La majoria d'empreses de tot el món estan adoptant la intel·ligència artificial en les seves operacions. Existeixen certes estructures empresarials independentment del camp d'activitat de l'empresa, com ara tenir un departament de màrqueting centrat en la creació de campanyes que garanteixin més clients, clients més satisfets, publicitat, etc. Això no és diferent amb la IA. Es pot dir que bàsicament totes les organitzacions tindran la IA aplicada a diferents nivells de problemes i solucions, ja sigui en algun procés o fins i tot en tot un departament.
Un àmbit molt actual d'aquesta adopció és a través dels agents d'IA, creats per ser copilots de diverses activitats, especialment aquelles que requereixen interacció amb el client, per tal de garantir una millor experiència. Però simplement implementar la IA no és suficient. Com qualsevol tecnologia, solució o sistema, la IA requereix una infraestructura determinada.
Una plataforma de dades coherent i cohesionada és extremadament necessària, ja que es pot utilitzar per entrenar la IA amb tota la informació que l'empresa ja posseeix, ja sigui sobre els seus clients o qualsevol altre detall relacionat amb el seu funcionament. Aquesta formació és complexa i depèn en gran mesura de dades primàries sobre interaccions realitzades durant anys de transaccions. Això és essencial per crear estratègies de màrqueting eficients.
Mentre que el 81% de les marques afirmen ser "bones" o "excel·lents" a l'hora de proporcionar una interacció positiva amb els clients, només el 62% dels consumidors hi estan d'acord. Només el 16% de les marques estan totalment d'acord que tenen les dades que necessiten per entendre els seus clients, i només el 19% de les empreses estan totalment d'acord que tenen un perfil complet dels seus clients (Informe de compromís amb els clients de Twilio 2024). Tot plegat es redueix a la bretxa de dades!
És crucial omplir les mancances de dades. De fet, moltes empreses s'estan fusionant per obtenir informació més profunda sobre els seus clients combinant les seves bases de dades. Qualsevol IA és, i sempre serà, tan bona com les dades que l'alimenten. Sense el coneixement de com millorar el seu rendiment, estarà treballant amb mancances que marcaran la diferència.
Probablement ja t'has trobat amb aquesta situació abans. Per exemple, si compres sabates en línia i preguntes a un chatbot d'IA sobre un nou model de sabata que encara no s'ha anunciat. Una IA equivocada podria proporcionar informació falsa basada en rumors, fabricant dades sobre la comoditat, la versatilitat i la usabilitat del producte.
Això passa perquè la manca de dades és el que realment limita aquesta tecnologia. Les dades són el recurs més important que tenim avui dia. Les empreses no es poden permetre tenir una IA que no funcioni correctament o que no tingui dades rellevants, perjudicant l'experiència dels seus clients o fins i tot sistemes crítics.
Amb les dades correctes, el que passaria en aquesta situació és que la IA informaria al consumidor sobre la inexistència del producte que busca, i com a complement també podria oferir informació sobre opcions que ja hi ha al mercat i que coincideixen amb el perfil del consumidor; explicar per què les sabatilles esportives que busca són, ara per ara, només un rumor originat per fonts poc fiables; i fins i tot oferir-se a contactar amb el consumidor quan hi hagi nous models que s'adaptin a les seves preferències.
La necessitat de dades processades, unificades, verificades i fiables, disponibles en temps real, és constant. Les bases de dades són més importants que mai perquè, fins i tot per avançar en la competitivitat de la IA, continuen sent la pedra angular de tot el procés. És per això que el primer pas és omplir el buit de dades. Només llavors es desbloquejarà el veritable potencial de la IA.
