世界上大多数公司正在其运营中采用人工智能. 存在某些商业结构与公司的业务领域无关, 如何建立一个专注于创建确保更多客户的营销部门, 最满意的客户, 广告等. 与人工智能的情况也不会有所不同. 可以安全地说，基本上每个组织内部都会有, 在某个流程中或甚至在整个部门中, 应用于不同层次问题和解决方案的人工智能
一个非常现代的采用领域正在通过人工智能代理进行, 被创造出来作为各种活动的副驾驶, 主要是那些需要与客户互动的, 为了确保更好的体验. 但是, 仅仅实施人工智能是不够的. 像任何技术一样, 解决方案, 系统, 人工智能需要一定的基础设施.
一个一致且连贯的数据平台是极其必要的, 因为它可以用于训练人工智能，利用公司已经拥有的所有信息, 无论是关于您的客户还是关于涉及您运营的任何其他细节. 这个训练是复杂的，并且依赖于, 在很大程度上, 关于多年交易中进行的互动的原始数据. 这对于制定有效的营销策略至关重要
尽管81%的品牌声称在提供积极的客户参与方面“良好”或“优秀”, 仅有62%的消费者表示同意. 仅有16%的品牌强烈认为他们拥有理解客户所需的数据, 只有19%的公司强烈认为他们对客户的画像是全面的（Twilio 2024客户参与报告）. 这完全是关于数据缺口!
填补数据空白是至关重要的. 实际上, 许多公司正在合并，以获得对客户更深入的洞察, 混合您的数据库. 任何人工智能都是并将永远是与其所依赖的数据一样好. 没有如何更好地行动的知识, 她将会在影响巨大的空白处工作
你可能已经遇到过这种情况. 例如, 如果您在网上购买鞋子，并向一个人工智能聊天机器人询问一个尚未发布的新款鞋子. 一个错误的人工智能可能会根据谣言提供虚假信息, 关于舒适的虚构数据, 产品的多功能性和可用性
这发生是因为数据的缺乏真正限制了这项技术. 数据是我们今天拥有的最大资源. 企业不能奢侈地让人工智能出现幻觉或缺乏相关数据, 损害了客户的体验, 或甚至关键系统.
用正确的数据, 在这种情况下，人工智能会告知消费者他所寻找的产品不存在, 作为补充，还可以提供关于已经销售的、符合消费者档案的选项的信息; 解释他寻找的运动鞋的原因, 暂时, 只是来自不可靠来源的谣言; 甚至可以主动联系消费者，当符合他们偏好的新型号可用时
处理数据的需求, 统一的, 经过验证且可靠, 实时可用, 是恒定的. 数据库比以往任何时候都重要, 因为即使为了在人工智能的竞争力上取得进展, 他们仍然是整个过程的基石. 这就是为什么第一步是填补数据空白. 只有这样，人工智能的真正潜力才能被释放
