تتبنى معظم الشركات حول العالم الذكاء الاصطناعي في عملياتها. وتوجد هياكل أعمال معينة بغض النظر عن مجال نشاط الشركة، مثل وجود قسم تسويق متخصص في ابتكار حملات تضمن المزيد من العملاء، وزيادة رضاهم، والإعلان، وما إلى ذلك. وينطبق هذا الأمر أيضاً على الذكاء الاصطناعي. فمن المؤكد أن كل مؤسسة تقريباً ستوظف الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات على مستويات مختلفة، سواء في بعض العمليات أو حتى في قسم كامل.
يُعدّ استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي أحد أبرز مجالات تبني هذه التقنية حاليًا، حيث صُممت هذه الوكلاء لتكون بمثابة مساعدين في مختلف الأنشطة، لا سيما تلك التي تتطلب التفاعل مع العميل، وذلك لضمان تجربة أفضل. لكن مجرد تطبيق الذكاء الاصطناعي لا يكفي، فهو كأي تقنية أو حل أو نظام، يتطلب بنية تحتية معينة.
تُعدّ منصة البيانات المتماسكة والمتكاملة ضرورية للغاية، إذ يُمكن استخدامها لتدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام جميع المعلومات التي تمتلكها الشركة بالفعل، سواءً كانت معلومات عن عملائها أو أي تفاصيل أخرى تتعلق بعملياتها. هذا التدريب معقد ويعتمد بشكل كبير على البيانات الأولية حول التفاعلات التي جرت على مدار سنوات من المعاملات. وهذا أمر أساسي لوضع استراتيجيات تسويقية فعّالة.
بينما تدّعي 81% من العلامات التجارية أنها "جيدة" أو "ممتازة" في توفير تجربة عملاء إيجابية، لا يوافق على ذلك سوى 62% من المستهلكين. وتؤكد 16% فقط من العلامات التجارية امتلاكها البيانات اللازمة لفهم عملائها، بينما تؤكد 19% فقط من الشركات امتلاكها ملفًا تعريفيًا شاملًا لعملائها (تقرير تويليو لتفاعل العملاء 2024). يكمن جوهر المشكلة في نقص البيانات!
من الضروري سدّ الثغرات في البيانات. في الواقع، تندمج العديد من الشركات للحصول على فهم أعمق لعملائها من خلال دمج قواعد بياناتها. أي نظام ذكاء اصطناعي، ولن يكون كذلك، إلا بقدر جودة البيانات التي يغذيه. فبدون معرفة كيفية تحسين أدائه، سيعمل مع ثغرات تُحدث فرقًا جوهريًا.
ربما مررت بهذا الموقف من قبل. على سبيل المثال، إذا كنت تشتري أحذية عبر الإنترنت وسألتَ روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي عن طراز جديد لم يُعلن عنه بعد، فقد يُقدّم لك هذا الروبوت معلومات خاطئة مبنية على شائعات، مُختلقًا بيانات حول راحة المنتج وتعدد استخداماته وسهولة استخدامه.
يحدث هذا لأن نقص البيانات هو ما يحدّ من هذه التقنية حقًا. فالبيانات هي أثمن مورد لدينا اليوم. ولا يمكن للشركات أن تتحمل وجود ذكاء اصطناعي معطل أو يفتقر إلى البيانات ذات الصلة، مما يضر بتجربة عملائها، أو حتى أنظمتها الحيوية.
مع توفر البيانات الصحيحة، ما سيحدث في هذه الحالة هو أن الذكاء الاصطناعي سيُبلغ المستهلك بعدم وجود المنتج الذي يبحث عنه، وكإضافة، يمكنه أيضًا تقديم معلومات حول الخيارات الموجودة بالفعل في السوق والتي تتناسب مع ملف تعريف المستهلك؛ وشرح سبب كون الأحذية الرياضية التي يبحثون عنها، في الوقت الحالي، مجرد شائعة صادرة عن مصادر غير موثوقة؛ بل وعرض الاتصال بالمستهلك عندما تتوفر نماذج جديدة تناسب تفضيلاته.
إن الحاجة إلى بيانات مُعالجة وموحدة ومُدققة وموثوقة، ومتاحة في الوقت الفعلي، أمرٌ دائم. وتزداد أهمية قواعد البيانات أكثر من أي وقت مضى، لأنها تُشكل حجر الزاوية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، حتى لتعزيز قدرته التنافسية. لذا، فإن الخطوة الأولى هي سدّ فجوة البيانات، وعندها فقط يُمكن إطلاق العنان للإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي.
