Әлемдегі компаниялардың көпшілігі өз қызметінде жасанды интеллектті қолдануда. Компанияның қызмет саласына қарамастан, белгілі бір бизнес құрылымдары бар, мысалы, көбірек тұтынушыларға, көбірек қанағаттанған тұтынушыларға, жарнамаға және т.б. кепілдік беретін науқандар құруға бағытталған маркетинг бөлімінің болуы. Бұл жасанды интеллектпен де ерекшеленбейді. Негізінен, әрбір ұйымда жасанды интеллект әртүрлі деңгейдегі мәселелер мен шешімдерге, қандай да бір процесте немесе тіпті тұтас бөлімде қолданылатынын айтуға болады.
Бұл енгізудің ең өзекті салаларының бірі - жақсы тәжірибені қамтамасыз ету үшін әртүрлі әрекеттердің, әсіресе тұтынушымен өзара әрекеттесуді қажет ететін әрекеттердің тең ұшқыштары ретінде құрылған жасанды интеллект агенттері. Бірақ жай ғана жасанды интеллектті енгізу жеткіліксіз. Кез келген технология, шешім немесе жүйе сияқты, жасанды интеллект белгілі бір инфрақұрылымды қажет етеді.
Бірізді және біртұтас деректер платформасы өте қажет, себебі оны жасанды интеллектті компанияның тұтынушылары туралы немесе оның жұмысына қатысты кез келген басқа мәліметтер туралы барлық ақпаратпен оқыту үшін пайдалануға болады. Бұл оқыту күрделі және көбінесе жылдар бойы жүргізілген транзакциялар туралы бастапқы деректерге негізделген. Бұл тиімді маркетингтік стратегияларды жасау үшін өте маңызды.
Брендтердің 81%-ы тұтынушылармен оң қарым-қатынас орнатуда «жақсы» немесе «тамаша» екендіктерін мәлімдегенімен, тұтынушылардың тек 62%-ы ғана келіседі. Брендтердің тек 16%-ы ғана тұтынушыларын түсіну үшін қажетті деректерге ие екендіктеріне толықтай келіседі, ал компаниялардың тек 19%-ы ғана тұтынушыларының жан-жақты профиліне ие екендіктеріне толықтай келіседі (Twilio Customer Engagement Report 2024). Мәселе деректердегі алшақтықта!
Деректердегі олқылықтарды толтыру өте маңызды. Шын мәнінде, көптеген компаниялар дерекқорларын біріктіру арқылы тұтынушыларын тереңірек түсіну үшін бірігуде. Кез келген жасанды интеллект оны беретін деректер сияқты жақсы және әрқашан солай бола береді. Жақсырақ жұмыс істеуді білмей, ол үлкен айырмашылықты тудыратын олқылықтармен жұмыс істейді.
Сіз бұл жағдайға бұрын да тап болған шығарсыз. Мысалы, егер сіз интернеттен аяқ киім сатып алып, жасанды интеллект чатботынан әлі жарияланбаған жаңа аяқ киім моделі туралы сұрасаңыз. Қателескен жасанды интеллект өнімнің ыңғайлылығы, әмбебаптығы және пайдалану ыңғайлылығы туралы ойдан шығарылған қауесеттерге негізделген жалған ақпарат беруі мүмкін.
Бұл деректердің жетіспеушілігі бұл технологияны шынымен шектейтіндіктен орын алады. Деректер - бүгінгі таңдағы ең үлкен ресурс. Компаниялар дұрыс жұмыс істемейтін немесе тиісті деректері жоқ, тұтынушылардың тәжірибесіне немесе тіпті маңызды жүйелерге зиян келтіретін жасанды интеллектке ие бола алмайды.
Дұрыс деректермен бұл жағдайда жасанды интеллект тұтынушыға іздеп жүрген өнімнің жоқтығы туралы хабарлайды және қосымша ретінде нарықта бар және тұтынушының профиліне сәйкес келетін нұсқалар туралы ақпарат ұсына алады; олар іздеп жүрген кроссовкалардың әзірге сенімсіз дереккөздерден шыққан қауесет екенін түсіндіреді; тіпті тұтынушының қалауына сәйкес келетін жаңа модельдер пайда болған кезде онымен байланысуды ұсынады.
Нақты уақыт режимінде қолжетімді өңделген, біріктірілген, тексерілген және сенімді деректерге деген қажеттілік үнемі сақталып келеді. Дерекқорлар бұрынғыдан да маңызды, себебі тіпті жасанды интеллекттің бәсекеге қабілеттілігін арттыру үшін де олар бүкіл процестің негізі болып қала береді. Сондықтан бірінші қадам - деректердегі олқылықты толтыру. Тек сонда ғана жасанды интеллекттің шынайы әлеуеті ашылады.
