მსოფლიოს მასშტაბით კომპანიების უმეტესობა ხელოვნურ ინტელექტს თავის ოპერაციებში იყენებს. გარკვეული ბიზნეს სტრუქტურები არსებობს კომპანიის საქმიანობის სფეროს მიუხედავად, მაგალითად, მარკეტინგის დეპარტამენტი, რომელიც ორიენტირებულია კამპანიების შექმნაზე, რომლებიც გარანტიას იძლევა მეტი მომხმარებლის, მეტი კმაყოფილების, რეკლამირების და ა.შ. შემთხვევაშიც იგივეა. დარწმუნებით შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ძირითადად ყველა ორგანიზაციას ექნება ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც გამოიყენება პრობლემებისა და გადაწყვეტილებების სხვადასხვა დონეზე, როგორც გარკვეულ პროცესში, ასევე მთელ დეპარტამენტში.
ამ დანერგვის ერთ-ერთი ძალიან აქტუალური სფეროა ხელოვნური ინტელექტის აგენტები, რომლებიც შექმნილნი არიან სხვადასხვა აქტივობების თანაპილოტებად, განსაკუთრებით იმ საქმიანობისა, რომელიც მომხმარებელთან ურთიერთქმედებას მოითხოვს, რათა უზრუნველყონ უკეთესი გამოცდილება. თუმცა, მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა საკმარისი არ არის. ნებისმიერი ტექნოლოგიის, გადაწყვეტის ან სისტემის მსგავსად, ხელოვნურ ინტელექტს გარკვეული ინფრასტრუქტურა სჭირდება.
თანმიმდევრული და შეკრული მონაცემთა პლატფორმა უაღრესად აუცილებელია, რადგან მისი გამოყენება შესაძლებელია ხელოვნური ინტელექტის სპეციალისტების გადასამზადებლად კომპანიის მიერ უკვე არსებული ყველა ინფორმაციით, იქნება ეს მისი მომხმარებლების შესახებ თუ მისი ოპერირების სხვა დეტალები. ეს ტრენინგი კომპლექსურია და დიდწილად დამოკიდებულია წლების განმავლობაში განხორციელებული ტრანზაქციების შესახებ პირველად მონაცემებზე. ეს აუცილებელია ეფექტური მარკეტინგული სტრატეგიების შესაქმნელად.
მიუხედავად იმისა, რომ ბრენდების 81% აცხადებს, რომ „კარგად“ ან „შესანიშნავად“ ახერხებს მომხმარებლებთან პოზიტიური ჩართულობის უზრუნველყოფას, მომხმარებელთა მხოლოდ 62% ეთანხმება ამას. ბრენდების მხოლოდ 16% ეთანხმება სრულად, რომ მათ აქვთ მონაცემები, რაც მათ მომხმარებლების გასაგებად სჭირდებათ და კომპანიების მხოლოდ 19% ეთანხმება სრულად, რომ მათ აქვთ მომხმარებლების ყოვლისმომცველი პროფილი (Twilio-ს მომხმარებელთა ჩართულობის ანგარიში 2024). ყველაფერი მონაცემთა ხარვეზს ეხება!
მონაცემთა ხარვეზების შევსება უმნიშვნელოვანესია. სინამდვილეში, ბევრი კომპანია ერთიანდება, რათა მონაცემთა ბაზების გაერთიანებით მომხმარებლების შესახებ უფრო ღრმა ინფორმაცია მიიღონ. ნებისმიერი ხელოვნური ინტელექტი იმდენად კარგია, რამდენადაც კარგია მისი მონაცემები. უკეთესად მუშაობის ცოდნის გარეშე, ის იმუშავებს ხარვეზებთან, რაც ყველაფერს შეცვლის.
ალბათ, ადრეც შეგხვედრიათ ეს სიტუაცია. მაგალითად, თუ ონლაინ ყიდულობთ ფეხსაცმელს და ეკითხებით ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ჩატბოტს ახალი ფეხსაცმლის მოდელის შესახებ, რომელიც ჯერ არ გამოსულა. შეცდომაში შემყვანმა ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება ჭორებზე დაყრდნობით ცრუ ინფორმაცია მოგაწოდოთ და პროდუქტის კომფორტის, მრავალფუნქციურობისა და გამოყენებადობის შესახებ მონაცემები გააყალბოს.
ეს იმიტომ ხდება, რომ მონაცემთა ნაკლებობაა ის, რაც რეალურად ზღუდავს ამ ტექნოლოგიას. მონაცემები დღეს ყველაზე დიდი რესურსია. კომპანიებს არ შეუძლიათ ჰქონდეთ ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც გაუმართავად მუშაობს ან არ გააჩნია შესაბამისი მონაცემები, რაც ზიანს აყენებს მათი მომხმარებლების გამოცდილებას ან თუნდაც კრიტიკულ სისტემებს.
სწორი მონაცემების არსებობის შემთხვევაში, ამ სიტუაციაში ხელოვნური ინტელექტი აცნობებს მომხმარებელს სასურველი პროდუქტის არარსებობის შესახებ და, დამატებით, შესთავაზებს ინფორმაციას ბაზარზე უკვე არსებული და მომხმარებლის პროფილთან შესაბამისი ვარიანტების შესახებ; ახსნის, თუ რატომ არის მათთვის სასურველი სპორტული ფეხსაცმელი ამ ეტაპზე მხოლოდ არასანდო წყაროებიდან მომდინარე ჭორი; და მომხმარებელს შესთავაზებს კიდეც დაკავშირებას, როდესაც ხელმისაწვდომი გახდება მათი პრეფერენციების შესაბამისი ახალი მოდელები.
დამუშავებული, ერთიანი, გადამოწმებული და სანდო მონაცემების რეალურ დროში ხელმისაწვდომობის საჭიროება მუდმივია. მონაცემთა ბაზები უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე ოდესმე, რადგან ხელოვნური ინტელექტის კონკურენტუნარიანობის გასაუმჯობესებლადაც კი, ისინი მთელი პროცესის ქვაკუთხედად რჩებიან. სწორედ ამიტომ, პირველი ნაბიჯი მონაცემთა ხარვეზის შევსებაა. მხოლოდ ამის შემდეგ გამოვლინდება ხელოვნური ინტელექტის ნამდვილი პოტენციალი.
