ലോകമെമ്പാടുമുള്ള മിക്ക കമ്പനികളും അവരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ കൃത്രിമബുദ്ധി സ്വീകരിക്കുന്നു. കൂടുതൽ ഉപഭോക്താക്കളെയും കൂടുതൽ സംതൃപ്തരായ ഉപഭോക്താക്കളെയും ഉറപ്പാക്കുന്ന കാമ്പെയ്നുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് വകുപ്പ്, പരസ്യം ചെയ്യൽ എന്നിവ പോലുള്ള കമ്പനിയുടെ പ്രവർത്തന മേഖല പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ ചില ബിസിനസ് ഘടനകൾ നിലവിലുണ്ട്. AI യുടെ കാര്യത്തിലും ഇത് വ്യത്യസ്തമല്ല. അടിസ്ഥാനപരമായി എല്ലാ സ്ഥാപനങ്ങളും ഏതെങ്കിലും പ്രക്രിയയിലോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മുഴുവൻ വകുപ്പിലോ പോലും വ്യത്യസ്ത തലത്തിലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾക്കും പരിഹാരങ്ങൾക്കും AI പ്രയോഗിക്കുമെന്ന് പറയുന്നത് സുരക്ഷിതമാണ്.
മികച്ച അനുഭവം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന്, പ്രത്യേകിച്ച് ഉപഭോക്താവുമായി ഇടപഴകേണ്ട വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സഹ-പൈലറ്റുകളായി സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ട AI ഏജന്റുമാരാണ് ഈ സ്വീകാര്യതയുടെ ഏറ്റവും പുതിയ മേഖല. എന്നാൽ AI നടപ്പിലാക്കിയാൽ മാത്രം പോരാ. ഏതൊരു സാങ്കേതികവിദ്യ, പരിഹാരം അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റം പോലെ, AI-ക്കും ഒരു പ്രത്യേക അടിസ്ഥാന സൗകര്യം ആവശ്യമാണ്.
കമ്പനിക്ക് നിലവിലുള്ള എല്ലാ വിവരങ്ങളും, അത് ഉപഭോക്താക്കളെക്കുറിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ അതിന്റെ പ്രവർത്തനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മറ്റേതെങ്കിലും വിശദാംശങ്ങളെക്കുറിച്ചോ ആകട്ടെ, ഉപയോഗിച്ച് AI-യെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, ഒരു ഏകീകൃതവും യോജിച്ചതുമായ ഡാറ്റ പ്ലാറ്റ്ഫോം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഈ പരിശീലനം സങ്കീർണ്ണവും വർഷങ്ങളുടെ ഇടപാടുകളിൽ നടത്തുന്ന ഇടപെടലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രാഥമിക ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നതുമാണ്. കാര്യക്ഷമമായ മാർക്കറ്റിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഇത് അത്യാവശ്യമാണ്.
81% ബ്രാൻഡുകളും പോസിറ്റീവ് ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടൽ നൽകുന്നതിൽ "നല്ലത്" അല്ലെങ്കിൽ "മികച്ചത്" ആണെന്ന് അവകാശപ്പെടുമ്പോൾ, 62% ഉപഭോക്താക്കൾ മാത്രമേ സമ്മതിക്കുന്നുള്ളൂ. 16% ബ്രാൻഡുകൾ മാത്രമേ തങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കളെ മനസ്സിലാക്കാൻ ആവശ്യമായ ഡാറ്റ തങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ടെന്ന് ശക്തമായി സമ്മതിക്കുന്നുള്ളൂ, കൂടാതെ 19% കമ്പനികൾ മാത്രമേ തങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കളുടെ സമഗ്രമായ പ്രൊഫൈൽ തങ്ങൾക്കുണ്ടെന്ന് ശക്തമായി സമ്മതിക്കുന്നുള്ളൂ (ട്വിലിയോ കസ്റ്റമർ എൻഗേജ്മെന്റ് റിപ്പോർട്ട് 2024). ഇതെല്ലാം ഡാറ്റ വിടവിനെക്കുറിച്ചാണ്!
ഡാറ്റ വിടവുകൾ നികത്തേണ്ടത് നിർണായകമാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, പല കമ്പനികളും അവരുടെ ഡാറ്റാബേസുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഉപഭോക്താക്കളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നേടുന്നതിനായി ലയിക്കുന്നു. ഏതൊരു AI-യും അതിനെ പോഷിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റയ്ക്ക് തുല്യമാണ്, എപ്പോഴും അങ്ങനെ തന്നെയായിരിക്കും. മികച്ച പ്രകടനം എങ്ങനെ നടത്താമെന്ന് അറിയാതെ, എല്ലാ വ്യത്യാസങ്ങളും വരുത്തുന്ന വിടവുകളുമായി അത് പ്രവർത്തിക്കും.
ഈ സാഹചര്യം നിങ്ങൾ മുമ്പ് നേരിട്ടിട്ടുണ്ടാകാം. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ ഓൺലൈനായി ഷൂസ് വാങ്ങുകയും ഇതുവരെ പ്രഖ്യാപിച്ചിട്ടില്ലാത്ത ഒരു പുതിയ ഷൂ മോഡലിനെക്കുറിച്ച് ഒരു AI ചാറ്റ്ബോട്ടിനോട് ചോദിക്കുകയും ചെയ്താൽ. വഴിതെറ്റിയ ഒരു AI, കിംവദന്തികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നൽകുകയും ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സുഖസൗകര്യങ്ങൾ, വൈവിധ്യം, ഉപയോഗക്ഷമത എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കുകയും ചെയ്തേക്കാം.
ഡാറ്റയുടെ അഭാവമാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയെ യഥാർത്ഥത്തിൽ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നത് എന്നതിനാലാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്. ഡാറ്റയാണ് ഇന്ന് നമുക്കുള്ള ഏറ്റവും വലിയ വിഭവം. തകരാറുള്ളതോ പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ഇല്ലാത്തതോ ആയ, ഉപഭോക്താക്കളുടെ അനുഭവത്തെയോ നിർണായകമായ സിസ്റ്റങ്ങളെയോ പോലും ദോഷകരമായി ബാധിക്കുന്ന ഒരു AI കമ്പനികൾക്ക് താങ്ങാനാവില്ല.
ശരിയായ ഡാറ്റ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ സംഭവിക്കുന്നത്, ഉപഭോക്താവ് തിരയുന്ന ഉൽപ്പന്നം നിലവിലില്ലെന്ന് AI അറിയിക്കും, കൂടാതെ ഒരു പൂരകമെന്ന നിലയിൽ വിപണിയിൽ നിലവിലുള്ളതും ഉപഭോക്താവിന്റെ പ്രൊഫൈലുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതുമായ ഓപ്ഷനുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളും ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യും; അവർ തിരയുന്ന സ്നീക്കറുകൾ ഇപ്പോൾ വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉത്ഭവിക്കുന്ന ഒരു കിംവദന്തി മാത്രമാണെന്ന് വിശദീകരിക്കുക; കൂടാതെ അവരുടെ മുൻഗണനകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ പുതിയ മോഡലുകൾ ലഭ്യമാകുമ്പോൾ ഉപഭോക്താവിനെ ബന്ധപ്പെടാൻ പോലും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുക എന്നതാണ്.
പ്രോസസ്സ് ചെയ്തതും, ഏകീകൃതവും, പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചതും, വിശ്വസനീയവുമായ ഡാറ്റ തത്സമയം ലഭ്യമാകേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത സ്ഥിരമാണ്. AI മത്സരശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് പോലും, ഡാറ്റാബേസുകൾ മുഴുവൻ പ്രക്രിയയുടെയും മൂലക്കല്ലായി തുടരുന്നതിനാൽ, അവ മുമ്പെന്നത്തേക്കാളും പ്രധാനമാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് ഡാറ്റ വിടവ് നികത്തുക എന്നതാണ് ആദ്യപടി. അപ്പോൾ മാത്രമേ AI യുടെ യഥാർത്ഥ സാധ്യതകൾ തുറക്കപ്പെടുകയുള്ളൂ.
