Większość firm na całym świecie wdraża sztuczną inteligencję w swoich działaniach. Istnieją pewne struktury biznesowe, niezależnie od branży, w której działa firma, takie jak dział marketingu skupiony na tworzeniu kampanii gwarantujących większą liczbę klientów, bardziej zadowolonych klientów, reklamę itp. Nie inaczej jest w przypadku sztucznej inteligencji. Można śmiało powiedzieć, że praktycznie każda organizacja będzie miała zastosowanie sztucznej inteligencji do różnych poziomów problemów i rozwiązań, czy to w ramach procesu, czy nawet całego działu.
Jednym z bardzo aktualnych obszarów tej adopcji są agenci AI, stworzeni do pełnienia funkcji współpilotów w różnych działaniach, zwłaszcza tych wymagających interakcji z klientem, aby zagwarantować lepsze doświadczenia. Jednak samo wdrożenie AI nie wystarczy. Jak każda technologia, rozwiązanie czy system, AI wymaga określonej infrastruktury.
Spójna i zwarta platforma danych jest niezwykle niezbędna, ponieważ można ją wykorzystać do trenowania sztucznej inteligencji (AI) z wykorzystaniem wszystkich informacji, którymi firma już dysponuje, zarówno o klientach, jak i innych szczegółach związanych z jej działalnością. Szkolenie to jest złożone i w dużej mierze opiera się na danych pierwotnych dotyczących interakcji przeprowadzonych na przestrzeni lat. Jest to niezbędne do tworzenia skutecznych strategii marketingowych.
Chociaż 81% marek twierdzi, że jest „dobrych” lub „doskonałych” w zapewnianiu pozytywnego zaangażowania klientów, tylko 62% konsumentów zgadza się z tym stwierdzeniem. Tylko 16% marek zdecydowanie przyznaje, że dysponuje danymi niezbędnymi do zrozumienia swoich klientów, a tylko 19% firm zdecydowanie przyznaje, że posiada kompleksowy profil swoich klientów (Twilio Customer Engagement Report 2024). Wszystko sprowadza się do luki w danych!
Kluczowe jest wypełnienie luk w danych. Wiele firm łączy się, aby uzyskać głębszy wgląd w sytuację swoich klientów poprzez łączenie baz danych. Każda sztuczna inteligencja jest i zawsze będzie tak dobra, jak dane, które ją zasilają. Bez wiedzy o tym, jak działać lepiej, będzie pracować nad lukami, które robią ogromną różnicę.
Prawdopodobnie spotkałeś się już z taką sytuacją. Na przykład, gdy kupujesz buty online i pytasz chatbota AI o nowy model butów, który jeszcze nie został zapowiedziany, źle zorientowana sztuczna inteligencja może podać fałszywe informacje oparte na plotkach, manipulując danymi na temat wygody, wszechstronności i użyteczności produktu.
Dzieje się tak, ponieważ brak danych jest prawdziwym ograniczeniem tej technologii. Dane to najcenniejszy zasób, jakim dysponujemy obecnie. Firmy nie mogą sobie pozwolić na posiadanie sztucznej inteligencji, która działa nieprawidłowo lub nie dostarcza odpowiednich danych, co negatywnie wpływa na doświadczenia klientów, a nawet na kluczowe systemy.
Gdyby w tej sytuacji istniały prawidłowe dane, sztuczna inteligencja informowałaby konsumenta o nieistnieniu poszukiwanego przez niego produktu, a dodatkowo mogłaby oferować informacje o dostępnych na rynku opcjach odpowiadających profilowi konsumenta; wyjaśniać, dlaczego poszukiwane przez niego buty sportowe są na razie jedynie plotką pochodzącą z niepewnych źródeł; a nawet proponować kontakt z konsumentem, gdy pojawią się nowe modele odpowiadające jego preferencjom.
Zapotrzebowanie na przetworzone, ujednolicone, zweryfikowane i wiarygodne dane, dostępne w czasie rzeczywistym, jest nieustanne. Bazy danych są ważniejsze niż kiedykolwiek, ponieważ nawet w celu zwiększenia konkurencyjności sztucznej inteligencji, pozostają one fundamentem całego procesu. Dlatego pierwszym krokiem jest wypełnienie luki w danych. Dopiero wtedy zostanie uwolniony prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji.
