विश्वभरका धेरैजसो कम्पनीहरूले आफ्नो सञ्चालनमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाइरहेका छन्। कम्पनीको गतिविधिको क्षेत्रलाई ध्यान नदिई केही व्यावसायिक संरचनाहरू अवस्थित छन्, जस्तै धेरै ग्राहकहरू, बढी सन्तुष्ट ग्राहकहरू, विज्ञापन, आदि ग्यारेन्टी गर्ने अभियानहरू सिर्जना गर्नमा केन्द्रित मार्केटिंग विभाग हुनु। यो AI सँग फरक छैन। यो भन्न सुरक्षित छ कि मूल रूपमा प्रत्येक संस्थाले कुनै प्रक्रियामा वा सम्पूर्ण विभागमा पनि विभिन्न स्तरका समस्या र समाधानहरूमा AI लागू गर्नेछ।
यस अपनाउने एउटा धेरै हालको क्षेत्र एआई एजेन्टहरू मार्फत हो, जसलाई विभिन्न गतिविधिहरूको सह-पाइलट बन्न सिर्जना गरिएको छ, विशेष गरी ती गतिविधिहरूलाई जसलाई ग्राहकसँग अन्तरक्रिया आवश्यक पर्दछ, राम्रो अनुभवको ग्यारेन्टी गर्नको लागि। तर केवल एआई कार्यान्वयन गर्नु पर्याप्त छैन। कुनै पनि प्रविधि, समाधान, वा प्रणाली जस्तै, एआईलाई निश्चित पूर्वाधार चाहिन्छ।
एक सुसंगत र एकताबद्ध डेटा प्लेटफर्म अत्यन्त आवश्यक छ, किनकि यसलाई कम्पनीसँग पहिले नै भएका सबै जानकारीहरू, चाहे यसको ग्राहकहरूको बारेमा होस् वा यसको सञ्चालनसँग सम्बन्धित अन्य कुनै पनि विवरणको बारेमा एआईलाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो प्रशिक्षण जटिल छ र धेरै हदसम्म वर्षौंको लेनदेनमा गरिएको अन्तरक्रियाको बारेमा प्राथमिक डेटामा निर्भर गर्दछ। यो कुशल मार्केटिङ रणनीतिहरू सिर्जना गर्न आवश्यक छ।
८१% ब्रान्डहरूले सकारात्मक ग्राहक संलग्नता प्रदान गर्नमा "राम्रो" वा "उत्कृष्ट" भएको दाबी गर्छन् भने, केवल ६२% उपभोक्ताहरू सहमत छन्। केवल १६% ब्रान्डहरू दृढतापूर्वक सहमत छन् कि उनीहरूसँग आफ्ना ग्राहकहरूलाई बुझ्न आवश्यक डेटा छ, र केवल १९% कम्पनीहरू दृढतापूर्वक सहमत छन् कि उनीहरूसँग आफ्ना ग्राहकहरूको विस्तृत प्रोफाइल छ (ट्विलियो ग्राहक संलग्नता रिपोर्ट २०२४)। यो सबै डेटा अन्तरको बारेमा हो!
डेटाको खाडल भर्नु महत्त्वपूर्ण छ। वास्तवमा, धेरै कम्पनीहरूले आफ्ना डाटाबेसहरू संयोजन गरेर आफ्ना ग्राहकहरूमा गहिरो अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्न मर्ज गरिरहेका छन्। कुनै पनि एआई, र सधैं, यसलाई फिड गर्ने डेटा जत्तिकै राम्रो हुन्छ। कसरी राम्रो प्रदर्शन गर्ने भन्ने ज्ञान बिना, यो सबै फरक पार्ने खाडलहरूसँग काम गर्नेछ।
तपाईंले सायद यो अवस्था पहिले पनि सामना गर्नुभएको होला। उदाहरणका लागि, यदि तपाईं अनलाइन जुत्ता किन्दै हुनुहुन्छ र एआई च्याटबटलाई नयाँ जुत्ता मोडेलको बारेमा सोध्नुहुन्छ जुन अहिलेसम्म घोषणा गरिएको छैन। गलत दिशामा रहेको एआईले अफवाहहरूमा आधारित गलत जानकारी प्रदान गर्न सक्छ, उत्पादनको आराम, बहुमुखी प्रतिभा र उपयोगिताको बारेमा बनावटी डेटा बनाउन सक्छ।
यो हुन्छ किनभने डेटाको अभावले नै यो प्रविधिलाई साँच्चै सीमित गर्छ। डेटा आज हामीसँग भएको सबैभन्दा ठूलो स्रोत हो। कम्पनीहरूले खराब काम गर्ने वा सान्दर्भिक डेटाको अभाव भएको, आफ्ना ग्राहकहरूको अनुभवलाई हानि पुर्याउने, वा महत्वपूर्ण प्रणालीहरूलाई पनि हानि पुर्याउने एआई राख्न सक्दैनन्।
सही तथ्याङ्कको साथ, यस अवस्थामा के हुनेछ भने एआईले उपभोक्तालाई उनीहरूले खोजिरहेको उत्पादनको अस्तित्व नभएको बारेमा जानकारी दिनेछ, र पूरकको रूपमा यसले बजारमा पहिले नै रहेका र उपभोक्ताको प्रोफाइलसँग मेल खाने विकल्पहरूको बारेमा जानकारी पनि प्रदान गर्न सक्छ; उनीहरूले खोजिरहेका जुत्ताहरू अहिलेको लागि, अविश्वसनीय स्रोतहरूबाट उत्पन्न भएको हल्ला मात्र किन हुन् भनेर व्याख्या गर्नुहोस्; र उपभोक्तालाई उनीहरूको प्राथमिकतामा मिल्ने नयाँ मोडेलहरू उपलब्ध हुँदा सम्पर्क गर्न पनि प्रस्ताव गर्नुहोस्।
वास्तविक समयमा उपलब्ध हुने प्रशोधित, एकीकृत, प्रमाणित र भरपर्दो डेटाको आवश्यकता निरन्तर छ। डाटाबेसहरू पहिलेभन्दा बढी महत्त्वपूर्ण छन् किनभने, एआई प्रतिस्पर्धात्मकतालाई अगाडि बढाउनको लागि पनि, तिनीहरू सम्पूर्ण प्रक्रियाको आधारशिला बनेका छन्। त्यसैले पहिलो चरण भनेको डेटाको खाडल भर्नु हो। त्यसपछि मात्र एआईको वास्तविक क्षमता अनलक हुनेछ।
