Hầu hết các công ty trên toàn thế giới đang áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của mình. Một số cấu trúc kinh doanh nhất định tồn tại bất kể lĩnh vực hoạt động của công ty, chẳng hạn như có một bộ phận marketing tập trung vào việc tạo ra các chiến dịch nhằm đảm bảo có nhiều khách hàng hơn, khách hàng hài lòng hơn, quảng cáo, v.v. Điều này cũng không khác biệt với AI. Có thể nói rằng về cơ bản mọi tổ chức đều sẽ áp dụng AI vào các vấn đề và giải pháp ở các cấp độ khác nhau, hoặc trong một quy trình nào đó hoặc thậm chí trong toàn bộ một bộ phận.
Một lĩnh vực ứng dụng rất hiện đại của trí tuệ nhân tạo là thông qua các trợ lý ảo (AI), được tạo ra để hỗ trợ nhiều hoạt động khác nhau, đặc biệt là những hoạt động cần tương tác với khách hàng, nhằm đảm bảo trải nghiệm tốt hơn. Nhưng chỉ đơn thuần triển khai AI thôi là chưa đủ. Giống như bất kỳ công nghệ, giải pháp hay hệ thống nào, AI cũng cần một cơ sở hạ tầng nhất định.
Một nền tảng dữ liệu mạch lạc và thống nhất là vô cùng cần thiết, vì nó có thể được sử dụng để huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) với tất cả thông tin mà công ty đã sở hữu, cho dù đó là thông tin về khách hàng hay bất kỳ chi tiết nào khác liên quan đến hoạt động của công ty. Quá trình huấn luyện này rất phức tạp và phụ thuộc phần lớn vào dữ liệu gốc về các tương tác được thực hiện trong nhiều năm giao dịch. Điều này rất quan trọng để tạo ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả.
Mặc dù 81% thương hiệu tự nhận mình “tốt” hoặc “xuất sắc” trong việc mang lại trải nghiệm tích cực cho khách hàng, nhưng chỉ có 62% người tiêu dùng đồng ý. Chỉ có 16% thương hiệu hoàn toàn đồng ý rằng họ có dữ liệu cần thiết để hiểu khách hàng của mình, và chỉ có 19% công ty hoàn toàn đồng ý rằng họ có hồ sơ khách hàng toàn diện (Báo cáo Tương tác Khách hàng của Twilio năm 2024). Tất cả đều xoay quanh khoảng cách dữ liệu!
Việc lấp đầy những khoảng trống dữ liệu là vô cùng quan trọng. Trên thực tế, nhiều công ty đang sáp nhập để có được những hiểu biết sâu sắc hơn về khách hàng bằng cách kết hợp cơ sở dữ liệu của họ. Bất kỳ trí tuệ nhân tạo nào cũng chỉ tốt khi dữ liệu đầu vào tốt. Nếu thiếu kiến thức về cách hoạt động hiệu quả hơn, nó sẽ phải làm việc với những khoảng trống dữ liệu, và chính những khoảng trống đó mới tạo nên sự khác biệt.
Có lẽ bạn đã từng gặp phải tình huống này trước đây. Ví dụ, nếu bạn mua giày trực tuyến và hỏi chatbot AI về một mẫu giày mới chưa được công bố. Một AI thiếu kinh nghiệm có thể cung cấp thông tin sai lệch dựa trên tin đồn, bịa đặt dữ liệu về sự thoải mái, tính đa dụng và khả năng sử dụng của sản phẩm.
Điều này xảy ra vì sự thiếu dữ liệu chính là yếu tố thực sự hạn chế công nghệ này. Dữ liệu là nguồn tài nguyên quý giá nhất mà chúng ta có hiện nay. Các công ty không thể chấp nhận việc AI hoạt động sai chức năng hoặc thiếu dữ liệu liên quan, gây ảnh hưởng xấu đến trải nghiệm của khách hàng hoặc thậm chí cả các hệ thống quan trọng.
Với dữ liệu chính xác, trong trường hợp này, AI sẽ thông báo cho người tiêu dùng về việc sản phẩm họ đang tìm kiếm không tồn tại, và bổ sung thêm thông tin về các lựa chọn đã có trên thị trường phù hợp với hồ sơ người tiêu dùng; giải thích lý do tại sao đôi giày thể thao họ đang tìm kiếm hiện chỉ là tin đồn xuất phát từ các nguồn không đáng tin cậy; và thậm chí đề nghị liên hệ với người tiêu dùng khi có các mẫu mới phù hợp với sở thích của họ.
Nhu cầu về dữ liệu đã được xử lý, thống nhất, xác minh và đáng tin cậy, có sẵn trong thời gian thực, là không ngừng nghỉ. Cơ sở dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết bởi vì, ngay cả để nâng cao khả năng cạnh tranh của AI, chúng vẫn là nền tảng của toàn bộ quy trình. Đó là lý do tại sao bước đầu tiên là lấp đầy khoảng trống dữ liệu. Chỉ khi đó, tiềm năng thực sự của AI mới được khai phá.
