Većina kompanija širom svijeta usvaja vještačku inteligenciju u svom poslovanju. Određene poslovne strukture postoje bez obzira na područje djelovanja kompanije, kao što je marketinški odjel usmjeren na kreiranje kampanja koje garantuju više kupaca, više zadovoljnih kupaca, oglašavanje itd. Ovo nije drugačije ni sa vještačkom inteligencijom. Može se reći da će u osnovi svaka organizacija imati vještačku inteligenciju primijenjenu na različite nivoe problema i rješenja, bilo u nekom procesu ili čak u cijelom odjelu.
Jedno vrlo trenutno područje ovog usvajanja su AI agenti, stvoreni da budu kopiloti raznih aktivnosti, posebno onih koje zahtijevaju interakciju s kupcem, kako bi se garantiralo bolje iskustvo. Ali sama implementacija AI nije dovoljna. Kao i svaka tehnologija, rješenje ili sistem, AI zahtijeva određenu infrastrukturu.
Koherentna i kohezivna platforma za podatke je izuzetno neophodna, jer se može koristiti za obuku vještačke inteligencije sa svim informacijama koje kompanija već posjeduje, bilo da se radi o njenim kupcima ili bilo kojem drugom detalju koji se odnosi na njeno poslovanje. Ova obuka je složena i uveliko zavisi od primarnih podataka o interakcijama obavljenim tokom godina transakcija. Ovo je ključno za kreiranje efikasnih marketinških strategija.
Dok 81% brendova tvrdi da su „dobri“ ili „odlični“ u pružanju pozitivnog angažmana kupaca, samo 62% potrošača se slaže. Samo 16% brendova se snažno slaže da imaju podatke koji su im potrebni da bi razumjeli svoje kupce, a samo 19% kompanija se snažno slaže da imaju sveobuhvatan profil svojih kupaca (Twilio Customer Engagement Report 2024). Sve se svodi na nedostatak podataka!
Ključno je popuniti praznine u podacima. U stvari, mnoge kompanije se spajaju kako bi stekle dublji uvid u svoje kupce kombinovanjem svojih baza podataka. Svaka vještačka inteligencija je, i uvijek će biti, samo onoliko dobra koliko su dobri podaci koji je hrane. Bez znanja o tome kako postići bolje rezultate, radit će s prazninama koje čine svu razliku.
Vjerovatno ste se već susreli s ovom situacijom. Na primjer, ako kupujete cipele online i pitate AI chatbota o novom modelu cipela koji još nije najavljen. Zavedena AI može pružiti lažne informacije na osnovu glasina, izmišljajući podatke o udobnosti, svestranosti i upotrebljivosti proizvoda.
To se dešava jer nedostatak podataka zaista ograničava ovu tehnologiju. Podaci su najveći resurs koji danas imamo. Kompanije ne mogu sebi priuštiti da imaju vještačku inteligenciju koja ne funkcioniše ispravno ili joj nedostaju relevantni podaci, što šteti iskustvu njihovih kupaca ili čak kritičnim sistemima.
S tačnim podacima, ono što bi se dogodilo u ovoj situaciji je da bi vještačka inteligencija obavijestila potrošača o nepostojanju proizvoda koji traži, a kao dopunu bi mogla ponuditi i informacije o opcijama koje su već na tržištu i koje odgovaraju profilu potrošača; objasniti zašto su patike koje traže, za sada, samo glasina koja potiče iz nepouzdanih izvora; pa čak i ponuditi da kontaktira potrošača kada postanu dostupni novi modeli koji odgovaraju njihovim preferencijama.
Potreba za obrađenim, objedinjenim, provjerenim i pouzdanim podacima, dostupnim u realnom vremenu, je stalna. Baze podataka su važnije nego ikad jer, čak i za unapređenje konkurentnosti umjetne inteligencije, one ostaju temelj cijelog procesa. Zato je prvi korak popunjavanje praznine u podacima. Tek tada će se osloboditi pravi potencijal umjetne inteligencije.
