Աշխարհի ընկերությունների մեծ մասը իրենց գործունեության մեջ կիրառում է արհեստական բանականություն։ Որոշակի բիզնես կառուցվածքներ գոյություն ունեն՝ անկախ ընկերության գործունեության ոլորտից, օրինակ՝ մարքեթինգի բաժին, որը կենտրոնացած է ավելի շատ հաճախորդներ, ավելի գոհ հաճախորդներ երաշխավորող արշավներ ստեղծելու վրա, գովազդ և այլն։ Սա ոչնչով չի տարբերվում արհեստական բանականության դեպքում։ Կարելի է վստահորեն ասել, որ գրեթե յուրաքանչյուր կազմակերպություն արհեստական բանականություն կկիրառի տարբեր մակարդակների խնդիրների և լուծումների համար՝ կամ որոշակի գործընթացում, կամ նույնիսկ ամբողջ բաժնում։
Այս կիրառման ամենաարդիական ոլորտներից մեկը արհեստական բանականության գործակալներն են, որոնք ստեղծվել են տարբեր գործողությունների համահեղինակներ լինելու համար, մասնավորապես՝ այն գործողությունների, որոնք պահանջում են փոխազդեցություն հաճախորդի հետ, որպեսզի երաշխավորվի ավելի լավ փորձառություն: Սակայն պարզապես արհեստական բանականության ներդրումը բավարար չէ: Ինչպես ցանկացած տեխնոլոգիա, լուծում կամ համակարգ, արհեստական բանականությունը պահանջում է որոշակի ենթակառուցվածք:
Համահունչ և ամբողջական տվյալների հարթակը չափազանց անհրաժեշտ է, քանի որ այն կարող է օգտագործվել արհեստական բանականության մասնագետներին մարզելու համար՝ օգտագործելով ընկերության արդեն իսկ ունեցած ողջ տեղեկատվությունը, լինի դա իր հաճախորդների մասին, թե գործունեությանը վերաբերող որևէ այլ մանրամասնություն։ Այս ուսուցումը բարդ է և մեծապես կախված է տարիների ընթացքում գործարքների ընթացքում իրականացված փոխազդեցությունների վերաբերյալ առաջնային տվյալներից։ Սա կարևոր է արդյունավետ մարքեթինգային ռազմավարություններ մշակելու համար։
Մինչդեռ ապրանքանիշերի 81%-ը պնդում է, որ «լավ» կամ «գերազանց» է հաճախորդների դրական ներգրավվածություն ապահովելու հարցում, սպառողների միայն 62%-ն է համաձայն։ Ապրանքանիշերի միայն 16%-ն է լիովին համաձայն, որ իրենք ունեն իրենց հաճախորդներին հասկանալու համար անհրաժեշտ տվյալները, և ընկերությունների միայն 19%-ն է լիովին համաձայն, որ իրենք ունեն իրենց հաճախորդների համապարփակ պրոֆիլը (Twilio Customer Engagement Report 2024): Ամեն ինչ տվյալների բացի մասին է։
Կարևոր է լրացնել տվյալների բացերը։ Իրականում, շատ ընկերություններ միավորվում են՝ իրենց տվյալների բազաները միավորելու միջոցով իրենց հաճախորդների մասին ավելի խորը պատկերացում կազմելու համար։ Ցանկացած արհեստական բանականություն լավն է և միշտ էլ լավը կլինի այնքանով, որքանով այն սնուցում է տվյալները։ Առանց ավելի լավ աշխատելու եղանակների իմացության, այն կաշխատի բացթողումներով, որոնք մեծ տարբերություն են ստեղծում։
Դուք հավանաբար արդեն բախվել եք այս իրավիճակին։ Օրինակ, եթե դուք առցանց կոշիկներ եք գնում և հարցնում եք արհեստական բանականության չաթբոտին դեռևս չհայտարարված կոշիկի նոր մոդելի մասին։ Սխալված արհեստական բանականությունը կարող է կեղծ տեղեկատվություն տրամադրել՝ հիմնվելով լուրերի վրա, կեղծելով տվյալներ ապրանքի հարմարավետության, բազմակողմանիության և օգտագործելիության վերաբերյալ։
Սա տեղի է ունենում, քանի որ տվյալների պակասն է իրականում սահմանափակում այս տեխնոլոգիան։ Տվյալները այսօր մեր ունեցած ամենամեծ ռեսուրսն են։ Ընկերությունները չեն կարող իրենց թույլ տալ ունենալ արհեստական բանականություն, որը խափանված է կամ զուրկ է համապատասխան տվյալներից, վնասում է իրենց հաճախորդների փորձը կամ նույնիսկ կարևորագույն համակարգերը։
Ճիշտ տվյալների դեպքում, այս իրավիճակում արհեստական բանականությունը կտեղեկացնի սպառողին իրենց որոնած ապրանքի գոյության բացակայության մասին, և որպես լրացում, այն կարող է նաև տեղեկատվություն առաջարկել շուկայում արդեն իսկ առկա և սպառողի պրոֆիլին համապատասխանող տարբերակների մասին, բացատրել, թե ինչու են նրանց որոնած սպորտային կոշիկները առայժմ պարզապես անհուսալի աղբյուրներից ստացված լուրեր, և նույնիսկ առաջարկել կապ հաստատել սպառողի հետ, երբ հասանելի դառնան իրենց նախասիրություններին համապատասխանող նոր մոդելներ։
Մշակված, միասնական, ստուգված և հուսալի, իրական ժամանակում հասանելի տվյալների անհրաժեշտությունը մշտական է։ Տվյալների բազաները ավելի կարևոր են, քան երբևէ, քանի որ նույնիսկ արհեստական բանականության մրցունակությունը բարձրացնելու համար դրանք մնում են ամբողջ գործընթացի անկյունաքարը։ Ահա թե ինչու առաջին քայլը տվյալների բացը լրացնելն է։ Միայն այդ դեպքում կբացահայտվի արհեստական բանականության իրական ներուժը։
