La maggior parte delle aziende in tutto il mondo sta adottando l'intelligenza artificiale nelle proprie attività. Alcune strutture aziendali esistono indipendentemente dal settore di attività dell'azienda, ad esempio con un reparto marketing focalizzato sulla creazione di campagne che garantiscano più clienti, clienti più soddisfatti, pubblicità, ecc. Lo stesso vale per l'intelligenza artificiale. Si può affermare con certezza che praticamente ogni organizzazione applicherà l'intelligenza artificiale a diversi livelli di problemi e soluzioni, sia in alcuni processi che in un intero reparto.
Un ambito molto attuale di questa adozione è quello degli agenti di intelligenza artificiale, creati per essere copiloti di varie attività, in particolare quelle che richiedono l'interazione con il cliente, al fine di garantire un'esperienza migliore. Ma la semplice implementazione dell'intelligenza artificiale non è sufficiente. Come qualsiasi tecnologia, soluzione o sistema, l'intelligenza artificiale richiede una specifica infrastruttura.
Una piattaforma dati coerente e coesa è estremamente necessaria, poiché può essere utilizzata per addestrare l'IA con tutte le informazioni che l'azienda già possiede, sia sui suoi clienti che su qualsiasi altro dettaglio relativo al suo funzionamento. Questo addestramento è complesso e si basa in gran parte sui dati primari relativi alle interazioni avvenute nel corso di anni di transazioni. Questo è essenziale per creare strategie di marketing efficaci.
Mentre l'81% dei brand si dichiara "buono" o "eccellente" nel fornire un coinvolgimento positivo dei clienti, solo il 62% dei consumatori è d'accordo. Solo il 16% dei brand è fermamente convinto di disporre dei dati necessari per comprendere i propri clienti, e solo il 19% delle aziende è fermamente convinto di avere un profilo completo dei propri clienti (Twilio Customer Engagement Report 2024). È tutta una questione di dati mancanti!
È fondamentale colmare le lacune nei dati. Molte aziende, infatti, si stanno fondendo per ottenere informazioni più approfondite sui propri clienti, combinando i propri database. Qualsiasi intelligenza artificiale è, e sarà sempre, valida solo quanto i dati che la alimentano. Senza la conoscenza di come migliorare le proprie prestazioni, si troverà a dover affrontare lacune che faranno la differenza.
Probabilmente ti è già capitato di trovarti in questa situazione. Ad esempio, se stai acquistando delle scarpe online e chiedi a un chatbot di intelligenza artificiale informazioni su un nuovo modello di scarpe che non è ancora stato annunciato. Un'intelligenza artificiale mal gestita potrebbe fornire informazioni false basate su voci di corridoio, inventando dati sulla comodità, la versatilità e l'usabilità del prodotto.
Ciò accade perché la mancanza di dati è il vero limite di questa tecnologia. I dati sono la risorsa più importante che abbiamo oggi. Le aziende non possono permettersi un'IA malfunzionante o priva di dati rilevanti, che compromette l'esperienza dei clienti o persino i sistemi critici.
Con i dati corretti, ciò che accadrebbe in questa situazione è che l'IA informerebbe il consumatore dell'inesistenza del prodotto che sta cercando e, come complemento, potrebbe anche offrire informazioni sulle opzioni già presenti sul mercato e che corrispondono al profilo del consumatore; spiegare perché le sneaker che sta cercando sono, per ora, solo una voce proveniente da fonti inaffidabili; e persino offrirsi di contattare il consumatore quando saranno disponibili nuovi modelli che soddisfano le sue preferenze.
La necessità di dati elaborati, unificati, verificati e affidabili, disponibili in tempo reale, è costante. I database sono più importanti che mai perché, anche per migliorare la competitività dell'IA, rimangono il fulcro dell'intero processo. Ecco perché il primo passo è colmare il divario di dati. Solo allora si sbloccherà il vero potenziale dell'IA.
