Il Futuro dell’Intelligenza Artificiale è Agente: I Vostri Dati sono Pronti?

Gli agenti di intelligenza artificiale stanno per diventare uno dei prossimi grandi sviluppi nella tecnologia aziendale. Dall’orchestrazione del marketing e dell’automazione dell’esperienza del cliente agli assistenti digitali e agli strumenti di produttività interna, gli agenti intelligenti promettono di semplificare la presa di decisioni, operare in tempo reale e imparare autonomamente mentre interagiscono con i dati, i sistemi e le persone.

Ma prima che questi sistemi possano fornire un valore significativo alle aziende, una domanda fondamentale deve essere affrontata: I vostri dati sono pronti?

L’efficacia degli agenti di intelligenza artificiale dipende dalla qualità, completezza e accessibilità dei dati su cui si basano. Senza una solida base di dati, gli agenti rischiano di prendere decisioni basate su input frammentati, portando a output errati, raccomandazioni distorti e persino problemi di conformità.

La Qualità dei Dati è il Vero Collo di Bottiglia dell’Intelligenza Artificiale

Nonostante i progressi nell’apprendimento automatico e nell’architettura dell’intelligenza artificiale, la qualità dei dati rimane il principale ostacolo operativo al successo dell’intelligenza artificiale. In realtà, più della metà delle organizzazioni citano la scarsa qualità dei dati come il principale ostacolo che impedisce l’adozione di successo dell’intelligenza artificiale. Il problema non è l’intelligenza dell’agente, ma l’integrità e l’usabilità dei dati che lo supportano.

E mentre gli agenti di intelligenza artificiale sono progettati per lavorare rapidamente e autonomamente, sono rallentati dagli stessi collo di bottiglia che hanno afflitto i team di dati per anni. I professionisti dei dati spendono ancora circa 80% del loro tempo pulendo e preparando i dati, limitando il tempo per l’innovazione e la sperimentazione. Quel ritardo è inaccettabile in ambienti in cui gli agenti di intelligenza artificiale devono imparare e rispondere continuamente a input dinamici.

Perché i Dati Frammentati sono Ancora Così Comuni?

La dispersione organizzativa è una grande parte del problema. Nel tempo, i dati dei clienti si disperdono su decine di piattaforme – CRM, sistemi di e-commerce, app, call center, strumenti di analisi, programmi di fedeltà e altro. Ognuno è stato costruito per una specifica attività, non per l’interoperabilità. Ciò comporta un ecosistema disparato e frammentato in cui nessuno strumento ha una visione completa.

<p Uno studio dell'industria ha scoperto che il 62% dei rivenditori statunitensi ha più di 50 sistemi che contengono dati dei consumatori in un dato momento. Ciò crea una frammentazione che rende quasi impossibile costruire una visione in tempo reale e completa del percorso del cliente. Un paesaggio disgiunto costringe gli agenti a operare su dati parziali, minando la loro capacità di riconoscere modelli, mantenere la continuità o applicare strategie di personalizzazione appropriate.

I silos di dati portano anche alla frammentazione dell’identità, che può ostacolare la targeting o la fiducia e la fedeltà del cliente. Un cliente può apparire come più record diversi in più database con nomi, indirizzi e-mail, ID dispositivo o comportamenti leggermente diversi. Ciò confonde i sistemi di intelligenza artificiale, che non possono determinare quale record è corretto, cosa deve essere consolidato, cosa vuole il cliente o persino se le interazioni diverse appartengono alla stessa persona.

Ciò diventa ancora più critico sotto le sempre più stringenti norme sulla privacy come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA), che richiedono la gestione del consenso e la trasparenza su come vengono utilizzati i dati dei clienti. Unificare i dati dei clienti non è solo una questione di prestazioni migliori, ma anche di conformità e fiducia.

Quattro Pilastri della Prontezza dei Dati

Prima di distribuire gli agenti in tutta l’azienda, le organizzazioni devono prima mettere in ordine la loro base di dati. Ciò significa dare priorità a:

1. Infrastruttura di dati connessa: un’infrastruttura connessa unifica tutte le fonti di dati dei clienti in un unico ambiente coeso. Ciò è il requisito necessario per gli agenti per prendere decisioni su tutto il percorso del cliente, non solo all’interno di canali isolati.
2. Risoluzione dell’identità precisa: la risoluzione dell’identità è il processo di cucitura dei punti di dati attraverso dispositivi, sistemi e identificatori per formare un profilo del cliente completo e a 360 gradi. Ciò garantisce che gli agenti di intelligenza artificiale riconoscano correttamente gli utenti, personalizzino appropriatamente ed evitino ridondanze o errori.
3. Disponibilità in tempo reale: la velocità è importante. In molti casi, l’efficienza è altrettanto importante dell’accuratezza. Gli agenti di intelligenza artificiale hanno bisogno di accedere a dati attuali e nel momento per prendere decisioni intelligenti e accurate, sia che reagiscano a un problema di supporto del cliente, aggiustino una raccomandazione o aggiornino una strategia di personalizzazione.
4. Architettura con priorità alla conformità: mentre gli agenti di intelligenza artificiale iniziano ad automatizzare le decisioni che influenzano gli individui, ciò che offrono, come vengono serviti o come vengono gestite le loro informazioni, la conformità non può essere un afterthought. Le aziende devono incorporare la tracciabilità del consenso, la discendenza dei dati e i controlli di accesso basati su ruoli nella base.

Gli Agenti di Intelligenza Artificiale Stanno Cambiando la Risoluzione dell’Identità

Tra gli elementi di una base di dati moderna, la risoluzione dell’identità è stata storicamente una delle più complesse e risorse-intensive, specialmente a livello aziendale. Gli agenti di intelligenza artificiale richiedono una visione coerente e completa del cliente per operare efficacemente, ma quando i dati sono sparsi su sistemi, quella chiarezza si rompe e il percorso del cliente ne soffre.

Ciò che sta cambiando adesso è che gli agenti di intelligenza artificiale non dipendono solo dalla risoluzione dell’identità; la stanno assumendo. Invece di affidarsi a regole di stato o lavori batch, gli agenti di risoluzione dell’identità basati sull’intelligenza artificiale utilizzano l’apprendimento automatico per ingerire set di dati e unificare record frammentati in viste accurate del cliente. Questi agenti valutano continuamente segnali come ID di divisione, modelli di transazione e metadati per determinare quali record appartengono a un singolo individuo.

Il risultato è un processo di risoluzione dell’identità dinamico che fornisce:

• Maggior accuratezza attraverso il riconoscimento di modelli intelligenti
• Aggiornamenti in tempo reale mentre vengono inghiottiti e puliti nuovi dati
• Spiegazione delle decisioni di corrispondenza, migliorando la trasparenza e la fiducia
• Scalabilità senza la necessità di tuning manuale o gestione delle regole

Con gli agenti di intelligenza artificiale che gestiscono la risoluzione dell’identità, le aziende possono finalmente eliminare le lacune e la duplicazione dei dati che rallentano la personalizzazione, l’orchestrazione e l’automazione, e il risultato finale è un’esperienza del cliente migliore. Questi agenti non solo puliscono i dati; costruiscono la base che rende possibile l’engagement intelligente del cliente su larga scala.

Dal Innovazione alla Prontezza Operativa

È tentante affrettarsi con i progetti di intelligenza artificiale, ma saltare il lavoro fondamentale sui dati è un errore costoso. Invece, le organizzazioni dovrebbero:

• Verificare i sistemi di dati per la duplicazione, la frammentazione e la latenza
• Investire in tecnologie che uniscano e contestualizzino i dati
• Incorporare la conformità nelle operazioni dei dati, non come afterthought
• Allineare gli stakeholder di marketing, dati, privacy e intelligenza artificiale all’inizio
• Costruire il controllo umano e i loop di feedback per convalidare e raffinare le prestazioni degli agenti

Gli agenti di intelligenza artificiale stanno già cambiando il modo in cui le aziende operano in vari settori – dal retail alla finanza. Ma il loro successo non dipende da interfacce appariscenti o dagli algoritmi più recenti. Dipende dall’affidabilità, completezza e tempestività dei dati su cui sono costruiti. Se i vostri dati non sono pronti, gli agenti non lo saranno.