La maggior parte delle aziende nel mondo sta adottando l'intelligenza artificiale nelle proprie operazioni. Esistono certe strutture aziendali che indipendono dal settore di attività dell'azienda, come avere un dipartimento di marketing focalizzato sulla creazione di campagne che garantiscano più clienti, clienti più soddisfatti, pubblicità ecc. Non sta succedendo e non sarà diverso con l'IA. È sicuro dire che fondamentalmente ogni organizzazione avrà al suo interno, in un processo o anche in un intero dipartimento, IA applicata a diversi livelli di problemi e soluzioni
Un campo molto attuale di questa adozione si sta realizzando attraverso agenti di IA, creati per essere co-piloti di diverse attività, principalmente quelle che richiedono interazione con il cliente, al fine di garantire una migliore esperienza. Ma, non basta implementare l'IA. Come qualsiasi tecnologia, soluzione, sistema, l'IA richiede una certa infrastruttura.
Una piattaforma di dati coerente e coesa è estremamente necessaria, perché può essere utilizzata per addestrare l'IA con tutte le informazioni che l'azienda già possiede, sia sui tuoi clienti o su qualsiasi altro dettaglio riguardante la tua operazione. Questo allenamento è complesso e dipende, in gran parte, di dati primari sulle interazioni effettuate nel corso degli anni di transazioni. Questo è essenziale per creare strategie di marketing efficienti
Mentre l'81% dei marchi afferma di essere "buoni" o "eccellenti" nel fornire un coinvolgimento positivo del cliente, solo il 62% dei consumatori è d'accordo. Solo il 16% dei marchi concorda fermamente di avere i dati di cui ha bisogno per comprendere i propri clienti, e solo il 19% delle aziende concorda fortemente di avere un profilo completo dei propri clienti (Rapporto sull'Engagement del Cliente di Twilio 2024). È tutto sulla lacuna di dati!
È cruciale riempire le lacune nei dati. In realtà, molte aziende si stanno fondendo per ottenere approfondimenti più profondi sui loro clienti, mescolando i tuoi database. Qualsiasi IA è e sarà sempre buona quanto i dati che la alimentano. Senza la conoscenza di come agire meglio, lavorerà con lacune che fanno tutta la differenza
Devi già esserti trovato in questa situazione. Ad esempio, se stai acquistando scarpe online e chiedi a un chatbot di IA riguardo a un nuovo modello di calzature che non è ancora stato annunciato. Un'IA errata può fornire informazioni false basate su voci, inventando dati sul comfort, versatilità e usabilità del prodotto
Questo accade perché la mancanza di dati è ciò che limita realmente questa tecnologia. I dati sono la risorsa più grande che abbiamo oggi. Le aziende non possono permettersi di avere un'IA che allucina o priva di dati rilevanti, prejudicando l'esperienza dei suoi clienti, o anche sistemi critici.
Con i dati corretti, ciò che accadrebbe in questa situazione sarebbe che l'IA informerebbe il consumatore dell'inesistenza del prodotto che sta cercando, e come complemento potrebbe anche offrire informazioni sulle opzioni già in vendita che corrispondono al profilo del consumatore; spiegare perché le scarpe che cerca, per ora, sono solo una voce originata da fonti inaffidabili; e persino offrirsi di contattare il consumatore quando nuovi modelli che si adattano alle sue preferenze saranno disponibili
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 avanzare nella competitività dell'IA, sono ancora la pietra angolare di tutto il processo. È per questo che il primo passo da fare è colmare il divario di dati. Solo allora il vero potenziale dell'IA sarà liberato
