전 세계 대부분의 기업들이 인공지능을 그들의 운영에 도입하고 있습니다. 기업의 사업 분야와 무관하게 마케팅 부서와 같이 고객 확보, 고객 만족도 향상, 광고 등을 목표로 하는 특정 비즈니스 구조가 존재합니다. 인공지능과 함께하는 것은 지금도 그렇고 앞으로도 다를 것이 없습니다. 대부분의 조직은 어떤 과정이나 부서 전체에 걸쳐 다양한 수준의 문제와 해결책에 적용된 인공지능을 내부에 갖추고 있다고 말하는 것이 안전합니다.
이 채택의 매우 최신 분야는 주로 고객과의 상호작용이 필요한 활동의 공동 조종사 역할을 하도록 만들어진 인공지능 에이전트를 통해 이루어지고 있으며, 더 나은 경험을 보장하기 위해서입니다. 하지만, 인공지능을 구현하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 모든 기술, 솔루션, 시스템과 마찬가지로 인공지능도 일정한 인프라를 필요로 합니다.
일관되고 응집력 있는 데이터 플랫폼은 매우 필요하며, 이는 회사가 이미 보유하고 있는 모든 정보를 사용하여 AI를 훈련시키는 데 사용할 수 있습니다. 고객에 관한 것이든 운영과 관련된 기타 모든 세부 사항이든 상관없이 말입니다. 이 훈련은 복잡하며 주로 수년간의 거래를 통해 이루어진 상호작용에 관한 1차 데이터에 의존합니다. 이것은 효율적인 마케팅 전략을 수립하는 데 필수적입니다.
81%의 브랜드가 고객의 긍정적인 참여를 제공하는 데 "좋다" 또는 "우수하다"고 주장하는 반면, 소비자의 62%만이 이에 동의합니다. 단 16%의 브랜드만이 고객을 이해하는 데 필요한 데이터를 가지고 있다고 강하게 동의하며, 단 19%의 기업만이 고객에 대한 포괄적인 프로필을 가지고 있다고 강하게 동의합니다(2024 Twilio 고객 참여 보고서). 모든 것은 데이터 격차에 관한 것입니다!
데이터의 공백을 채우는 것이 중요합니다. 사실, 많은 기업들이 고객에 대한 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 데이터베이스를 통합하여 합병하고 있습니다. 어떤 인공지능이든 항상 그것을 공급하는 데이터만큼만 좋다. 어떻게 행동하는 것이 더 좋은지 알지 못하면, 그녀는 모든 차이를 만드는 공백과 함께 일하게 될 것이다.
당신은 이미 이 상황에 직면했을지도 모릅니다. 예를 들어, 온라인으로 신발을 구매하고 있고 아직 발표되지 않은 새로운 신발 모델에 대해 AI 챗봇에게 묻는 경우입니다. 잘못된 인공지능은 소문에 근거한 허위 정보를 제공할 수 있으며, 제품의 편안함, 다용도성 및 사용성에 관한 데이터를 허구로 만들어낼 수 있습니다.
이것은 데이터 부족이 실제로 이 기술을 제한하는 원인입니다. 데이터는 오늘날 우리가 가진 가장 큰 자원입니다. 기업들은 환각하는 AI나 관련 데이터가 없는 AI를 가질 여유가 없으며, 이는 고객 경험이나 중요한 시스템에 피해를 줄 수 있습니다.
올바른 데이터를 가지고 있다면, 이 상황에서 AI는 소비자에게 그가 찾는 제품이 존재하지 않는다는 정보를 제공할 것이며, 추가로 이미 판매되고 있으며 소비자의 프로필에 맞는 옵션에 대한 정보도 제공할 수 있습니다; 그가 찾는 신발이 현재 신뢰할 수 없는 출처에서 유래된 소문일 뿐임을 설명하고; 심지어 그의 선호에 맞는 새로운 모델이 출시될 때 연락을 취하겠다고 제안할 수도 있습니다.
실시간으로 이용 가능한 처리되고 통합되며 검증된 신뢰할 수 있는 데이터의 필요성은 지속적입니다. 데이터베이스는 경쟁력을 높이기 위해서조차도 여전히 전체 프로세스의 핵심이기 때문에 그 어느 때보다 중요합니다. 그래서 첫 번째로 해야 할 일은 데이터 공백을 채우는 것이다. 그때 비로소 인공지능의 진정한 잠재력이 발휘될 것이다.
