Flest fyrirtæki um allan heim eru að innleiða gervigreind í starfsemi sinni. Ákveðin viðskiptafyrirkomulag er til staðar óháð starfssviði fyrirtækisins, svo sem markaðsdeild sem einbeitir sér að því að búa til herferðir sem tryggja fleiri viðskiptavini, ánægðari viðskiptavini, auglýsingar o.s.frv. Þetta er ekki öðruvísi með gervigreind. Það er óhætt að segja að í grundvallaratriðum mun hvert fyrirtæki nota gervigreind til að leysa mismunandi vandamál og leysa þau, annað hvort í einhverju ferli eða jafnvel í heilli deild.
Eitt mjög nýtt svið þessarar notkunar er með gervigreindarumboðsmönnum, sem eru hannaðir til að vera meðstjórnendur í ýmsum verkefnum, sérstaklega þeim sem krefjast samskipta við viðskiptavininn, til að tryggja betri upplifun. En það er ekki nóg að einfaldlega innleiða gervigreind. Eins og með allar tækni, lausnir eða kerfi krefst gervigreind ákveðinnar innviða.
Samræmd og samhangandi gagnagrunnur er afar nauðsynlegur, þar sem hann er hægt að nota til að þjálfa gervigreind með öllum þeim upplýsingum sem fyrirtækið býr nú þegar yfir, hvort sem það er um viðskiptavini þess eða aðrar upplýsingar sem varða rekstur þess. Þessi þjálfun er flókin og byggir að miklu leyti á frumgögnum um samskipti sem átt hafa sér stað í mörg ár. Þetta er nauðsynlegt til að móta skilvirkar markaðssetningaraðferðir.
Þó að 81% vörumerkja segist vera „góð“ eða „framúrskarandi“ í að veita jákvæða viðskiptavinaþátttöku, eru aðeins 62% neytenda sammála. Aðeins 16% vörumerkja eru mjög sammála um að þau hafi þau gögn sem þau þurfa til að skilja viðskiptavini sína, og aðeins 19% fyrirtækja eru mjög sammála um að þau hafi ítarlega yfirsýn yfir viðskiptavini sína (Twilio Customer Engagement Report 2024). Þetta snýst allt um gagnagap!
Það er afar mikilvægt að fylla í eyðurnar í gögnunum. Reyndar eru mörg fyrirtæki að sameinast til að fá dýpri innsýn í viðskiptavini sína með því að sameina gagnagrunna sína. Öll gervigreind er, og verður alltaf, aðeins eins góð og gögnin sem hún nærir. Án þekkingar á því hvernig hægt er að bæta árangurinn, mun hún vinna með eyðurnar sem skipta öllu máli.
Þú hefur líklega lent í þessari stöðu áður. Til dæmis, ef þú ert að kaupa skó á netinu og spyrð spjallþjón sem notar gervigreind um nýja skógerð sem hefur ekki enn verið tilkynnt. Misvísandi gervigreind gæti gefið rangar upplýsingar byggðar á sögusögnum og búið til gögn um þægindi, fjölhæfni og notagildi vörunnar.
Þetta gerist vegna þess að skortur á gögnum er það sem raunverulega takmarkar þessa tækni. Gögn eru mikilvægasta auðlindin sem við höfum í dag. Fyrirtæki hafa ekki efni á að hafa gervigreind sem bilar eða skortir viðeigandi gögn, sem skaðar upplifun viðskiptavina þeirra eða jafnvel mikilvæg kerfi.
Með réttum gögnum myndi gervigreindin upplýsa neytandann um að varan sem hann er að leita að sé ekki til og, sem viðbót við það, gæti hún einnig boðið upp á upplýsingar um valkosti sem eru þegar á markaðnum og passa við prófíl neytandans; útskýrt hvers vegna íþróttaskórnir sem hann er að leita að eru, í bili, bara orðrómur sem kemur frá óáreiðanlegum heimildum; og jafnvel boðið upp á að hafa samband við neytandann þegar nýjar gerðir sem henta óskum hans verða tiltækar.
Þörfin fyrir unnin, sameinuð, staðfest og áreiðanleg gögn, sem eru aðgengileg í rauntíma, er stöðug. Gagnagrunnar eru mikilvægari en nokkru sinni fyrr því jafnvel til að efla samkeppnishæfni gervigreindar eru þeir hornsteinn alls ferlisins. Þess vegna er fyrsta skrefið að fylla gagnabilið. Þá fyrst munu raunverulegir möguleikar gervigreindar opnast.
