ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਢਾਂਚੇ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਹੋਣਾ ਜੋ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਗਾਹਕਾਂ, ਵਧੇਰੇ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਗਾਹਕਾਂ, ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਆਦਿ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਕਿ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਾਂ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ।
ਇਸ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮੌਜੂਦਾ ਖੇਤਰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਸਹਿ-ਪਾਇਲਟ ਬਣਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਪਰ ਸਿਰਫ਼ AI ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਹੱਲ, ਜਾਂ ਸਿਸਟਮ ਵਾਂਗ, AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸੁਮੇਲ ਅਤੇ ਇਕਜੁੱਟ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੰਪਨੀ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਭਾਵੇਂ ਉਸਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੋਈ ਹੋਰ ਵੇਰਵਾ, ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੌਰਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ 81% ਬ੍ਰਾਂਡ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਗਾਹਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ "ਚੰਗਾ" ਜਾਂ "ਸ਼ਾਨਦਾਰ" ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਿਰਫ 62% ਖਪਤਕਾਰ ਸਹਿਮਤ ਹਨ। ਸਿਰਫ 16% ਬ੍ਰਾਂਡ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹਿਮਤ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ 19% ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹਿਮਤ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਹੈ (ਟਵਿਲੀਓ ਗਾਹਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਰਿਪੋਰਟ 2024)। ਇਹ ਸਭ ਡੇਟਾ ਪਾੜੇ ਬਾਰੇ ਹੈ!
ਡੇਟਾ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਦਰਅਸਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰਲੇਵੇਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਕੋਈ ਵੀ AI ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਡੇਟਾ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਦੇ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪਾੜਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਸਾਰਾ ਫ਼ਰਕ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਪਹਿਲਾਂ ਵੀ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਔਨਲਾਈਨ ਜੁੱਤੇ ਖਰੀਦ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਿਸੇ AI ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਜੁੱਤੀ ਮਾਡਲ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਜਿਸਦਾ ਅਜੇ ਐਲਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ AI ਅਫਵਾਹਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਆਰਾਮ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਡੇਟਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੀ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਅੱਜ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਸਰੋਤ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹੀ AI ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਜੋ ਖਰਾਬ ਹੋ ਰਹੀ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੋਵੇ, ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਭਵ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਰਹੀ ਹੋਵੇ।
ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ AI ਖਪਤਕਾਰ ਨੂੰ ਉਸ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦਗੀ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸਦੀ ਉਹ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਵਜੋਂ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ; ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਉਹ ਜੋ ਸਨੀਕਰ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਹੁਣ ਲਈ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਅਫਵਾਹ ਕਿਉਂ ਹਨ ਜੋ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ; ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜਦੋਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਪਸੰਦਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਿਰੰਤਰ ਹੈ। ਡੇਟਾਬੇਸ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ, ਏਆਈ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ, ਉਹ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਅਧਾਰ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਡੇਟਾ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਨਾ ਹੈ। ਕੇਵਲ ਤਦ ਹੀ ਏਆਈ ਦੀ ਅਸਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
