De flesta företag världen över använder artificiell intelligens i sin verksamhet. Vissa affärsstrukturer existerar oavsett företagets verksamhetsområde, såsom en marknadsavdelning som fokuserar på att skapa kampanjer som garanterar fler kunder, nöjdare kunder, reklam etc. Detta är inte annorlunda med AI. Man kan lugnt säga att i princip varje organisation kommer att ha AI tillämpad på olika nivåer av problem och lösningar, antingen i någon process eller till och med i en hel avdelning.
Ett mycket aktuellt område för denna implementering är genom AI-agenter, skapade för att vara medpiloter i olika aktiviteter, särskilt de som kräver interaktion med kunden, för att garantera en bättre upplevelse. Men att bara implementera AI räcker inte. Precis som alla tekniker, lösningar eller system kräver AI en viss infrastruktur.
En sammanhängande och sammanhängande dataplattform är oerhört nödvändig, eftersom den kan användas för att träna AI med all information som företaget redan har, oavsett om det gäller sina kunder eller andra detaljer som rör dess verksamhet. Denna utbildning är komplex och beror till stor del på primärdata om interaktioner som genomförts under åratal av transaktioner. Detta är avgörande för att skapa effektiva marknadsföringsstrategier.
Medan 81 % av varumärkena påstår sig vara ”bra” eller ”utmärkta” på att skapa positivt kundengagemang, håller endast 62 % av konsumenterna med. Endast 16 % av varumärkena håller starkt med om att de har den data de behöver för att förstå sina kunder, och endast 19 % av företagen håller starkt med om att de har en heltäckande profil av sina kunder (Twilio Customer Engagement Report 2024). Allt handlar om datagapet!
Det är avgörande att fylla dataluckorna. Faktum är att många företag går samman för att få djupare insikter om sina kunder genom att kombinera sina databaser. All AI är, och kommer alltid att vara, bara så bra som de data som matar den. Utan kunskap om hur man presterar bättre, kommer det att vara med luckor som gör hela skillnaden.
Du har förmodligen stött på den här situationen förut. Om du till exempel köper skor online och frågar en AI-chatbot om en ny skomodell som ännu inte har tillkännagivits, kan en missriktad AI ge falsk information baserad på rykten och fabricera data om produktens komfort, mångsidighet och användbarhet.
Detta händer eftersom bristen på data är det som verkligen begränsar denna teknik. Data är den största resursen vi har idag. Företag har inte råd med en AI som inte fungerar som den ska eller saknar relevant data, vilket skadar deras kunders upplevelse eller till och med kritiska system.
Med korrekt data skulle det i den här situationen hända att AI:n informerar konsumenten om att den produkt de letar efter inte existerar, och som ett komplement kan den också erbjuda information om alternativ som redan finns på marknaden och som matchar konsumentens profil; förklarar varför de sneakers de letar efter för närvarande bara är ett rykte som kommer från otillförlitliga källor; och till och med erbjuder sig att kontakta konsumenten när nya modeller som passar deras preferenser blir tillgängliga.
Behovet av bearbetade, enhetliga, verifierade och tillförlitliga data, tillgängliga i realtid, är konstant. Databaser är viktigare än någonsin eftersom de, även för att främja AI:s konkurrenskraft, förblir hörnstenen i hela processen. Därför är det första steget att fylla dataklyftan. Först då kommer AI:s verkliga potential att frigöras.
