Tekoälyksen tulevaisuus on agenteilla: Onko datasi valmis?

Tekoälysagentit ovat kehittymässä yhdeksi seuraavista suurista kehitysaskelista yritysten teknologiassa. Markkinointivirkailusta ja asiakaskokemusautomaatiosta digitaalisiin avustajiin ja sisäisiin tuottavuustyökaluihin älykkäät agentit lupaavat sujuvoittaa päätöksentekoa, toimia reaaliajassa ja oppia itsenäisesti vuorovaikutuksen kautta datan, järjestelmien ja ihmisten kanssa.

Mutta ennen kuin nämä järjestelmät voivat tarjota merkittävää arvoa liiketoiminnalle, perustava kysymys on ratkaistava: Onko datasi valmis?

Tekoälysagenttien tehokkuus riippuu siitä, mihin datan laatuun, täydellisyyteen ja saatavuuteen ne nojaavat. Ilman vahvaa dataperustaa agentit vaarantavat päätöksentekonsa sirpaleisten syötteiden perusteella, mikä johtaa virheellisiin tuloksiin, harhaanjohtaviin suositusten ja jopa vaatimustenmukaisuusongelmiin.

Datan laatu on todellinen tekoälynpulsa

Huolimatta koneoppimisen ja tekoälyarkkitehtuurin edistymistä, datan laatu on edelleen ylin toiminnallinen este tekoälymenestykselle. Itse asiassa yli puolet organisaatioista mainitsee heikon datan laadun pääesteeksi tekoälyadoption onnistumiselle. Ongelma ei ole agentin älykkyydessä, vaan sen tukemassa datan eheys ja käytettävyys.

Ja vaikka tekoälysagentit on suunniteltu toimimaan nopeasti ja itsenäisesti, ne hidastuvat lopulta samojen pullonkaulojen vuoksi, jotka ovat vaivanneet datajoukkueita vuosia. Data-ammattilaiset viettävät edelleen noin 80% ajastaan datan puhdistamiseen ja valmisteluun, mikä rajoittaa innovaation ja kokeilun aikaa. Tämä viive on vastaanottamaton ympäristöissä, joissa tekoälysagenttien on jatkuvasti opittava ja reagoitava dynaamisiin syötteisiin.

Miksi sirpaleinen data on edelleen niin yleinen?

Organisaatioiden laajentuminen on suuri osa ongelmaa. Ajan myötä asiakastiedot hajoavat kymmeniin alustoihin – CRM:ään, verkkokauppoihin, sovelluksiin, asiakaspalvelukeskuksiin, analytiikkatyökaluihin, uskollisuusohjelmiin ja muihin. Kukin niistä on suunniteltu tiettyyn tehtävään, ei yhteentoimivuuteen. Tämä johtaa erilliseen, sirpaleiseen ekosysteemiin, jossa yksikään työkalu ei ole kokonainen kuva.
Teollisuustutkimus osoitti, että 62% Yhdysvaltain vähittäiskauppiailta on yli 50 järjestelmää, jotka sisältävät kuluttajatietoja kerran. Tämä luo sirpaleisuutta, josta on lähes mahdotonta rakentaa reaaliaikainen, loppupään näkymä asiakkaan polusta. Sirpaleinen maisema pakottaa agentit toimimaan osittaisilla tiedoilla, mikä heikentää heidän kykyään tunnistaa kuvioita, ylläpitää jatkuvuutta tai soveltaa sopivia personointistrategioita.

Datan silot johtavat myös identiteetin sirpaleisuuteen, mikä voi haitata kohdistusta tai asiakastietoja ja uskollisuutta. Yksi asiakas voi näkyä useana eri tietueena useissa tietokannoissa, joissa on hieman erilaiset nimet, sähköpostiosoitteet, laitteiden tunnistetunnukset tai käyttäytymismallit. Tämä sekoittaa tekoälyjärjestelmiä, jotka eivät voi määrittää, kumpi tietue on oikein, mitä on yhdistettävä, mitä asiakas haluaa tai edes onko eri vuorovaikutukset saman yksilön kanssa.

Tämä muodostuu entistä kriittisemmäksi kasvavan tietosuoja-sääntelyn, kuten Yleisen tietosuoja-asetuksen (GDPR) ja Kalifornian kuluttajansuojalain (CCPA), myötä, jotka vaativat selkeää suostumusjohtoa ja avoimuutta siitä, miten asiakastietoja käytetään. Asiakastietojen yhdistäminen ei ole vain paremman suorituskyvyn vaatimusta, vaan myös noudattamista ja luottamusta.

Neljä datan valmiuden peruspilaria

Ennen kuin agentteja käytetään laajasti yrityksissä, organisaatioiden on ensin saatava dataperustansa järjestykseen. Tämä tarkoittaa priorisointia:

1. Yhdistetty data-infrastruktuuri: Yhdistetty perusta yhdistää kaikki asiakastiedon lähteet yhdeksi, yhtenäiseksi ympäristöksi. Tämä on edellytys sille, että agentit voivat tehdä päätöksiä koko asiakkaan polun yli, eikä vain eristetyissä kanavissa.
2. Tarkan identiteetin määritys: Identiteetin määritys on prosessi, jossa yhdistetään datapisteitä laitteiden, järjestelmien ja tunnisteiden yli, jotta voidaan muodostaa täydellinen, 360-asteen asiakkaan profiili. Tämä varmistaa, että tekoälysagentit tunnistavat käyttäjät oikein, personoivat asianmukaisesti ja välttävät toistoa tai virheitä.
3. Reaaliaikainen saatavuus: Nopeus on tärkeää. Monissa tapauksissa tehokkuus on yhtä tärkeää kuin tarkkuus. Tekoälysagenttien on oltava pääsy nykyisiin, hetkessä oleviin tietoihin, jotta ne voivat tehdä älykkäitä ja tarkkoja päätöksiä, olipa kyse asiakastukiongelmasta, suositusten mukauttamisesta tai personointistrategian päivittämisestä.
4. Noudattamisperusta: Kun tekoälysagentit alkavat automatisoida päätöksiä, jotka vaikuttavat yksilöihin, mitä heille tarjotaan, miten heidät palveletaan tai miten heidän tietojaan käsitellään, noudattaminen ei voi olla jälkikäteen. Yritysten on sisäänrakennettava suostumusseuranta, datan polku ja roolipohjainen pääsy valvojaan perustaan.

Tekoälysagentit muuttavat identiteetin määritystä

Nykyisen dataperustan elementeistä identiteetin määritys on historiallisesti ollut yksi monimutkaisimmista ja resursseintensiivisimmistä, erityisesti suuryritysten tasolla. Tekoälysagenttien on oltava johdonmukainen, täydellinen kuva asiakkaasta, jotta ne voivat toimia tehokkaasti, mutta kun data on sirpaleista järjestelmissä, tämä selkeys hajoaa, ja asiakkaan polku kärsii.

Mitä nyt muuttuu, on se, että tekoälysagentit eivät ole vain riippuvaisia identiteetin määrityksestä; ne ottavat sen itselleen. Sen sijaan, että nojaavat tilan sääntöihin tai erätyöihin, tekoälypohjaiset identiteetin määritysagentit käyttävät koneoppimista ingestoidakseen tietojoukkoja ja yhdistääkseen sirpaleiset tietueet tarkoiksi asiakkaan näkymiksi. Nämä agentit arvioivat jatkuvasti signaaleja, kuten jakaja-IDs, transaktiokuvioita ja metadataa, jotta voidaan määrittää, mitkä tietueet kuuluvat yhdelle yksilölle.

Tuloksena on dynaaminen identiteetin määritysprosessi, joka tarjoaa:

• Suuremman tarkkuuden älykkään kuvion tunnistamisen kautta
• Reaaliaikaiset päivitykset, kun uusia tietoja syötetään ja puhdistetaan
• Selitettävyyden takana olevat päätöksentekomekanismit, jotka parantavat avoimuutta ja luottamusta
• Skalattavuutta ilman aikaa vievää manuaalista säätöä tai sääntöjen hallintaa

Kun tekoälysagentit hallinnoivat identiteetin määritystä, yritykset voivat lopulta poistaa datan aukot ja toistot, jotka hidastavat personointia, orkestraatiota ja automaatiota, ja lopputuloksena on parempi asiakaskokemus. Nämä agentit eivät vain puhdista dataa; ne rakentavat perustan, joka mahdollistaa älykkään asiakaskokemuksen skaalattavasti.

Innovaatiosta operatiiviseen valmiuteen

On houkuttelevaa kiirehtiä tekoälyprojekteja, mutta perustavanlaatuisten datatöiden ohittaminen on kallista virhettä. Sen sijaan organisaatioiden on:

• Tarkastettava datajärjestelmiä toistuvuuden, sirpaleisuuden ja viiveen osalta
• Investoitu teknologioihin, jotka yhdistävät ja kontekstualisoivat dataa
• Sisäänrakennettu noudattaminen dataoperaatioihin, ei jälkikäteen
• Markkinointi-, data-, tietosuoja- ja tekoälysidosryhmien kohdennus aikaisin
• Rakennettu ihmisen valvonta ja palautusilmukat vahvistamaan ja tarkentamaan agenttien suorituskykyä

Tekoälysagentit muuttavat jo, miten yritykset toimivat eri aloilla – vähittäiskaupasta rahoitukseen. Mutta heidän menestyksensä ei riipu loistavista käyttöliittymistä tai uusimmista algoritmeista. Se riippuu datan luotettavuudesta, täydellisyydestä ja ajantasaisuudesta, jolle ne perustuvat. Jos datasi ei ole valmis, agenttisi eivät olekaan.