世界上大多数公司正在将人工智能应用于其运营中。 有些商业结构与公司的业务领域无关，比如设立一个专注于制定广告活动以吸引更多客户、提高客户满意度、进行宣传等的市场部门。 这不会也不会因为人工智能而不同。 可以说，几乎所有的组织内部，在某个流程或甚至整个部门中，都应用着不同层次的问题和解决方案的人工智能。
一个非常当前的应用领域是通过人工智能代理实现的，这些代理被设计为多种活动的副驾驶，尤其是那些需要与客户互动的活动，以确保更好的体验。 但，仅仅实现人工智能还不够。 像任何技术、解决方案、系统一样，人工智能也需要一定的基础设施。
一个连贯且一致的数据平台是非常必要的，因为它可以用来用公司已有的所有信息来训练人工智能，无论是关于客户还是涉及运营的其他细节。 这个培训很复杂，很大程度上依赖于多年来交易中进行的互动的原始数据。 这对于制定有效的营销策略至关重要。
虽然81%的品牌声称在提供积极的客户参与方面“良好”或“优秀”，但只有62%的消费者表示同意。 只有16%的品牌强烈同意他们拥有了解客户所需的数据，只有19%的公司强烈同意他们拥有全面的客户画像（Twilio 2024客户参与度报告）。 一切都关于数据空缺！
填补数据空缺至关重要。 实际上，许多公司正在合并以获得更深入的客户洞察，整合他们的数据库。 任何人工智能都和它所依赖的数据一样好，且永远如此。 由于不知道如何更好地行动，她将面临差距，这些差距会产生重大影响。
你可能已经遇到过这种情况。 例如，如果你在网上购买鞋子，并向人工智能聊天机器人询问一种尚未发布的新款鞋子。 一个错误的人工智能可能会根据谣言提供虚假信息，捏造关于产品的舒适性、多功能性和可用性的数据。
这是因为数据的缺乏才是真正限制这项技术的原因。 数据是我们今天拥有的最大资源。 企业不能奢望拥有一个出现幻觉或没有相关数据的人工智能，否则会损害客户体验，甚至影响关键系统。
如果数据正确，在这种情况下，人工智能会告知消费者所寻找的产品不存在，并且还可以提供符合消费者偏好的已在售的其他选项信息；解释为什么他寻找的运动鞋目前只是来自不可靠来源的谣言；甚至可以主动联系消费者，当符合其偏好的新款式上市时。
对已处理、统一、验证且可靠的数据的需求，实时可用，始终存在。 数据库比以往任何时候都更重要，因为即使要在人工智能的竞争中取得进展，它们仍然是整个过程的基石。 这就是为什么第一步是填补数据空白。 只有这样，人工智能的真正潜力才能被释放。
