Budućnost umjetne inteligencije je agentska: Jesu li vaši podaci spremni?

AI agenti se oblikuju kao jedan od sljedećih velikih razvojnih koraka u poslovnoj tehnologiji. Od marketinške orkestracije i automatizacije korisničkog iskustva do digitalnih asistenata i alata za internu produktivnost, inteligentni agenti obećavaju pojednostavljenje donošenja odluka, rad u stvarnom vremenu i autonomno učenje dok komuniciraju s podacima, sustavima i ljudima.

Ali prije nego što ovi sustavi mogu pružiti značajnu vrijednost tvrtkama, mora se odgovoriti na temeljno pitanje: Jesu li vaši podaci spremni?

Učinkovitost AI agenata ovisi o kvaliteti, potpunosti i dostupnosti podataka na koje se oslanjaju. Bez snažne baze podataka, agenti riskiraju donošenje odluka na temelju fragmentiranih ulaznih podataka, što dovodi do pogrešnih izlaznih podataka, pristranih preporuka, pa čak i problema s usklađenošću.

Kvaliteta podataka je pravo usko grlo umjetne inteligencije

Unatoč napretku u strojnom učenju i arhitekturi umjetne inteligencije, kvaliteta podataka ostaje glavna operativna prepreka uspjehu umjetne inteligencije. Zapravo više od pola organizacija navodi lošu kvalitetu podataka kao glavnu prepreku uspješnom usvajanju umjetne inteligencije. Problem nije inteligencija agenta - već integritet i upotrebljivost podataka koji ga podržavaju.

I premda su AI agenti napravljeni za brz i autonoman rad, u konačnici ih usporavaju ista uska grla koja godinama muče podatkovne timove. Stručnjaci za podatke i dalje troše oko 80% njihovo vrijeme čišćenja i pripreme podataka, ograničavajući vrijeme za inovacije i eksperimentiranje. To kašnjenje je neprihvatljivo u okruženjima u kojima agenti umjetne inteligencije moraju kontinuirano učiti i reagirati na dinamičke ulazne podatke.

Zašto su fragmentirani podaci još uvijek toliko česti?

Organizacijsko širenje je veliki dio problema. S vremenom se podaci o kupcima raspršuju po desecima platformi - CRM-ovima, sustavima e-trgovine, aplikacijama, pozivnim centrima, alatima za analitiku, programima vjernosti i još mnogo toga. Svaka je izgrađena za određeni zadatak, a ne za interoperabilnost. To rezultira raznolikim, fragmentiranim ekosustavom u kojem nijedan alat nema potpunu sliku.

An studija industrije utvrđeno je da 62% američkih trgovaca ima više od 50 sustava koji u bilo kojem trenutku pohranjuju podatke o potrošačima. To stvara fragmentaciju koja gotovo onemogućuje izradu cjelovitog pregleda putovanja kupca u stvarnom vremenu. Nepovezan krajolik prisiljava agente da rade na djelomičnim podacima, što potkopava njihovu sposobnost prepoznavanja obrazaca, održavanja kontinuiteta ili primjene odgovarajućih strategija personalizacije.

Silosi podataka također dovode do fragmentacije identiteta, što može ometati ciljanje ili povjerenje i lojalnost kupaca. Jedan kupac može se pojaviti kao nekoliko različitih zapisa u više baza podataka s malo drugačijim imenima, e-mail adresama, ID-ovima uređaja ili ponašanjem. To zbunjuje sustave umjetne inteligencije, koji ne mogu utvrditi koji je zapis točan, što treba konsolidirati, što kupac želi ili čak pripadaju li različite interakcije istoj osobi.

To postaje još važnije s obzirom na sve strože propise o privatnosti, poput Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR) i Kalifornijski zakon o privatnosti potrošača (CCPA), koji nalažu jasno upravljanje privolama i transparentnost u načinu korištenja podataka o korisnicima. Objedinjavanje podataka o korisnicima ne odnosi se samo na bolje performanse - radi se o usklađenosti i povjerenju.

Četiri stupa spremnosti podataka

Prije implementacije agenata u cijelom poduzeću, organizacije prvo moraju urediti svoju bazu podataka. To znači davanje prioriteta:

1. Povezana podatkovna infrastrukturaPovezana osnova objedinjuje sve izvore podataka o kupcima u jedinstveno, kohezivno okruženje. To je preduvjet da agenti donose odluke tijekom cijelog korisničkog putovanja, a ne samo unutar izoliranih kanala.
2. Točno razrješavanje identiteta: Rješavanje identiteta je proces povezivanja podatkovnih točaka s različitih uređaja, sustava i identifikatora kako bi se formirao cjelovit, 360-stupanjski profil kupca. To osigurava da AI agenti ispravno prepoznaju korisnike, prikladno ih personaliziraju i izbjegavaju redundanciju ili pogreške.
3. Dostupnost u stvarnom vremenuBrzina je važna. U mnogim slučajevima, učinkovitost je jednako važna kao i točnost. AI agenti trebaju pristup trenutnim, trenutnim podacima kako bi donosili pametne i točne odluke, bilo da reagiraju na problem s korisničkom podrškom, prilagođavaju preporuku ili ažuriraju strategiju personalizacije.
4. Arhitektura usmjerena na usklađenostKako agenti umjetne inteligencije počinju automatizirati odluke koje utječu na pojedince, što im se nudi, kako im se pruža usluga ili kako se s njihovim informacijama postupa, usklađenost ne smije biti sporedna stvar. Poduzeća moraju u temelje ugraditi praćenje pristanka, porijeklo podataka i kontrole pristupa temeljene na ulogama.

AI agenti mijenjaju razlučivost identiteta

Među elementima moderne baze podataka, razrješavanje identiteta je povijesno bilo jedno od najsloženijih i najzahtjevnijih za resurse, posebno na razini poduzeća. AI agenti zahtijevaju dosljedan, potpun pogled na korisnika kako bi učinkovito funkcionirali, ali kada su podaci raspršeni po sustavima, ta jasnoća se narušava i korisničko iskustvo pati.

Ono što se sada mijenja jest da agenti umjetne inteligencije ne ovise samo o razrješavanju identiteta; oni to preuzimaju na sebe. Umjesto oslanjanja na pravila statusa ili skupne zadatke, agenti za razrješavanje identiteta pokretani umjetnom inteligencijom koriste strojno učenje za unos skupova podataka i objedinjavanje fragmentiranih zapisa u točne prikaze korisnika. Ovi agenti kontinuirano procjenjuju signale poput ID-ova dijeljenja, obrazaca transakcija i metapodataka kako bi utvrdili koji zapisi pripadaju jednoj osobi.

Rezultat je dinamičan proces rješavanja identiteta koji pruža:

• Veća točnost zahvaljujući inteligentnom prepoznavanju uzoraka
• Ažuriranja u stvarnom vremenu kako se novi podaci unose i čiste
• Objašnjivost odluka o utakmicama, povećanje transparentnosti i povjerenja
• Skalabilnost bez dugotrajnog ručnog podešavanja ili upravljanja pravilima

S AI agentima koji upravljaju razrješavanje identiteta, tvrtke konačno mogu eliminirati praznine u podacima i dupliciranje koji usporavaju personalizaciju, orkestraciju i automatizaciju, a krajnji rezultat je bolje korisničko iskustvo. Ovi agenti ne samo da čiste podatke; oni grade temelj koji omogućuje inteligentno angažiranje kupaca u velikim razmjerima.

Od inovacije do operativne spremnosti

Primamljivo je žuriti s AI projektima, ali preskakanje temeljnog rada s podacima skupa je pogreška. Umjesto toga, organizacije bi trebale:

• Revizija sustava podataka za dupliciranje, fragmentaciju i latenciju
• Investirajte u tehnologije koje objedinjuju i kontekstualiziraju podatke
• Ugradite usklađenost u operacije s podacima, a ne kao naknadnu misao
• Uskladite marketinške, podatkovne, privatnosti i dionike umjetne inteligencije rano
• Izgradite ljudski nadzor i petlje povratnih informacija kako biste potvrdili i poboljšali učinkovitost agenata

AI agenti već mijenjaju način na koji tvrtke posluju u svim industrijama – od maloprodaje do financija. Ali njihov uspjeh ne ovisi o blještavim sučeljima ili najnovijim algoritmima. Ovisi o pouzdanosti, potpunosti i pravovremenosti podataka na kojima su izgrađeni. Ako vaši podaci nisu spremni, neće biti ni vaši agenti.