दुनिया की अधिकांश कंपनियां अपने संचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपना रही हैं। कुछ व्यवसायिक संरचनाएँ ऐसी हैं जो कंपनी के क्षेत्र से स्वतंत्र हैं, जैसे कि एक विपणन विभाग होना जो अधिक ग्राहक, अधिक संतुष्ट ग्राहक, विज्ञापन आदि बनाने पर केंद्रित हो। यह आईए के साथ न तो अभी हो रहा है और न ही कभी होगा। यह कहना सुरक्षित है कि मूल रूप से हर संगठन के अंदर, किसी न किसी प्रक्रिया या यहां तक कि पूरे विभाग में, विभिन्न स्तरों के समस्याओं और समाधानों के लिए लागू कृत्रिम बुद्धिमत्ता होगी।
एक बहुत ही वर्तमान क्षेत्र इस गोद लेने का कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों के माध्यम से हो रहा है, जो विभिन्न गतिविधियों के सह-पायलट के रूप में बनाए गए हैं, मुख्य रूप से उन गतिविधियों के लिए जो ग्राहक के साथ इंटरैक्शन की आवश्यकता होती हैं, ताकि बेहतर अनुभव सुनिश्चित किया जा सके। लेकिन, केवल एआई को लागू करना पर्याप्त नहीं है। किसी भी तकनीक, समाधान, प्रणाली की तरह, एआई के लिए कुछ बुनियादी ढांचा आवश्यक है।
एक सुसंगत और सुसंगठित डेटा प्लेटफ़ॉर्म अत्यंत आवश्यक है, क्योंकि इसका उपयोग कंपनी के पास पहले से मौजूद सभी जानकारी के साथ AI को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, चाहे वह उसके ग्राहकों के बारे में हो या उसकी संचालन से संबंधित किसी भी अन्य विवरण के बारे में। यह प्रशिक्षण जटिल है और मुख्य रूप से वर्षों के लेनदेन के दौरान की गई इंटरैक्शनों के प्राथमिक डेटा पर निर्भर करता है। यह प्रभावी विपणन रणनीतियों बनाने के लिए आवश्यक है।
जबकि 81% ब्रांड्स का दावा है कि वे ग्राहक सकारात्मक जुड़ाव प्रदान करने में "अच्छे" या "उत्कृष्ट" हैं, केवल 62% उपभोक्ता सहमत हैं। केवल 16% ब्रांडें दृढ़ता से सहमत हैं कि उनके पास अपने ग्राहकों को समझने के लिए आवश्यक डेटा है, और केवल 19% कंपनियां दृढ़ता से सहमत हैं कि उनके पास अपने ग्राहकों का एक व्यापक प्रोफ़ाइल है (Twilio ग्राहक संलग्नता रिपोर्ट 2024)। यह डेटा की खाई के बारे में सब कुछ है!
डेटा की खामियों को भरना महत्वपूर्ण है। वास्तव में, कई कंपनियां अपने ग्राहकों के बारे में अधिक गहरे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए मिल रही हैं, अपने डेटाबेस को मिलाकर। कोई भी एआई उतनी ही अच्छी है और हमेशा रहेगी जितने अच्छे डेटा से उसे प्रशिक्षित किया गया है। बेहतर तरीके से कैसे कार्य करें, इसकी जानकारी न होने के कारण, वह ऐसी खामियों के साथ काम कर रही होगी जो पूरी फर्क डालती हैं।
आप पहले ही इस स्थिति का सामना कर चुके होंगे। उदाहरण के लिए, यदि आप ऑनलाइन जूते खरीद रहे हैं और एक आईए चैटबॉट से नए जूते मॉडल के बारे में पूछते हैं जो अभी तक घोषित नहीं किया गया है। एक गलत AI झूठी जानकारी प्रदान कर सकता है जो अफ़वाहों पर आधारित हो, उत्पाद की आराम, बहुमुखी प्रतिभा और उपयोगिता के बारे में डेटा का आविष्कार कर रहा हो।
यह इसलिए होता है क्योंकि डेटा की कमी वास्तव में इस तकनीक को सीमित करती है। डेटा आज हमारे पास सबसे बड़ा संसाधन है। कंपनियों के पास यह आराम नहीं हो सकता कि उनके पास भ्रामक या अप्रासंगिक डेटा वाली एआई हो, जो उनके ग्राहकों के अनुभव को नुकसान पहुंचाए, या यहां तक कि महत्वपूर्ण प्रणालियों को भी।
सही डेटा के साथ, इस स्थिति में जो होगा वह यह होगा कि एआई ग्राहक को उस उत्पाद के अभाव के बारे में सूचित करेगा जिसे वह खोज रहा है, और अतिरिक्त रूप से वह उन विकल्पों की जानकारी भी प्रदान कर सकता है जो पहले से ही बिक्री पर हैं और ग्राहक की प्रोफ़ाइल के अनुरूप हैं; यह समझाने के लिए कि अभी के लिए, जिस जूते की वह तलाश कर रहा है, वह केवल अविश्वसनीय स्रोतों से उत्पन्न एक अफ़वाह है; और यहां तक कि यदि आवश्यक हो, तो वह ग्राहक से संपर्क करने का प्रस्ताव भी कर सकता है जब नए मॉडल उपलब्ध होंगे जो उसकी पसंद के अनुरूप होंगे।
प्रक्रियित, एकीकृत, सत्यापित और विश्वसनीय डेटा की आवश्यकता, जो वास्तविक समय में उपलब्ध हो, लगातार बनी रहती है। डेटाबेस अब पहले से भी अधिक महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि AI की प्रतिस्पर्धात्मकता में प्रगति के लिए भी, वे अभी भी पूरे प्रक्रिया का आधार हैं। इसलिए पहला कदम डेटा की खाई को भरना है। तब ही AI की सच्ची क्षमता का उद्घाटन किया जाएगा।
