Будущее ИИ – агентное: Готовы ли ваши данные?

Агенты ИИ готовятся стать одним из следующих крупных разработок в технологиях предприятия. От оркестровки маркетинга и автоматизации опыта клиентов до цифровых помощников и внутренних инструментов повышения производительности, интеллектуальные агенты обещают оптимизировать процесс принятия решений, работать в режиме реального времени и учиться автономно, взаимодействуя с данными, системами и людьми.

Но прежде чем эти системы смогут принести реальную ценность бизнесу, необходимо решить основной вопрос: Готовы ли ваши данные?

Эффективность агентов ИИ зависит от качества, полноты и доступности данных, на которых они основаны. Без прочной основы данных агенты рискуют принимать решения на основе фрагментированных входных данных, что приводит к ошибочным выводам, предвзятым рекомендациям и даже проблемам с соблюдением требований.

Качество данных -真正ный узкий место ИИ

Несмотря на достижения в области машинного обучения и архитектуры ИИ, качество данных остается главным операционным барьером на пути к успеху ИИ. Фактически, более половины организаций называют плохое качество данных главным препятствием, препятствующим успешному внедрению ИИ. Проблема не в интеллекте агента, а в целостности и пригодности данных, на которых он основан.

И хотя агенты ИИ предназначены для работы быстро и автономно, они в конечном итоге замедляются теми же узкими местами, которые уже много лет мешают командам, работающим с данными. Специалисты по данным все еще тратят около 80% своего времени на очистку и подготовку данных, что ограничивает время для инноваций и экспериментов. Такая задержка недопустима в средах, где агенты ИИ должны непрерывно учиться и реагировать на динамические входные данные.

Почему фрагментированные данные все еще так распространены?

Распространение организаций является большой частью проблемы. Со временем данные клиентов разбросаны по десяткам платформ – CRM, системам электронной коммерции, приложениям, центрам обслуживания клиентов, инструментам аналитики, программам лояльности и многим другим. Каждая из них была создана для конкретной задачи, а не для взаимодействия. Это приводит к разрозненной, фрагментированной экосистеме, в которой ни один инструмент не имеет полной картины.

Исследование отрасли показало, что 62% розничных торговцев в США имеют более 50 систем, содержащих данные клиентов в любой момент времени. Это создает фрагментацию, которая делает практически невозможным построение реального, комплексного вида на путешествие клиента. Разрозненный ландшафт заставляет агентов работать на основе неполных данных, подрывая их способность распознавать закономерности, поддерживать непрерывность или применять соответствующие стратегии персонализации.

Силосы данных также приводят к фрагментации идентификации, что может препятствовать нацеливанию или доверию и лояльности клиентов. Один клиент может появиться как несколько разных записей в разных базах данных с немного разными именами, электронными адресами, идентификаторами устройств или поведением. Это сбивает с толку системы ИИ, которые не могут определить, какая запись правильна, что нужно объединить, чего хочет клиент или даже принадлежат ли разные взаимодействия одному и тому же индивиду.

Это становится еще более критичным в условиях все более строгих правил защиты данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA), которые требуют четкого управления согласием и прозрачности в отношении использования данных клиентов. Объединение данных клиентов не только улучшает производительность, но и обеспечивает соблюдение требований и доверие.

Четыре столпа готовности данных

Прежде чем развертывать агентов во всей компании, организации должны сначала привести в порядок основу данных. Это означает приоритет:

1. Связанная инфраструктура данных: Связанная основа объединяет все источники данных клиентов в единую, целостную среду. Это является предварительным условием для того, чтобы агенты могли принимать решения на протяжении всего пути клиента, а не только в изолированных каналах.
2. Точное разрешение идентификации: Разрешение идентификации – это процесс сшивания данных из разных устройств, систем и идентификаторов для формирования полного, 360-градусного профиля клиента. Это гарантирует, что агенты ИИ правильно распознают пользователей, персонализируют соответствующим образом и избегают избыточности или ошибок.
3. Реальное время: Скорость имеет значение. Во многих случаях эффективность столь же важна, как и точность. Агентам ИИ необходим доступ к актуальным, актуальным данным, чтобы принимать умные и точные решения, будь то реакция на проблему поддержки клиентов, корректировка рекомендации или обновление стратегии персонализации.
4. Архитектура, ориентированная на соблюдение требований: Когда агенты ИИ начинают автоматизировать решения, которые влияют на отдельных лиц, то, что они предлагают, как они обслуживаются или как обрабатываются их данные, соблюдение требований не может быть после мысли. Предприятия должны встроить отслеживание согласия, происхождение данных и контроль доступа на основе ролей в основу.

Агенты ИИ меняют разрешение идентификации

Среди элементов современной основы данных разрешение идентификации исторически было одним из самых сложных и требовательных к ресурсам, особенно на уровне предприятия. Агентам ИИ требуется последовательный, полный вид клиента, чтобы работать эффективно, но когда данные разбросаны по системам, эта ясность разрушается, и путь клиента страдает.

Что меняется сейчас, так это то, что агенты ИИ не только зависят от разрешения идентификации; они берут на себя эту задачу. Вместо того, чтобы полагаться на правила статуса или пакетные задания, агенты разрешения идентификации, работающие на ИИ, используют машинное обучение для поглощения наборов данных и объединения фрагментированных записей в точные представления клиента. Эти агенты непрерывно оценивают сигналы, такие как идентификаторы устройств, модели транзакций и метаданные, чтобы определить, какие записи принадлежат одному индивиду.

Результатом является динамический процесс разрешения идентификации, который обеспечивает:

• Большую точность за счет интеллектуального распознавания закономерностей
• Обновления в реальном времени при поглощении и очистке новых данных
• Объяснимость за решениями о совпадении, повышающая прозрачность и доверие
• Масштабируемость без трудоемкой ручной настройки или управления правилами

С агентами ИИ, управляющими разрешением идентификации, бизнес может наконец устранить пробелы в данных и дублирование, которые замедляют персонализацию, оркестровку и автоматизацию, и в результате получается лучший опыт клиента. Эти агенты не только очищают данные; они строят основу, которая делает возможным интеллектуальное взаимодействие с клиентами в масштабе.

От инноваций к операционной готовности

Соблазнительно спешить с проектами ИИ, но пропуск основной работы по данным – это дорогостоящая ошибка. Вместо этого организации должны:

• Провести аудит систем данных на предмет дублирования, фрагментации и задержки
• Инвестировать в технологии, которые объединяют и контекстуализируют данные
• Встроить соблюдение требований в операции с данными, а не как после мысли
• Выровнять маркетинг, данные, конфиденциальность и заинтересованные стороны ИИ на ранней стадии
• Создать человеческий надзор и обратные связи, чтобы проверить и усовершенствовать производительность агентов

Агенты ИИ уже меняют, как работают бизнесы в различных отраслях – от розничной торговли до финансов. Но их успех не зависит от блестящих интерфейсов или последних алгоритмов. Он зависит от достоверности, полноты и своевременности данных, на которых они основаны. Если ваши данные не готовы, ваши агенты не будут готовы.