement skulle jag också kunna erbjuda information om alternativ som redan säljs och som motsvarar konsumentens profil; förklara varför de sneakers han letar efter, för tillfället, är bara ett rykte som kommer från opålitliga källor; och till och med erbjuda sig att kontakta konsumenten när nya modeller som passar deras preferenser blir tillgängliga
Behovet av bearbetade data, enade, verifierade och pålitliga, tillgängliga i realtid, är konstant. Databaser är viktigare än någonsin, för att även avancera i AI:s konkurrenskraft, de är fortfarande hörnstenen i hela processen. Det är därför det första steget som ska tas är att fylla i datagapet. Först då kommer den verkliga potentialen av AI att frigöras
