Повеќето компании ширум светот ја применуваат вештачката интелигенција во своето работење. Одредени деловни структури постојат без оглед на полето на дејствување на компанијата, како што е маркетинг одделот фокусиран на креирање кампањи што гарантираат повеќе клиенти, позадоволни клиенти, рекламирање итн. Ова не е различно и со вештачката интелигенција. Може слободно да се каже дека во основа секоја организација ќе има вештачка интелигенција применета на различни нивоа на проблеми и решенија, или во некој процес или дури и во целиот оддел.
Една многу актуелна област на ова усвојување е преку агенти за вештачка интелигенција, создадени да бидат копилоти на различни активности, особено оние што бараат интеракција со клиентот, со цел да се гарантира подобро искуство. Но, едноставното имплементирање на вештачката интелигенција не е доволно. Како и секоја технологија, решение или систем, вештачката интелигенција бара одредена инфраструктура.
Кохерентна и кохезивна платформа за податоци е исклучително неопходна, бидејќи може да се користи за обука на вештачката интелигенција со сите информации што компанијата веќе ги поседува, без разлика дали се работи за нејзините клиенти или за кој било друг детаљ што се однесува на нејзиното работење. Оваа обука е комплексна и во голема мера зависи од примарни податоци за интеракциите што се спроведуваат во текот на годините на трансакции. Ова е од суштинско значење за креирање ефикасни маркетинг стратегии.
Иако 81% од брендовите тврдат дека се „добри“ или „одлични“ во обезбедувањето позитивен ангажман на клиентите, само 62% од потрошувачите се согласуваат. Само 16% од брендовите се согласуваат дека ги имаат податоците што им се потребни за да ги разберат своите клиенти, а само 19% од компаниите се согласуваат дека имаат сеопфатен профил на своите клиенти (Twilio Customer Engagement Report 2024). Сè е во јазот во податоците!
Од клучно значење е да се пополнат празнините во податоците. Всушност, многу компании се спојуваат за да добијат подлабок увид во своите клиенти преку комбинирање на нивните бази на податоци. Секоја вештачка интелигенција е, и секогаш ќе биде, само толку добра колку што се добри податоците што ја хранат. Без знаење како да се работи подобро, таа ќе работи со празнини што прават огромна разлика.
Веројатно сте се соочиле со оваа ситуација и претходно. На пример, ако купувате чевли преку интернет и прашувате четбот со вештачка интелигенција за нов модел на чевли што сè уште не е најавен. Погрешно насочената вештачка интелигенција може да даде лажни информации врз основа на гласини, измислувајќи податоци за удобноста, разновидноста и употребливоста на производот.
Ова се случува затоа што недостатокот на податоци е она што навистина ја ограничува оваа технологија. Податоците се најголемиот ресурс што го имаме денес. Компаниите не можат да си дозволат да имаат вештачка интелигенција која не функционира правилно или нема релевантни податоци, штетејќи го искуството на нивните клиенти, па дури и на критичните системи.
Со точни податоци, она што би се случило во оваа ситуација е дека вештачката интелигенција би го информирала потрошувачот за непостоењето на производот што го бара, а како дополнување би можела да понуди и информации за опции што веќе се на пазарот и кои одговараат на профилот на потрошувачот; би објаснила зошто патиките што ги бара, засега, се само гласини што потекнуваат од несигурни извори; па дури и би понудила да го контактира потрошувачот кога ќе станат достапни нови модели што одговараат на нивните преференции.
Потребата од обработени, унифицирани, потврдени и сигурни податоци, достапни во реално време, е постојана. Базите на податоци се поважни од кога било, бидејќи, дури и за унапредување на конкурентноста на вештачката интелигенција, тие остануваат камен-темелник на целиот процес. Затоа првиот чекор е да се пополни празнината во податоците. Само тогаш ќе се отклучи вистинскиот потенцијал на вештачката интелигенција.
