De flesta företag i världen inför artificiell intelligens i sina verksamheter. Det finns vissa affärsstrukturer som är oberoende av företagets verksamhetsområde, som att ha en marknadsavdelning som fokuserar på att skapa kampanjer som garanterar fler kunder, nöjdare kunder, reklam etc. Det kommer inte att vara annorlunda med AI, varken nu eller i framtiden. Det är säkert att säga att nästan varje organisation i princip kommer att ha inom sig, i någon process eller till och med i en hel avdelning, AI tillämpad på olika nivåer av problem och lösningar.
Ett mycket aktuellt område för denna adoption sker genom AI-agenter, skapade för att vara co-piloter i olika aktiviteter, främst de som kräver kundinteraktion, för att säkerställa en bättre upplevelse. Men, det räcker inte att bara implementera AI. Som alla teknologier, lösningar och system kräver AI en viss infrastruktur.
En sammanhängande och enhetlig dataplattform är avgörande eftersom den kan användas för att träna AI med all information företaget redan har, oavsett om det gäller kunder eller andra detaljer kring verksamheten. Denna träning är komplex och beror till stor del på primärdata om de interaktioner som ägt rum under många års transaktioner. Det är avgörande för att skapa effektiva marknadsföringsstrategier.
Medan 81 % av märkena hävdar att de är "bra" eller "utmärkta" på att ge positiv kundengagemang, håller endast 62 % av konsumenterna med om det. 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 omfattande profil av sina kunder (Twilio Customer Engagement Report 2024). Det handlar om datagapet!
Det är avgörande att fylla i dataluckorna. Faktiskt fusionerar många företag för att få djupare insikter om sina kunder genom att sammanfoga sina databaser. Varje AI är och kommer alltid att vara lika bra som de data som matar den. Utan att veta hur man ska agera bättre kommer hon att arbeta med luckor som gör hela skillnaden.
Du har säkert stött på den här situationen. Till exempel, om du köper skor online och frågar en AI-chatbot om en ny skomodell som ännu inte har tillkännagivits. En felaktig AI kan ge falsk information baserad på rykten, hitta på data om produktens komfort, mångsidighet och användbarhet.
Det händer eftersom bristen på data är det som verkligen begränsar denna teknik. Data är den största resursen vi har idag. Företagen har inte råd att ha en hallucinerande AI eller en utan relevanta data, vilket skadar kundupplevelsen eller till och med kritiska system.
Med rätt data skulle det i denna situation vara att AI:n informerar konsumenten om att produkten de söker inte finns, och som tillägg kan den också erbjuda information om alternativ som redan säljs och som matchar konsumentens profil; förklara varför de sneakers de söker för tillfället bara är ett rykte som härrör från opålitliga källor; och till och med erbjuda sig att kontakta konsumenten när nya modeller som passar deras preferenser finns tillgängliga.
Behovet av bearbetade, enade, verifierade och tillförlitliga data som är tillgängliga i realtid är konstant. Databaser är viktigare än någonsin eftersom de, även för att förbättra AI:s konkurrenskraft, fortfarande är grundstenen i hela processen. Det är därför det första steget är att fylla i dataluckan. Först då kommer den verkliga potentialen hos AI att frigöras.