Většina společností po celém světě zavádí umělou inteligenci do svého provozu. Určité obchodní struktury existují bez ohledu na oblast činnosti společnosti, například marketingové oddělení zaměřené na vytváření kampaní, které zaručují více zákazníků, více spokojených zákazníků, reklamu atd. U umělé inteligence tomu není jinak. Dá se s jistotou říci, že v podstatě každá organizace bude mít umělou inteligenci aplikovanou na různé úrovně problémů a řešení, ať už v nějakém procesu, nebo dokonce v celém oddělení.
Jednou z velmi aktuálních oblastí tohoto zavádění jsou agenti umělé inteligence, kteří jsou vytvořeni jako kopiloti různých aktivit, zejména těch, které vyžadují interakci se zákazníkem, aby zaručili lepší zážitek. Pouhá implementace umělé inteligence však nestačí. Stejně jako každá technologie, řešení nebo systém vyžaduje i umělá inteligence určitou infrastrukturu.
Koherentní a soudržná datová platforma je nesmírně nezbytná, protože ji lze použít k trénování umělé inteligence se všemi informacemi, které společnost již má k dispozici, ať už o svých zákaznících nebo o jakýchkoli jiných detailech týkajících se jejího provozu. Toto trénování je složité a do značné míry závisí na primárních datech o interakcích prováděných v průběhu let transakcí. To je nezbytné pro vytváření efektivních marketingových strategií.
Zatímco 81 % značek tvrdí, že jsou „dobré“ nebo „vynikající“ v poskytování pozitivní interakce se zákazníky, souhlasí s tím pouze 62 % spotřebitelů. Pouze 16 % značek rozhodně souhlasí s tím, že mají data, která potřebují k pochopení svých zákazníků, a pouze 19 % společností rozhodně souhlasí s tím, že mají komplexní profil svých zákazníků (Twilio Customer Engagement Report 2024). Všechno je to o mezeře v datech!
Je zásadní zaplnit mezery v datech. Ve skutečnosti se mnoho společností slučuje, aby získaly hlubší vhled do svých zákazníků kombinací svých databází. Jakákoli umělá inteligence je a vždy bude jen tak dobrá, jako data, která ji zásobují. Bez znalosti toho, jak dosáhnout lepších výsledků, bude pracovat s mezerami, které znamenají zásadní rozdíl.
Pravděpodobně jste se s touto situací již setkali. Například pokud si kupujete boty online a zeptáte se chatbota s umělou inteligencí na nový model bot, který ještě nebyl oznámen. Zavádějící umělá inteligence může poskytnout nepravdivé informace založené na fámách a vymyslet si data o pohodlí, všestrannosti a použitelnosti produktu.
Děje se to proto, že nedostatek dat je to, co tuto technologii skutečně omezuje. Data jsou největším zdrojem, který dnes máme. Firmy si nemohou dovolit umělou inteligenci, která nefunguje správně nebo jí chybí relevantní data, což poškozuje zákaznickou zkušenost nebo dokonce kritické systémy.
S správnými daty by se v této situaci stalo to, že by umělá inteligence informovala spotřebitele o neexistenci produktu, který hledá, a jako doplněk by mohla nabídnout i informace o možnostech, které jsou již na trhu a odpovídají profilu spotřebitele; vysvětlit, proč jsou tenisky, které hledá, prozatím jen fámou pocházející z nespolehlivých zdrojů; a dokonce by mohla spotřebitele kontaktovat, až budou k dispozici nové modely, které odpovídají jeho preferencím.
Potřeba zpracovaných, sjednocených, ověřených a spolehlivých dat dostupných v reálném čase je neustálá. Databáze jsou důležitější než kdy dříve, protože i pro zvýšení konkurenceschopnosti umělé inteligence zůstávají základním kamenem celého procesu. Proto je prvním krokem zaplnit datovou mezeru. Teprve potom se uvolní skutečný potenciál umělé inteligence.
