تتبنى غالبية الشركات في العالم الذكاء الاصطناعي في عملياتها. هناك هياكل أعمال معينة لا تعتمد على مجال عمل الشركة، مثل وجود قسم تسويق يركز على إنشاء حملات تضمن المزيد من العملاء، والعملاء الأكثر رضا، والإعلانات، وما إلى ذلك. لن يكون الأمر مختلفًا أو سيكون مختلفًا مع الذكاء الاصطناعي. من الآمن القول أن كل منظمة تقريبًا ستحتوي داخلها، في عملية ما أو حتى في قسم كامل، على ذكاء اصطناعي يُطبق على مستويات مختلفة من المشكلات والحلول.
مجال حديث جدًا لهذا الاعتماد يتم من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي، الذين تم إنشاؤهم ليكونوا مساعدي طيار في العديد من الأنشطة، خاصة تلك التي تتطلب التفاعل مع العميل، بهدف ضمان تجربة أفضل. لكن، ليس كافيًا تنفيذ الذكاء الاصطناعي. مثل أي تقنية أو حل أو نظام، تتطلب الذكاء الاصطناعي بنية تحتية معينة.
منصة بيانات متماسكة ومتسقة ضرورية للغاية، لأنها يمكن أن تُستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي بجميع المعلومات التي تمتلكها الشركة، سواء كانت عن عملائها أو عن أي تفاصيل أخرى تتعلق بعملياتها. هذه التدريبات معقدة وتعتمد إلى حد كبير على البيانات الأولية حول التفاعلات التي تمت على مدى سنوات من المعاملات. هذا ضروري لإنشاء استراتيجيات تسويق فعالة.
بينما يصرح 81٪ من العلامات التجارية بأنها "جيدة" أو "ممتازة" في تقديم تفاعل إيجابي مع العميل، يوافق فقط 62٪ من المستهلكين. فقط 16٪ من العلامات التجارية توافق بقوة على أن لديها البيانات التي تحتاجها لفهم عملائها، وفقط 19٪ من الشركات توافق بقوة على أن لديها ملفًا شخصيًا شاملًا لعملائها (تقرير مشاركة العملاء من Twilio 2024). كل شيء عن فجوة البيانات!
من الضروري ملء الثغرات في البيانات. في الواقع، تتحد العديد من الشركات لالحصول على رؤى أعمق حول عملائها، من خلال دمج قواعد بياناتها. أي ذكاء اصطناعي هو وسيظل دائمًا جيدًا بقدر جودة البيانات التي يغذيها بها بدون معرفة كيفية التصرف بشكل أفضل، ستعمل مع فجوات تُحدث فرقًا كبيرًا.
ربما واجهت هذا الموقف من قبل. على سبيل المثال، إذا كنت تشتري حذاءً عبر الإنترنت وتسأل روبوت الدردشة الذكي عن طراز جديد من الأحذية لم يُعلن عنه بعد. يمكن لنظام ذكاء اصطناعي خاطئ أن يزود بمعلومات زائفة استنادًا إلى شائعات، ويختلق بيانات حول راحة المنتج ومرونته وسهولة استخدامه.
هذا يحدث لأن نقص البيانات هو ما يقيّد حقًا هذه التكنولوجيا. البيانات هي المورد الأكبر الذي نمتلكه اليوم. لا يمكن للشركات أن تتكاسل في وجود ذكاء اصطناعي يهلوس أو يفتقر إلى البيانات ذات الصلة، مما يضر بتجربة عملائها أو أنظمتها الحيوية.
بالبيانات الصحيحة، ما سيحدث في هذه الحالة هو أن الذكاء الاصطناعي سيبلغ المستهلك بعدم وجود المنتج الذي يبحث عنه، وكإضافة يمكنه أيضًا تقديم معلومات عن الخيارات التي تُباع بالفعل والتي تتوافق مع ملف تعريف المستهلك؛ شرح سبب أن الأحذية التي يبحث عنها، في الوقت الحالي، هي مجرد إشاعة مصدرها مصادر غير موثوقة؛ وحتى عرض الاتصال بالمستهلك عندما تتوفر نماذج جديدة تتناسب مع تفضيلاته.
الحاجة إلى بيانات معالجة وموحدة وموثوقة ومتاحة في الوقت الحقيقي، هي حاجة مستمرة. قواعد البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى، لأنه حتى للتقدم في تنافسية الذكاء الاصطناعي، لا تزال الركيزة الأساسية في جميع العمليات. لهذا السبب فإن الخطوة الأولى التي يجب اتخاذها هي ملء فجوة البيانات. فقط عندها سيتم تحرير الإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي.
