Suurin osa maailman yrityksistä ottaa käyttöön tekoälyä toiminnassaan. Onko olemassa tiettyjä liiketoimintarakenteita, jotka eivät riipu yrityksen toimialasta, kuten markkinointiosasto, joka keskittyy luomaan kampanjoita, jotka varmistavat enemmän asiakkaita, tyytyväisempiä asiakkaita, mainontaa jne. Se ei ole ja ei tule olemaan erilainen tekoälyn kanssa. On turvallista sanoa, että käytännössä jokaisella organisaatiolla on jossain prosessissa tai jopa koko osastossa tekoälyä sovellettuna eri ongelmien ja ratkaisujen tasoihin.
Yksi tämän ajankohtaisimmista alueista on tekoälyagenttien käyttö, jotka on luotu toimimaan monenlaisina kopilotteina eri tehtävissä, erityisesti asiakaspalvelussa, jotta varmistetaan parempi kokemus. Mutta ei riittää tekoälyn toteuttaminen. Kuten mikä tahansa teknologia, ratkaisu tai järjestelmä, tekoäly vaatii tietynlaisen infrastruktuurin.
Johdonmukainen ja yhtenäinen dataplatforma on erittäin tarpeellinen, koska sitä voidaan käyttää tekoälyn kouluttamiseen kaikilla yrityksen jo omistamilla tiedoilla, olipa kyse asiakkaista tai muista operaatioihin liittyvistä yksityiskohdista. Tämä koulutus on monimutkainen ja riippuu suurelta osin primäärisestä tiedosta vuosien aikana tapahtuneista vuorovaikutuksista. Tämä on olennaista tehokkaiden markkinointistrategioiden luomiseksi.
Kun 81 % brände väittää tarjoavansa "hyvää" tai "erinomaista" asiakasvuorovaikutusta, vain 62 % kuluttajista on samaa mieltä. Vain 16 % brände är starkt överens om att de har de data de behöver för att förstå sina kunder, och endast 19 % av företagen är starkt överens om att de har en omfattande profil av sina kunder (Twilio Kundengagemangsrapport 2024). Se on tietojen aukosta!
On tärkeää täyttää tietojen puutteet. Itse asiassa monet yritykset yhdistyvät saadakseen syvällisempää tietoa asiakkaistaan yhdistämällä tietokantojaan. Mikä tahansa tekoäly on ja tulee aina olemaan yhtä hyvä kuin sen syöttämät tiedot. Ilman tietoa siitä, miten toimia paremmin, hän työskentelee aukkojen kanssa, jotka tekevät kaiken eron.
Olet todennäköisesti jo kohdannut tämän tilanteen. Esimerkiksi, jos ostat kenkiä verkossa ja kysyt tekoäly-chatbottilta uudesta kenkämallista, jota ei ole vielä julkaistu. Väärä tekoäly voi antaa väärää tietoa huhujen perusteella keksimällä tietoja tuotteen mukavuudesta, monipuolisuudesta ja käytettävyydestä.
Tämä johtuu siitä, että tiedon puute on todellinen rajoitus tälle teknologialle. Tiedot ovat suurin resurssimme tänään. Yritykset eivät voi ottaa riskiä, että tekoäly harhailee tai ei ole käytettävissä relevantteja tietoja, mikä haittaa asiakkaiden kokemusta tai kriittisiä järjestelmiä.
Oikeilla tiedoilla tekoäly ilmoittaisi kuluttajalle, että etsimää tuotetta ei ole saatavilla, ja lisäksi voisi tarjota tietoa myynnissä olevista vaihtoehdoista, jotka vastaavat kuluttajan profiilia; selittää, miksi etsimänsä tennarit ovat tällä hetkellä vain epäilyksiä peräisin epäluotettavilta lähteiltä; ja jopa tarjota yhteydenottoa kuluttajaan, kun uusia malleja, jotka sopivat hänen mieltymyksiinsä, on saatavilla.
Tarve käsitellyille, yhtenäistetyille, varmennetuille ja luotettaville tiedoille, jotka ovat saatavilla reaaliajassa, on jatkuvaa. Tietokannat ovat tärkeämpiä kuin koskaan, koska jopa tekoälyn kilpailukyvyn edistämiseksi ne ovat edelleen kaiken prosessin kulmakivi. Siksi ensimmäinen askel on täyttää tietojen aukko. Vain silloin tekoälyn todellinen potentiaali vapautuu.
