Будущее ИИ агентно-ориентировано: Готовы ли ваши данные?

Агенты ИИ формируются как одно из следующих крупных разработок в технологиях предприятий. От оркестровки маркетинга и автоматизации опыта клиентов до цифровых помощников и инструментов внутренней производительности, интеллектуальные агенты обещают оптимизировать принятие решений, работать в реальном времени и учиться автономно, взаимодействуя с данными, системами и людьми.

Но прежде чем эти системы смогут доставить значимую ценность бизнесу, необходимо решить фундаментальный вопрос: Готовы ли ваши данные?

Эффективность агентов ИИ зависит от качества, полноты и доступности данных, на которые они полагаются. Без прочного фундамента 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ная бутылка ИИ

Несмотря на достижения в области машинного обучения и архитектуры ИИ, качество данных остается главным операционным барьером для успеха ИИ. Фактически, более половины организаций цитируют плохое качество данных как основное препятствие, препятствующее успешному внедрению ИИ. Проблема не в интеллекте агента – это целостность и пригодность данных, которые его поддерживают.

И хотя агенты ИИ предназначены для работы быстро и автономно, они в конечном итоге замедляются теми же бутылками, которые мучают команды данных в течение лет. Специалисты по данным все еще тратят около 80% своего времени на очистку и подготовку данных, ограничивая время для инноваций и экспериментов. Это лаг неприемлем 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, электронной коммерции, приложений, колл-центров, инструментов аналитики, программ лояльности и многое другое. Каждая из них была создана для конкретной задачи, а не для взаимодействия. Это приводит к разрозненному, фрагментированному экосистеме, где ни один инструмент не имеет полной картины.

Исследование отрасли выявило, что 62% розничных продавцов в США имеют более 50 систем, содержащих данные потребителей в любой момент времени. Это создает фрагментацию, которая делает практически невозможным построение реального, комплексного представления о пути клиента. Разрозненный ландшафт заставляет агентов работать на частичных данных, подрывая их способность распознавать закономерности, поддерживать непрерывность или применять соответствующие стратегии персонализации.

Силосы данных также приводят к фрагментации идентичности, что может препятствовать нацеливанию или доверию и лояльности клиентов. Один клиент может появиться как несколько разных записей в нескольких 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 конфиденциальности, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA), которые требуют ясного управления согласием и прозрачности в отношении того, как используются данные клиентов. Унификация данных клиентов не только о лучшей производительности – это о соблюдении требований и доверии.

Четыре столпа готовности данных

Прежде чем развертывать агентов по всему предприятию, организации должны сначала привести в порядок свою основу данных. Это означает приоритет:

1. Связанная инфраструктура данных: Связанная основа объединяет все источники данных клиентов в единую, сплоченную среду. Это предпосылка для того, чтобы агенты могли принимать решения на протяжении всего пути клиента, а не только в изолированных каналах.
2. Точное разрешение идентичности: Разрешение идентичности – это процесс сшивания данных по разным устройствам, системам и идентификаторам для формирования полного, 360-градусного профиля клиента. Это гарантирует, что агенты ИИ распознают пользователей правильно, 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 необходимо иметь доступ к текущим, 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 людей, 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 контроли доступа на основе ролей в основу.

Агенты ИИ меняют разрешение идентичности

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

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

Результатом является динамический процесс разрешения идентичности, 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 трудоемкого ручного настройки или управления правилами

С агентами ИИ, управляющими разрешением идентичности, 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

Это заманчиво спешить с проектами ИИ, но пропуск основной работы с данными – это дорогостоящая ошибка. Вместо этого организации должны:

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

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