La maggior parte delle aziende nel mondo sta adottando l'intelligenza artificiale nelle proprie operazioni. Esistono determinate strutture aziendali che sono indipendenti 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 sarà né diverso né diverso con l'IA. È sicuro dire che praticamente tutte le organizzazioni avranno al loro interno, in qualche processo o addirittura in un intero dipartimento, intelligenza artificiale 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, poiché può essere utilizzata per addestrare l'IA con tutte le informazioni che l'azienda possiede già, sia sui suoi clienti sia su qualsiasi altro dettaglio riguardante la sua operazione. Questo addestramento è complesso e dipende in gran parte dai dati primari sulle interazioni svolte nel corso di anni di transazioni. Questo è essenziale per creare strategie di marketing efficaci.
Mentre l'81% dei marchi afferma di essere "buono" o "eccellente" nel fornire un coinvolgimento positivo del cliente, solo il 62% dei consumatori concorda. Solo il 16% dei marchi concorda fortemente di avere i dati di cui hanno 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 dei dati!
È fondamentale riempire le lacune dei dati. In realtà, molte aziende si stanno fondendo per ottenere approfondimenti più profondi sui loro clienti, unendo i loro database. Qualsiasi IA è e sarà sempre buona quanto i dati che la alimentano. Senza la conoscenza di come agire al meglio, lavorerà con lacune che fanno tutta la differenza.
Probabilmente ti sei già trovato in questa situazione. Ad esempio, se stai acquistando scarpe online e chiedi a un chatbot di IA di un nuovo modello di calzature che non è ancora stato annunciato. Un'IA sbagliata può fornire informazioni false basate su voci, inventando dati sul comfort, sulla versatilità e sull'usabilità del prodotto.
Questo accade perché la mancanza di dati è ciò che realmente limita questa tecnologia. I dati sono la risorsa più grande che abbiamo oggi. Le aziende non possono permettersi di avere un'IA che hallucina o senza dati rilevanti, danneggiando l'esperienza dei loro clienti o anche sistemi critici.
Con i dati corretti, ciò che accadrebbe in questa situazione sarebbe che l'IA informerebbe il consumatore dell'inexistence del prodotto che cerca e, come complemento, potrebbe anche offrire informazioni sulle opzioni già vendute e che corrispondono al profilo del consumatore; spiegare perché le scarpe che cerca, per ora, sono solo un pettegolezzo originato da fonti non affidabili; e persino offrire di mettersi in contatto con 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 compiere è colmare la lacuna dei dati. Solo allora il vero potenziale dell'IA sarà liberato.
