Большасць кампаній па ўсім свеце ўкараняюць штучны інтэлект у сваю дзейнасць. Пэўныя бізнес-структуры існуюць незалежна ад сферы дзейнасці кампаніі, напрыклад, аддзел маркетынгу, які спецыялізуецца на стварэнні кампаній, якія гарантуюць больш кліентаў, больш задаволеных кліентаў, рэкламе і г.д. Гэта нічым не адрозніваецца ад штучнага інтэлекту. Можна з упэўненасцю сказаць, што практычна ў кожнай арганізацыі штучны інтэлект ужываецца да розных узроўняў праблем і рашэнняў, альбо ў нейкім працэсе, альбо нават ва ўсім аддзеле.
Адной з самых актуальных абласцей гэтага ўкаранення з'яўляюцца агенты штучнага інтэлекту, створаныя ў якасці другіх пілотаў розных дзеянняў, асабліва тых, якія патрабуюць узаемадзеяння з кліентам, каб гарантаваць лепшы вопыт. Але простага ўкаранення штучнага інтэлекту недастаткова. Як і любая тэхналогія, рашэнне ці сістэма, штучны інтэлект патрабуе пэўнай інфраструктуры.
Паслядоўная і згуртаваная платформа дадзеных надзвычай неабходная, бо яе можна выкарыстоўваць для навучання штучнага інтэлекту ўсёй інфармацыі, якой кампанія ўжо валодае, няхай гэта будзе пра яе кліентаў ці любыя іншыя дэталі, якія тычацца яе дзейнасці. Гэта навучанне складанае і ў значнай ступені залежыць ад першасных дадзеных аб узаемадзеяннях, якія ажыццяўляліся на працягу многіх гадоў. Гэта вельмі важна для стварэння эфектыўных маркетынгавых стратэгій.
Нягледзячы на тое, што 81% брэндаў сцвярджаюць, што яны «добра» або «выдатна» забяспечваюць пазітыўнае ўзаемадзеянне з кліентамі, толькі 62% спажыўцоў з гэтым згодныя. Толькі 16% брэндаў цалкам згодныя з тым, што ў іх ёсць дадзеныя, неабходныя для разумення сваіх кліентаў, і толькі 19% кампаній цалкам згодныя з тым, што ў іх ёсць поўны профіль сваіх кліентаў (Справаздача аб узаемадзеянні з кліентамі Twilio за 2024 год). Уся справа ў прабелах у дадзеных!
Вельмі важна запоўніць прабелы ў дадзеных. Фактычна, многія кампаніі аб'ядноўваюцца, каб атрымаць больш глыбокае разуменне сваіх кліентаў шляхам аб'яднання сваіх баз дадзеных. Любы штучны інтэлект ёсць і заўсёды будзе настолькі добрым, наколькі добрыя дадзеныя, якія яго сілкуюць. Без ведаў аб тым, як палепшыць сваю працу, ён будзе працаваць з прабеламі, якія маюць вырашальнае значэнне.
Вы, напэўна, сутыкаліся з падобнай сітуацыяй раней. Напрыклад, калі вы купляеце абутак у інтэрнэце і пытаецеся ў чат-бота са штучным інтэлектам пра новую мадэль абутку, якая яшчэ не была анансавана, падманлівы штучны інтэлект можа даць ілжывую інфармацыю, заснаваную на чутках, сфабрыкаваць дадзеныя пра камфорт, універсальнасць і зручнасць выкарыстання прадукту.
Гэта адбываецца таму, што недахоп дадзеных — гэта тое, што сапраўды абмяжоўвае гэтую тэхналогію. Дадзеныя — гэта найважнейшы рэсурс, які ў нас ёсць сёння. Кампаніі не могуць дазволіць сабе мець штучны інтэлект, які працуе няспраўна або не мае адпаведных дадзеных, што шкодзіць абслугоўванню кліентаў ці нават крытычна важным сістэмам.
Пры наяўнасці правільных дадзеных у гэтай сітуацыі штучны інтэлект паведаміць спажыўцу пра адсутнасць патрэбнага яму прадукту, а ў якасці дадатку прапануе інфармацыю пра варыянты, якія ўжо ёсць на рынку і адпавядаюць профілю спажыўца; тлумачыць, чаму красоўкі, якія ён шукае, пакуль што з'яўляюцца толькі чуткамі з ненадзейных крыніц; і нават прапануе звязацца са спажыўцом, калі з'явяцца новыя мадэлі, якія адпавядаюць яго перавагам.
Патрэба ў апрацаваных, уніфікаваных, правераных і надзейных дадзеных, даступных у рэжыме рэальнага часу, пастаянная. Базы дадзеных важныя як ніколі раней, таму што нават для павышэння канкурэнтаздольнасці штучнага інтэлекту яны застаюцца краевугольным каменем усяго працэсу. Вось чаму першы крок — запоўніць прабел у дадзеных. Толькі тады будзе раскрыты сапраўдны патэнцыял штучнага інтэлекту.
