Przerwa w kontekście klienta hamuje rozwój sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach

Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach rozwija się szybciej niż większość organizacji potrafi dostarczyć jej niezawodny kontekst klienta.

Wyzwanie nie polega już na tym, czy sztuczna inteligencja może generować treści, rekomendacje, przewidywania czy decyzje. Wyzwanie polega na tym, czy te wyjścia są oparte na dokładnym zrozumieniu klienta.

W wielu przedsiębiorstwach nie jest.

Organizacje przez ostatnie kilka lat inwestowały znaczne środki w generatywną sztuczną inteligencję, systemy wspomagające, predykcyjne i autonomiczne procesy. Jednak wiele z tych inicjatyw ma trudności z przejściem poza izolowane przypadki użycia lub dostarczaniem ciągłej wartości biznesowej w skali. Powodem jest często prosta rzecz: systemy sztucznej inteligencji podejmują decyzje bez pełnego zrozumienia klientów, na których działają.

To wyzwanie pojawia się w całym przedsiębiorstwie. Silniki personalizacji rekomendują nieistotne produkty. Asystenci obsługi klienta generują niepełne odpowiedzi. Modele churnu błędnie klasyfikują lojalnych klientów. Platformy automatyzacji marketingu wyzwalają wiadomości, które przychodzą za późno lub nie odzwierciedlają ostatniego zachowania klienta.

Często opisuje się to jako problemy sztucznej inteligencji. Częściej są to problemy z kontekstem klienta.

Sztuczna inteligencja nie działa w próżni. Jej skuteczność zależy od jakości, kompletności i terminowości dostępnych informacji. Gdy tożsamość klienta jest rozproszona w systemach, sygnały behawioralne przychodzą za późno, lub różne aplikacje działają na sprzecznych wersjach klienta, systemy sztucznej inteligencji nieuchronnie produkują wyniki, które wydają się niezwiązane z rzeczywistością.

Większość organizacji już posiada podstawowe sygnały. Lata transakcji, interakcji, preferencji i danych behawioralnych już istnieją w ich środowiskach technologicznych. Wyzwanie polega na przekształceniu tych rozproszonych sygnałów w zaufany kontekst klienta, który systemy sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać w sposób ciągły.

Rozproszona data tworzy niepełne zrozumienie klienta

Przedsiębiorstwa rzadko cierpią z powodu braku danych klienta. Zamiast tego, mają trudności z rozproszeniem.

Jeden klient może pojawić się na platformie e-commerce pod jednym adresem e-mail, na platformie lojalnościowej pod innym, a w aplikacji serwisowej bez stałego identyfikatora. Historia zakupów, zachowania, preferencje, interakcje serwisowe i aktywność cyfrowa często istnieją w całkowicie oddzielnych systemach.

Z perspektywy modelu sztucznej inteligencji te fragmenty często pojawiają się jako różni ludzie.

Wpływ staje się znaczący, gdy systemy sztucznej inteligencji zaczynają podejmować decyzje operacyjne.

Model churnu może sklasyfikować lojalnego klienta jako nieaktywnego, ponieważ połowa jego historii zakupów istnieje pod innym profilem. Silnik rekomendacji może wyświetlić nieistotne produkty, ponieważ zachowania przeglądania i historia transakcji nie były połączone. Asystent sztucznej inteligencji może wygenerować niepełne odpowiedzi, ponieważ może uzyskać dostęp tylko do części relacji z klientem.

Gdy organizacje wdrożą sztuczną inteligencję bardziej szeroko, te problemy stają się coraz trudniejsze do ignorowania.

Wiele przedsiębiorstw zakłada, że scentralizowanie danych w magazynie rozwiązuje problem. W rzeczywistości, konsolidacja sama w sobie nie tworzy zrozumienia klienta. Nie rozwiązuje konfliktów tożsamości, nie łączy zachowań klienta w systemach, nie ustanawia zaufanego widoku klienta. Systemy sztucznej inteligencji mogą nadal działać na niepełnych lub sprzecznych danych.

Przechowywanie nie jest zrozumieniem. Ta różnica staje się coraz ważniejsza, gdy przedsiębiorstwa przechodzą od eksperymentów sztucznej inteligencji do systemów sztucznej inteligencji osadzonych w procesach operacyjnych.

Zaufany kontekst klienta stał się podstawową infrastrukturą sztucznej inteligencji

Rozwiązanie tożsamości tradycyjnie było postrzegane jako zdolność marketingowa. Coraz częściej staje się podstawowym komponentem infrastruktury sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie.

Ale sama tożsamość nie jest wystarczająca. Aby systemy sztucznej inteligencji podejmowały skuteczne decyzje, muszą mieć dostęp do szerszej warstwy zaufanego kontekstu klienta. Obejmuje to tożsamość, sygnały behawioralne, historię transakcji, dane dotyczące zgody, wzorce zaangażowania i kontekst biznesowy każdej interakcji z klientem.

Rozwiązanie tożsamości odgrywa kluczową rolę, ponieważ określa, które rekordy należą do tego samego osobnika w systemach rozłącznych. W skali przedsiębiorstwa wymaga to połączenia dopasowania deterministycznego, modelowania probabilistycznego i stale ewoluujących grafów tożsamości.

Bez tej podstawy systemy sztucznej inteligencji mają trudności z dokładnym rozumieniem stanu, zachowania i intencji klienta.

Wyzwanie staje się jeszcze bardziej złożone w środowiskach rzeczywistych, w których klienci często zmieniają urządzenia, adresy e-mail, lokalizacje i wzorce zaangażowania. Dokładne dopasowanie samo w sobie często pozostawia znaczące luki nierozwiązane. Nadmiernie agresywne dopasowanie może stworzyć problemy z zarządzaniem i zaufaniem, jeśli organizacje nie mogą zrozumieć, w jaki sposób doszło do wniosków.

W związku z tym wiele przedsiębiorstw przyjmuje podejścia hybrydowe, które łączą dopasowanie deterministyczne, uczenie maszynowe, wyjaśnialność i adaptacyjne grafy tożsamości, które ewoluują wraz z zachowaniem klienta.

Co ważne, organizacje coraz częściej wymagają wielu kontekstowych widoków tożsamości, a nie jednego uniwersalnego profilu. Zespoły marketingowe mogą priorytetem nadać zasięgowi i adresowalności. Zespoły lojalnościowe wymagają precyzji na poziomie konta. Zespoły antyfraudowe działają z całkowicie innymi progami. Systemy sztucznej inteligencji wspierające te funkcje potrzebują kontekstu klienta dostosowanego do ich konkretnych wymagań operacyjnych.

To zmienia sposób myślenia o gotowości sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie wymaga zaufanego kontekstu klienta, który może ciągle dostosowywać się, pozostając wyjaśnialnym, zarządzanym i dostępnym w systemach.

Kontekst klienta w czasie rzeczywistym jest niezbędny

Nawet organizacje, które pomyślnie ujednolicają tożsamość klienta, często napotykają na kolejne ograniczenie, jakim jest czas.

Wiele środowisk przedsiębiorstw nadal opiera się na opóźnionych potokach i procesach wsadowych. Profile klientów są aktualizowane godziny później. Sygnały behawioralne przychodzą po upływie odpowiedniego momentu.

W rezultacie systemy sztucznej inteligencji często podejmują decyzje na podstawie nieaktualnego stanu klienta, a nie bieżącej intencji klienta.

To opóźnienie wpływa na zarówno doświadczenie klienta, jak i wyniki biznesowe.

Klient może porzucić koszyk, ale następująca podróż nie zostanie wyzwolona do następnego ranka. Członek lojalnościowy może wrócić na stronę przed aktualizacją profilu w systemach, w wyniku czego doświadczenie jest ogólne. Agenci serwisowi często angażują się z klientami przed udostępnieniem najnowszych sygnałów behawioralnych.

To jest powód, dla którego infrastruktura w czasie rzeczywistym stała się coraz bardziej ważna.

Organizacje potrzebują systemów, które mogą aktualizować grafy tożsamości, sygnały behawioralne, uprawnienia i profile klientów w trakcie interakcji. Systemy sztucznej inteligencji mogą podejmować decyzje w danej chwili tylko wtedy, gdy podstawowy kontekst klienta odzwierciedla tę chwilę.

Gdy autonomiczne procesy sztucznej inteligencji stają się bardziej powszechne, utrzymanie dokładnego kontekstu klienta w systemach i kanałach staje się niezbędne do dostarczania zarówno niezawodnych decyzji, jak i spójnych doświadczeń klienta.

Współdzielony kontekst klienta tworzy bardziej godny zaufania sztuczną inteligencję

Innym wyzwaniem, które pojawia się w środowiskach sztucznej inteligencji przedsiębiorstw, jest niekonsekwencja.

Organizacje wdrożują sztuczną inteligencję w platformach marketingowych, aplikacjach obsługi klienta, narzędziach analitycznych, pilotach i modelach opracowanych wewnętrznie jednocześnie. W wielu środowiskach każdy system dostępuje dane klienta inaczej i utrzymuje własną interpretację tożsamości, uprawnień i stanu klienta.

Wraz z czasem rozproszona wiedza o kliencie prowadzi do rozproszonego zachowania sztucznej inteligencji.

Systemy sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie działają bardziej niezawodnie, gdy operują na wspólnej warstwie zaufanego kontekstu klienta. Oznacza to, że aplikacje sztucznej inteligencji mogą uzyskać dostęp do tych samych grafów tożsamości, profili klientów, sygnałów behawioralnych i ram zarządzania, niezależnie od miejsca, w którym są podejmowane decyzje.

Wynikiem jest bardziej niezawodna produkcja, silniejsze zarządzanie i większa zgodność operacyjna w całej organizacji.

Przyszłość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie zależy od kontekstu klienta

Dyskusje na temat sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie często koncentrują się na modelach, zdolnościach rozumowania i automatyzacji. Te innowacje są ważne. Ale gdy modele podstawowe stają się coraz bardziej zdolne i dostępne, sama technologia staje się mniej różnicująca.

Kluczowe pytanie brzmi, czy systemy sztucznej inteligencji mogą działać na podstawie dokładnego, połączonego i ciągle aktualizowanego zrozumienia klienta.

Wymaga to inwestycji w rozwiązanie tożsamości, infrastrukturę w czasie rzeczywistym, zarządzanie i adaptacyjne architektury danych. Co ważniejsze, wymaga to, aby organizacje postrzegały kontekst klienta jako warstwę inteligencji operacyjnej, która wspiera podejmowanie decyzji sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie.

Większość organizacji już posiada podstawowe sygnały.

Następni liderzy w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie niekoniecznie będą firmami z najbardziej zaawansowanymi modelami. Będą to firmy z najbardziej zaufanym zrozumieniem swoich klientów.

Ponieważ w świecie napędzanym sztuczną inteligencją kontekst klienta staje się podstawą każdej inteligentnej decyzji.