Przyszłość sztucznej inteligencji jest agentowa: czy Twoje dane są gotowe?

Agenci AI kształtują się jako jeden z kolejnych ważnych osiągnięć w technologii przedsiębiorstw. Od orkiestracji marketingowej i automatyzacji obsługi klienta po asystentów cyfrowych i wewnętrzne narzędzia produktywności, inteligentni agenci obiecują usprawnić podejmowanie decyzji, działać w czasie rzeczywistym i uczyć się autonomicznie podczas interakcji z danymi, systemami i ludźmi.

Ale zanim systemy te będą mogły zapewnić przedsiębiorstwom realną wartość, należy odpowiedzieć na podstawowe pytanie: Czy Twoje dane są gotowe?

Skuteczność agentów AI zależy od jakości, kompletności i dostępności danych, na których polegają. Bez solidnego fundamentu danych agenci ryzykują podejmowanie decyzji na podstawie fragmentarycznych danych wejściowych, co prowadzi do wadliwych wyników, stronniczych rekomendacji, a nawet problemów ze zgodnością.

Jakość danych to prawdziwe wąskie gardło sztucznej inteligencji

Pomimo postępów w uczeniu maszynowym i architekturze AI, jakość danych pozostaje główną barierą operacyjną dla sukcesu AI. W rzeczywistości, więcej niż połowa organizacji podaje słabą jakość danych jako główną przeszkodę uniemożliwiającą pomyślne wdrożenie AI. Problemem nie jest inteligencja agenta — to integralność i użyteczność danych, które go obsługują.

A chociaż agenci AI są stworzeni do szybkiej i autonomicznej pracy, ostatecznie spowalniają ich te same wąskie gardła, które od lat nękają zespoły ds. danych. Profesjonaliści ds. danych nadal spędzają około 80% czasu na czyszczenie i przygotowywanie danych, ograniczając czas na innowacje i eksperymenty. To opóźnienie jest niedopuszczalne w środowiskach, w których agenci AI muszą nieustannie uczyć się i reagować na dynamiczne dane wejściowe.

Dlaczego fragmentacja danych jest nadal tak powszechna?

Rozrost organizacyjny jest dużą częścią problemu. Z czasem dane klientów są rozproszone na dziesiątkach platform — CRM, systemów eCommerce, aplikacji, centrów telefonicznych, narzędzi analitycznych, programów lojalnościowych i innych. Każda z nich została stworzona do określonego zadania, a nie do interoperacyjności. W rezultacie powstaje rozproszony, rozdrobniony ekosystem, w którym żadne pojedyncze narzędzie nie daje pełnego obrazu.

An badanie przemysłu ustalono, że 62% amerykańskich sprzedawców detalicznych ma ponad 50 systemów przechowujących dane konsumentów w dowolnym momencie. Powoduje to fragmentację, która sprawia, że ​​niemal niemożliwe jest zbudowanie obrazu podróży klienta w czasie rzeczywistym, od początku do końca. Niespójny krajobraz zmusza agentów do działania na częściowych danych, co osłabia ich zdolność do rozpoznawania wzorców, utrzymywania ciągłości lub stosowania odpowiednich strategii personalizacji.

Silosy danych prowadzą również do fragmentacji tożsamości, co może utrudniać targetowanie lub zaufanie i lojalność klientów. Jeden klient może pojawiać się jako kilka różnych rekordów w wielu bazach danych z nieznacznie różnymi nazwami, adresami e-mail, identyfikatorami urządzeń lub zachowaniami. To dezorientuje systemy AI, które nie potrafią określić, który rekord jest poprawny, co należy skonsolidować, czego chce klient, a nawet czy różne interakcje należą do tej samej osoby.

Staje się to jeszcze bardziej krytyczne w obliczu coraz bardziej rygorystycznych przepisów dotyczących prywatności, takich jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) i Ustawa o ochronie prywatności konsumentów w Kalifornii (CCPA), które nakazują jasne zarządzanie zgodą i przejrzystość w zakresie sposobu wykorzystywania danych klientów. Ujednolicenie danych klientów nie dotyczy tylko lepszej wydajności — chodzi o zgodność i zaufanie.

Cztery filary gotowości danych

Przed wdrożeniem agentów w przedsiębiorstwie organizacje muszą najpierw uporządkować swoją bazę danych. Oznacza to ustalenie priorytetów:

1. Połączona infrastruktura danych:Połączona podstawa jednoczy wszystkie źródła danych klientów w jedno spójne środowisko. Jest to warunek wstępny, aby agenci mogli podejmować decyzje w całej podróży klienta, a nie tylko w odizolowanych kanałach.
2. Dokładne ustalanie tożsamości: Rozdzielczość tożsamości to proces łączenia punktów danych z urządzeń, systemów i identyfikatorów w celu utworzenia kompletnego, 360-stopniowego profilu klienta. Zapewnia to, że agenci AI prawidłowo rozpoznają użytkowników, odpowiednio personalizują i unikają redundancji lub błędów.
3. Dostępność w czasie rzeczywistym:Prędkość ma znaczenie. W wielu przypadkach wydajność jest równie ważna jak dokładność. Agenci AI potrzebują dostępu do aktualnych danych w danej chwili, aby podejmować mądre i trafne decyzje, niezależnie od tego, czy reagują na problem z obsługą klienta, dostosowują rekomendację czy aktualizują strategię personalizacji.
4. Architektura zgodności na pierwszym miejscu: Ponieważ agenci AI zaczynają automatyzować decyzje, które wpływają na jednostki, to, co im się oferuje, jak są obsługiwane lub jak są przetwarzane ich informacje, zgodność nie może być kwestią drugorzędną. Przedsiębiorstwa muszą osadzić śledzenie zgody, pochodzenie danych i kontrolę dostępu opartą na rolach w fundamencie.

Agenci AI zmieniają rozdzielczość tożsamości

Spośród elementów nowoczesnego fundamentu danych, rozwiązywanie tożsamości historycznie było jednym z najbardziej złożonych i wymagających dużych zasobów, zwłaszcza na poziomie przedsiębiorstwa. Agenci AI potrzebują spójnego, kompletnego obrazu klienta, aby działać skutecznie, ale gdy dane są rozproszone w systemach, ta przejrzystość zanika, a ścieżka klienta cierpi.

Zmienia się teraz to, że agenci AI nie są zależni tylko od rozwiązywania tożsamości; biorą to na siebie. Zamiast polegać na regułach statusu lub zadaniach wsadowych, agenci rozwiązywania tożsamości zasilani przez AI wykorzystują uczenie maszynowe do pobierania zestawów danych i ujednolicania fragmentarycznych rekordów w dokładne widoki klienta. Agenci ci nieustannie oceniają sygnały, takie jak identyfikatory podziału, wzorce transakcji i metadane, aby określić, które rekordy należą do jednej osoby.

Rezultatem jest dynamiczny proces rozwiązywania tożsamości, który zapewnia:

• Większa dokładność dzięki inteligentnemu rozpoznawaniu wzorców
• Aktualizacje w czasie rzeczywistym w miarę pobierania i czyszczenia nowych danych
• Możliwość wyjaśnienia decyzji dotyczących meczu, zwiększająca przejrzystość i zaufanie
• Skalowalność bez czasochłonnego ręcznego dostrajania lub zarządzania regułami

Dzięki agentom AI zarządzającym rozwiązywaniem tożsamości firmy mogą wreszcie wyeliminować luki w danych i duplikację, które spowalniają personalizację, orkiestrację i automatyzację, a końcowym rezultatem jest lepsze doświadczenie klienta. Ci agenci nie tylko czyszczą dane; budują fundament, który umożliwia inteligentne angażowanie klientów na dużą skalę.

Od innowacji do gotowości operacyjnej

Kuszące jest, aby spieszyć się z projektami AI, ale pomijanie podstawowych prac nad danymi jest kosztownym błędem. Zamiast tego organizacje powinny:

• Audyt systemów danych pod kątem duplikacji, fragmentacji i opóźnień
• Inwestuj w technologie, które ujednolicają i kontekstualizują dane
• Wbuduj zgodność w operacje na danych, a nie jako coś drugorzędnego
• Wczesne dopasowanie interesariuszy ds. marketingu, danych, prywatności i sztucznej inteligencji
• Zbuduj pętle nadzoru ludzkiego i informacji zwrotnej, aby sprawdzać i udoskonalać wydajność agentów

Agenci AI już zmieniają sposób działania firm w różnych branżach – od handlu detalicznego po finanse. Jednak ich sukces nie zależy od efektownych interfejsów ani najnowszych algorytmów. Zależy od wiarygodności, kompletności i terminowości danych, na których są zbudowane. Jeśli Twoje dane nie są gotowe, Twoi agenci również nie będą.