רוב החברות בעולם מאמצות אינטליגנציה מלאכותית בפעולות שלהן. ישנן מבנים עסקיים מסוימים שאינם תלויים בתחום הפעולה של החברה, איך להקים מחלקת שיווק שמתמקדת ביצירת קמפיינים שמבטיחים יותר לקוחות, לקוחות מרוצים יותר, פרסום וכו'. זה לא קורה ולא יהיה שונה עם הבינה המלאכותית. בטוח לומר שבסיסי כל ארגון יהיו בתוכו, בתהליך כלשהו או אפילו במחלקה שלמה, בינה מלאכותית מיושמת ברמות שונות של בעיות ופתרונות
תחום מאוד עדכני של אימוץ זה מתבצע באמצעות סוכני בינה מלאכותית, נוצרו כדי להיות טייסי משנה בפעילויות שונות, בעיקר אלו שדורשות אינטראקציה עם הלקוח, כדי להבטיח חוויה טובה יותר. אבל, לא מספיק ליישם את הבינה המלאכותית. כמו כל טכנולוגיה, פתרון, מערכת, הבינה המלאכותית דורשת תשתית מסוימת.
פלטפורמת נתונים עקבית ומלוכדת היא הכרחית ביותר, כי היא יכולה לשמש לאימון ה-AI עם כל המידע שהחברה כבר מחזיקה, יהיה על הלקוחות שלך או על כל פרט אחר המעורב בפעולה שלך. ההכשרה הזו מורכבת ותלויה, במידה רבה, נתונים ראשוניים על האינטראקציות שבוצעו לאורך שנים של עסקאות. זה חיוני ליצירת אסטרטגיות שיווק יעילות
בעוד ש-81% מהמותגים טוענים שהם "טובים" או "מצוינים" במתן מעורבות חיובית של לקוחות, רק 62% מהצרכנים מסכימים. רק 16% מהמותגים מסכימים חזק שיש להם את הנתונים שהם צריכים כדי להבין את הלקוחות שלהם, ורק 19% מהחברות מסכימות באופן חזק שיש להן פרופיל מקיף של הלקוחות שלהן (דו"ח מעורבות הלקוחות של טוויליו 2024). זה הכל על הפער בנתונים!
חשוב למלא את הפערים בנתונים. בעצם, רבות מהחברות מתמזגות כדי להשיג תובנות עמוקות יותר על הלקוחות שלהן, ממזג את מסדי הנתונים שלך. כל בינה מלאכותית היא ותמיד תהיה טובה כמו הנתונים שמזינים אותה. בלי הידע איך לפעול טוב יותר, היא תעבוד עם פערים שעושים את כל ההבדל
אתה בטח כבר נתקל במצב הזה. למשל, אם אתה קונה נעליים באינטרנט ושואל צ'אטבוט של בינה מלאכותית על דגם חדש של נעליים שעדיין לא הוכרז. בינה מלאכותית שגויה יכולה לספק מידע שקרי על בסיס שמועות, ממציאים נתונים על הנוחות, גמישות ושימושיות של המוצר
זה קורה כי חוסר בנתונים הוא מה שמגביל באמת את הטכנולוגיה הזו. נתונים הם המשאב הגדול ביותר שיש לנו היום. החברות לא יכולות להרשות לעצמן שיהיה להן בינה מלאכותית שמדמיינת או שאין לה נתונים רלוונטיים, פוגע בחוויית הלקוחות שלו, או אפילו מערכות קריטיות.
עם הנתונים הנכונים, מה שיקרה במצב הזה הוא שהבינה המלאכותית תודיע לצרכן על חוסר קיומו של המוצר שהוא מחפש, וכהשלמה ניתן גם להציע מידע על אפשרויות שכבר נמכרות ותואמות את פרופיל הצרכן; להסביר למה הנעליים שהוא מחפש, בינתיים, זה רק שמועה שמקורה במקורות לא מהימנים; ואף להציע ליצור קשר עם הצרכן כאשר דגמים חדשים שמתאימים להעדפותיו יהיו זמינים
הצורך בנתונים מעובדים, מאוחדים, מאומתים ואמינים, זמינים בזמן אמת, זה קבוע. המאגרי נתונים חשובים יותר מאי פעם, כי גם כדי להתקדם בתחרותיות של הבינה המלאכותית, הם עדיין האבן היסוד של כל התהליך. זו הסיבה שהצעד הראשון שיש לנקוט הוא למלא את הפער בנתונים. רק אז הפוטנציאל האמיתי של הבינה המלאכותית ישוחרר
