Većina tvrtki diljem svijeta primjenjuje umjetnu inteligenciju u svoje poslovanje. Određene poslovne strukture postoje neovisno o području djelovanja tvrtke, poput marketinškog odjela usmjerenog na stvaranje kampanja koje jamče više kupaca, zadovoljnije kupce, oglašavanje itd. To nije drugačije s umjetnom inteligencijom. Može se reći da će u osnovi svaka organizacija imati umjetnu inteligenciju primijenjenu na različitim razinama problema i rješenja, bilo u nekom procesu ili čak u cijelom odjelu.
Jedno vrlo aktualno područje ovog usvajanja su AI agenti, stvoreni da budu kopiloti raznih aktivnosti, posebno onih koje zahtijevaju interakciju s korisnikom, kako bi se jamčilo bolje iskustvo. Ali sama implementacija AI nije dovoljna. Kao i svaka tehnologija, rješenje ili sustav, AI zahtijeva određenu infrastrukturu.
Koherentna i kohezivna podatkovna platforma izuzetno je potrebna jer se može koristiti za obuku umjetne inteligencije sa svim informacijama koje tvrtka već posjeduje, bilo o svojim kupcima ili bilo kojem drugom detalju koji uključuje njezino poslovanje. Ova obuka je složena i uvelike ovisi o primarnim podacima o interakcijama provedenim tijekom godina transakcija. To je ključno za stvaranje učinkovitih marketinških strategija.
Iako 81% brendova tvrdi da su „dobri“ ili „izvrsni“ u pružanju pozitivnog angažmana kupaca, samo 62% potrošača se slaže. Samo 16% brendova se snažno slaže da imaju podatke koji su im potrebni za razumijevanje svojih kupaca, a samo 19% tvrtki se snažno slaže da imaju sveobuhvatan profil svojih kupaca (Twilio Customer Engagement Report 2024). Sve se vrti oko nedostatka podataka!
Ključno je popuniti praznine u podacima. Zapravo, mnoge se tvrtke spajaju kako bi dobile dublji uvid u svoje kupce kombiniranjem svojih baza podataka. Svaka umjetna inteligencija jest i uvijek će biti dobra samo onoliko koliko su dobri podaci koji je hrane. Bez znanja o tome kako bolje funkcionirati, radit će s prazninama koje čine svu razliku.
Vjerojatno ste se već susreli s ovom situacijom. Na primjer, ako kupujete cipele online i pitate AI chatbota o novom modelu cipela koji još nije najavljen. Zavedena AI mogla bi pružiti lažne informacije na temelju glasina, izmišljajući podatke o udobnosti, svestranosti i upotrebljivosti proizvoda.
To se događa jer nedostatak podataka uistinu ograničava ovu tehnologiju. Podaci su najveći resurs koji danas imamo. Tvrtke si ne mogu priuštiti umjetnu inteligenciju koja ne radi ispravno ili joj nedostaju relevantni podaci, što šteti iskustvu njihovih korisnika ili čak kritičnim sustavima.
S točnim podacima, ono što bi se u ovoj situaciji dogodilo jest da bi umjetna inteligencija obavijestila potrošača o nepostojanju proizvoda koji traži, a kao nadopunu mogla bi ponuditi i informacije o opcijama koje su već na tržištu i koje odgovaraju profilu potrošača; objasniti zašto su tenisice koje traže, za sada, samo glasina koja potječe iz nepouzdanih izvora; pa čak i ponuditi kontaktiranje potrošača kada postanu dostupni novi modeli koji odgovaraju njihovim preferencijama.
Potreba za obrađenim, objedinjenim, provjerenim i pouzdanim podacima, dostupnim u stvarnom vremenu, stalna je. Baze podataka važnije su nego ikad jer, čak i za unapređenje konkurentnosti umjetne inteligencije, one ostaju temelj cijelog procesa. Zato je prvi korak popunjavanje praznine u podacima. Tek tada će se osloboditi pravi potencijal umjetne inteligencije.
