ក្រុមហ៊ុនភាគច្រើននៅទូទាំងពិភពលោកកំពុងទទួលយកបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅក្នុងប្រតិបត្តិការរបស់ពួកគេ។ រចនាសម្ព័ន្ធអាជីវកម្មមួយចំនួនមាន ដោយមិនគិតពីវិស័យសកម្មភាពរបស់ក្រុមហ៊ុន ដូចជាមានផ្នែកទីផ្សារផ្តោតលើការបង្កើតយុទ្ធនាការដែលធានាអតិថិជនកាន់តែច្រើន អតិថិជនពេញចិត្តកាន់តែច្រើន ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មជាដើម។ នេះមិនខុសពី AI នោះទេ។ វាមានសុវត្ថិភាពក្នុងការនិយាយថា ជាទូទៅគ្រប់ស្ថាប័នទាំងអស់នឹងមាន AI អនុវត្តចំពោះកម្រិតផ្សេងៗគ្នានៃបញ្ហា និងដំណោះស្រាយ ទាំងនៅក្នុងដំណើរការមួយចំនួន ឬសូម្បីតែនៅក្នុងនាយកដ្ឋានទាំងមូល។
តំបន់បច្ចុប្បន្នមួយនៃការទទួលយកនេះគឺតាមរយៈភ្នាក់ងារ AI ដែលបង្កើតឡើងដើម្បីធ្វើជាសហអ្នកបើកបរនៃសកម្មភាពផ្សេងៗ ជាពិសេសផ្នែកដែលត្រូវការអន្តរកម្មជាមួយអតិថិជន ដើម្បីធានាបទពិសោធន៍កាន់តែប្រសើរ។ ប៉ុន្តែគ្រាន់តែអនុវត្ត AI មិនគ្រប់គ្រាន់ទេ។ ដូចជាបច្ចេកវិទ្យា ដំណោះស្រាយ ឬប្រព័ន្ធណាមួយ AI ទាមទារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធជាក់លាក់។
វេទិកាទិន្នន័យដែលមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា និងស៊ីសង្វាក់គ្នាគឺចាំបាច់បំផុតព្រោះវាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល AI ជាមួយនឹងព័ត៌មានទាំងអស់ដែលក្រុមហ៊ុនមានរួចហើយ មិនថាអំពីអតិថិជនរបស់ខ្លួន ឬព័ត៌មានលម្អិតផ្សេងទៀតដែលពាក់ព័ន្ធនឹងប្រតិបត្តិការរបស់ខ្លួន។ ការបណ្តុះបណ្តាលនេះមានភាពស្មុគ្រស្មាញ ហើយភាគច្រើនអាស្រ័យទៅលើទិន្នន័យបឋមអំពីអន្តរកម្មដែលបានធ្វើឡើងក្នុងរយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំនៃប្រតិបត្តិការ។ នេះគឺចាំបាច់សម្រាប់ការបង្កើតយុទ្ធសាស្រ្តទីផ្សារប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
ខណៈពេលដែល 81% នៃម៉ាកអះអាងថា "ល្អ" ឬ "ល្អឥតខ្ចោះ" ក្នុងការផ្តល់នូវការចូលរួមរបស់អតិថិជនជាវិជ្ជមាន មានតែ 62% នៃអ្នកប្រើប្រាស់យល់ព្រម។ មានតែ 16% នៃម៉ាកដែលយល់ស្របយ៉ាងខ្លាំងថាពួកគេមានទិន្នន័យដែលពួកគេត្រូវការដើម្បីយល់ពីអតិថិជនរបស់ពួកគេ ហើយមានតែ 19% នៃក្រុមហ៊ុនយល់ស្របយ៉ាងខ្លាំងថាពួកគេមានទម្រង់ទូលំទូលាយនៃអតិថិជនរបស់ពួកគេ (Twilio Customer Engagement Report 2024) ។ វាទាំងអស់អំពីគម្លាតទិន្នន័យ!
វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការបំពេញចន្លោះទិន្នន័យ។ ជាការពិត ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនកំពុងច្របាច់បញ្ចូលគ្នា ដើម្បីទទួលបានការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅទៅកាន់អតិថិជនរបស់ពួកគេ ដោយរួមបញ្ចូលគ្នានូវមូលដ្ឋានទិន្នន័យរបស់ពួកគេ។ AI ណាមួយគឺល្អ ហើយតែងតែនឹងល្អដូចទិន្នន័យដែលផ្តល់វា។ បើគ្មានចំណេះដឹងពីរបៀបអនុវត្តឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើងទេ វានឹងអាចធ្វើការជាមួយចន្លោះប្រហោងដែលធ្វើឱ្យមានភាពខុសគ្នាទាំងអស់។
អ្នកប្រហែលជាធ្លាប់ជួបប្រទះស្ថានភាពនេះពីមុនមក។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងទិញស្បែកជើងតាមអ៊ីនធឺណិត ហើយសួរ AI chatbot អំពីម៉ូដែលស្បែកជើងថ្មីដែលមិនទាន់ត្រូវបានប្រកាស។ AI ដែលត្រូវបានណែនាំខុសអាចផ្តល់ព័ត៌មានមិនពិតដោយផ្អែកលើពាក្យចចាមអារ៉ាម ការប្រឌិតទិន្នន័យអំពីភាពងាយស្រួល ភាពបត់បែន និងលទ្ធភាពប្រើប្រាស់របស់ផលិតផល។
វាកើតឡើងដោយសារតែកង្វះទិន្នន័យគឺជាអ្វីដែលពិតជាកំណត់បច្ចេកវិទ្យានេះ។ ទិន្នន័យគឺជាធនធានដ៏អស្ចារ្យបំផុតដែលយើងមានសព្វថ្ងៃនេះ។ ក្រុមហ៊ុនមិនអាចមានលទ្ធភាពមាន AI ដែលដំណើរការខុសប្រក្រតី ឬខ្វះទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធ ធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់បទពិសោធន៍របស់អតិថិជន ឬសូម្បីតែប្រព័ន្ធសំខាន់ៗ។
ជាមួយនឹងទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ អ្វីដែលនឹងកើតឡើងក្នុងស្ថានភាពនេះគឺថា AI នឹងជូនដំណឹងដល់អ្នកប្រើប្រាស់អំពីការមិនមានផលិតផលដែលពួកគេកំពុងស្វែងរក ហើយជាការបំពេញបន្ថែម វាក៏អាចផ្តល់ព័ត៌មានអំពីជម្រើសដែលមាននៅលើទីផ្សារ និងដែលត្រូវគ្នានឹងទម្រង់របស់អ្នកប្រើប្រាស់ផងដែរ។ ពន្យល់ពីមូលហេតុដែលស្បែកជើងប៉ាតាដែលពួកគេកំពុងស្វែងរក គឺគ្រាន់តែជាពាក្យចចាមអារ៉ាមដែលកើតចេញពីប្រភពដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត។ ហើយថែមទាំងផ្តល់ជូនដើម្បីទាក់ទងអ្នកប្រើប្រាស់នៅពេលដែលម៉ូដែលថ្មីដែលសមនឹងចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់ពួកគេមាន។
តម្រូវការសម្រាប់ទិន្នន័យដែលបានដំណើរការ បង្រួបបង្រួម ផ្ទៀងផ្ទាត់ និងអាចទុកចិត្តបាន ដែលអាចរកបានក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង គឺថេរ។ មូលដ្ឋានទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ជាងពេលណាទាំងអស់ ពីព្រោះសូម្បីតែដើម្បីជំរុញការប្រកួតប្រជែង AI ក៏ពួកគេនៅតែជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃដំណើរការទាំងមូល។ នោះហើយជាមូលហេតុដែលជំហានដំបូងគឺត្រូវបំពេញចន្លោះទិន្នន័យ។ មានតែពេលនោះទេដែលសក្ដានុពលពិតប្រាកដនៃ AI នឹងត្រូវបានដោះសោ។
