อนาคตของ AI คือ Agentic: ข้อมูลของคุณพร้อมหรือไม่?

เอเจนต์ AI กำลังจะกลายเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่สำคัญที่สุดในเทคโนโลยีสำหรับองค์กร ตั้งแต่การสร้างสรรค์แคมเปญการตลาดและการทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าเป็นอัตโนมัติ ไปจนถึงผู้ช่วยดิจิทัลและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานภายใน ระบบอัจฉริยะเหล่านี้สัญญาว่าจะทำให้กระบวนการตัดสินใจเป็นไปอย่างราบรื่น ทำงานในเวลาจริง และเรียนรู้ด้วยตนเองเมื่อโต้ตอบกับข้อมูล ระบบ และผู้คน

แต่ก่อนที่ระบบเหล่านี้จะสามารถสร้างมูลค่าที่แท้จริงให้กับธุรกิจได้ คำถามพื้นฐานที่ต้องตอบก่อนคือ: ข้อมูลของคุณพร้อมหรือไม่?

ประสิทธิผลของเอเจนต์ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพ ความสมบูรณ์ และความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลที่พวกเขาพึ่งพา หากไม่มีพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง เอเจนต์เหล่านี้มีความเสี่ยงที่จะทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด คำแนะนำที่มีอคติ และแม้กระทั่งปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

คุณภาพข้อมูลคือจุดอ่อนจริงของ AI

尽管มีการพัฒนาเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและสถาปัตยกรรม AI ที่ก้าวหน้า ข้อมูลที่มีคุณภาพยังคงเป็นอุปสรรคการทำงานที่สำคัญที่สุดต่อความสำเร็จของ AI ในความเป็นจริง มากกว่าครึ่งหนึ่ง ขององค์กรอ้างว่าข้อมูลที่มีคุณภาพไม่ดีเป็นอุปสรรคหลักที่ขัดขวางไม่ให้สามารถนำ AI ไปใช้ได้成功 ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ความฉลาดของเอเจนต์ แต่อยู่ที่ความสมบูรณ์และความสามารถในการใช้งานข้อมูลที่รองรับ

และในขณะที่เอเจนต์ AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำงานอย่างรวดเร็วและอัตโนมัติ พวกเขาก็ถูกชะลอ下来โดยอุปสรรคเดียวกับที่ทีมข้อมูลต้องเผชิญมานานแล้ว ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลยังคงใช้เวลาประมาณ 80% ของเวลาทำงานในการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล ซึ่งจำกัดเวลาในการนวัตกรรมและทดลอง การชะลอนี้ไม่สามารถยอมรับได้ในสภาพแวดล้อมที่เอเจนต์ AI ต้องเรียนรู้และตอบสนองต่อข้อมูลแบบไดนามิกอย่างต่อเนื่อง

ทำไมข้อมูลที่กระจัดกระจายยังคงพบได้ทั่วไป?

การขยายตัวขององค์กรเป็นส่วนหนึ่งของปัญหา เมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลลูกค้าจะกระจายไปทั่วหลายแพลตฟอร์ม เช่น ระบบจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ระบบอีคอมเมิร์ซ แอปศูนย์บริการลูกค้า เครื่องมือวิเคราะห์ โปรแกรมความภักดี และอื่นๆ แต่ละระบบถูกสร้างขึ้นสำหรับงานเฉพาะเจาะจง ไม่ใช่สำหรับการทำงานร่วมกัน สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดระบบนิเวศที่กระจัดกระจายและไม่สมบูรณ์ โดยไม่มีเครื่องมือใดที่มีภาพรวมที่สมบูรณ์ของลูกค้า

การศึกษาในอุตสาหกรรมพบว่า 62% ของผู้ค้าปลีกในสหรัฐอเมริกามีระบบมากกว่า 50 ระบบที่เก็บข้อมูลลูกค้าในเวลาใดเวลาหนึ่ง สิ่งนี้ทำให้เกิดการกระจัดกระจายที่ทำให้สร้างมุมมองแบบเรียลไทม์ของการเดินทางของลูกค้าได้ยากมาก ระบบที่ไม่สอดคล้องกันบังคับให้เอเจนต์ทำงานบนข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ซึ่งทำลายความสามารถในการรับรู้รูปแบบ การรักษาความต่อเนื่อง หรือการนำกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมส่วนบุคคลไปใช้

การแยกข้อมูลออกเป็นส่วนๆ ยังนำไปสู่การกระจัดกระจายของอัตลักษณ์ ซึ่งสามารถขัดขวางการกำหนดเป้าหมายหรือความไว้วางใจและความภักดีของลูกค้า ลูกค้าหนึ่งคนอาจปรากฏเป็นบันทึกหลายรายการในฐานข้อมูลที่แตกต่างกัน โดยมีชื่อ อีเมล ไอดีของอุปกรณ์ หรือพฤติกรรมที่แตกต่างกันเล็กน้อย สิ่งนี้ทำให้ระบบ AI สับสน เนื่องจากไม่สามารถกำหนดได้ว่าบันทึกไหนที่ถูกต้อง อะไรที่ต้องรวมกัน ลูกค้าต้องการอะไร หรือแม้กระทั่งว่าปฏิสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน属于บุคคลเดียวกันหรือไม่

สิ่งนี้กลายเป็นเรื่องสำคัญมากขึ้นภายใต้กฎระเบียบความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดมากขึ้น เช่น General Data Protection Regulation (GDPR) และ California Consumer Privacy Act (CCPA) ซึ่งกำหนดให้ต้องมีการจัดการความยินยอมและความโปร่งใสในการใช้ข้อมูลลูกค้า การรวมข้อมูลลูกค้าไม่เพียงแต่เกี่ยวกับการทำงานที่ดีขึ้น แต่ยังเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความไว้วางใจ

สี่เสาหลักของความพร้อมของข้อมูล

ก่อนที่จะนำเอเจนต์ไปใช้ในองค์กร องค์กรต่างๆ ต้องจัดให้พื้นฐานข้อมูลของตนพร้อมก่อน ซึ่งหมายถึงการให้ความสำคัญกับ:

1. โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เชื่อมต่อ: โครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อมต่อรวมแหล่งข้อมูลลูกค้าทั้งหมดเข้าด้วยกันใน環境ที่สอดคล้องกัน นี่คือเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับเอเจนต์ที่จะตัดสินใจทั่วการเดินทางของลูกค้า ไม่ใช่แค่ในช่องทางที่แยกจากกัน
2. การแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์ที่แม่นยำ: การแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์ คือกระบวนการเชื่อมโยงจุดข้อมูลทั่วอุปกรณ์ ระบบ และตัวระบุเพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้า 360 องศาที่สมบูรณ์ นี่ทำให้แน่ใจว่าเอเจนต์ AI ตระหนักถึงลูกค้าอย่างถูกต้อง ปรับให้เหมาะสมอย่างเหมาะสม และหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อนหรือความผิดพลาด
3. การเข้าถึงแบบเรียลไทม์: ความเร็วมีความสำคัญ ในหลายกรณี ประสิทธิภาพมีความสำคัญไม่แพ้ความแม่นยำ เอเจนต์ AI ต้องการการเข้าถึงข้อมูลที่ทันสมัยและในขณะนั้นเพื่อตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและแม่นยำ ไม่ว่าจะตอบสนองต่อปัญหาในการสนับสนุนลูกค้า การปรับเปลี่ยนคำแนะนำ หรือการปรับปรุงกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมส่วนบุคคล
4. สถาปัตยกรรมที่ให้ความสำคัญกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: เมื่อเอเจนต์ AI เริ่มทำการตัดสินใจอัตโนมัติที่ส่งผลกระทบต่อบุคคล สิ่งที่พวกเขาถูกเสนอ การให้บริการหรือวิธีการจัดการข้อมูลไม่สามารถมองข้ามการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ องค์กรต่างๆ ต้องฝังการติดตามความยินยอม การสืบเนื่องของข้อมูล และการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทลงในพื้นฐาน

เอเจนต์ AI กำลังเปลี่ยนแปลงการแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์

ในบรรดาส่วนประกอบของพื้นฐานข้อมูลสมัยใหม่ การแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์เป็นหนึ่งในส่วนที่ซับซ้อนและต้องการทรัพยากรมากที่สุด โดยเฉพาะในระดับองค์กร เอเจนต์ AI ต้องการมุมมองที่สมบูรณ์และสมบูรณ์แบบของลูกค้าเพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่เมื่อข้อมูลกระจัดกระจายไปทั่วระบบ ความชัดเจนนี้จะถูกทำลาย และการเดินทางของลูกค้าจะเสียหาย

สิ่งที่เปลี่ยนแปลงอยู่ในขณะนี้คือเอเจนต์ AI ไม่เพียงแต่พึ่งพาการแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์เท่านั้น แต่ยังรับหน้าที่ด้วยตนเอง แทนที่จะพึ่งพากฎหรืองานแบตช์ เอเจนต์การแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์ที่ได้รับการเสริมพลังจาก AI ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อดูดข้อมูลและรวมบันทึกที่กระจัดกระจายเข้าเป็นมุมมองที่ถูกต้องของลูกค้า เอเจนต์เหล่านี้ประเมินสัญญาณต่างๆ เช่น ไอดีของอุปกรณ์ รูปแบบการทำธุรกรรม และข้อมูลอื่นๆ เพื่อกำหนดว่าบันทึกใดที่เป็นของบุคคลเดียวกัน

ผลลัพธ์คือกระบวนการแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์ที่มี:

• ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นผ่านการรับรู้รูปแบบที่ชาญฉลาด
• การอัปเดตแบบเรียลไทม์เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามาและถูกทำความสะอาด
• ความสามารถในการอธิบายการตัดสินใจในการจับคู่ ซึ่งเพิ่มความโปร่งใสและความไว้วางใจ
• ความสามารถในการปรับขนาดโดยไม่ต้องมีการปรับแต่งหรือจัดการกฎด้วยตนเอง

ด้วยเอเจนต์ AI ที่จัดการการแก้ปัญหาเชิงอัตลักษณ์ ธุรกิจสามารถกำจัดช่องว่างและความซ้ำซ้อนของข้อมูลที่ชะลอการปรับให้เหมาะสม การสร้างสรรค์ และการทำให้เป็นอัตโนมัติได้ สุดท้ายเอเจนต์เหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำความสะอาดข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสร้างพื้นฐานที่ทำให้การมีส่วนร่วมของลูกค้าแบบอัจฉริยะเป็นไปได้ที่ระดับใหญ่

จากนวัตกรรมสู่ความพร้อมในการปฏิบัติงาน

มันอาจดึงดูดให้เรารีบเร่งไปข้างหน้ากับโครงการ AI แต่การข้ามงานพื้นฐานด้านข้อมูลเป็นข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง แทนที่จะทำเช่นนั้น องค์กรควร:

• ตรวจสอบระบบข้อมูลสำหรับการซ้ำซ้อน การกระจัดกระจาย และความล่าช้า
• ลงทุนในเทคโนโลยีที่รวมและให้ความหมายของข้อมูล
• ฝังการปฏิบัติตามกฎระเบียบลงในกระบวนการข้อมูล ไม่ใช่แค่หลังจากระบุ
• จัดตำแหน่งผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในด้านการตลาด ข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และ AI ในระยะแรก
• สร้างการดูแลและวงจรการให้ข้อมูลย้อนกลับของมนุษย์เพื่อตรวจสอบและปรับปรุงประสิทธิภาพของเอเจนต์

เอเจนต์ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจในหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การค้าปลีกไปจนถึงการเงิน แต่ความสำเร็จของพวกเขาไม่ขึ้นอยู่กับอินเทอร์เฟซที่น่าดึงดูดหรืออัลกอริทึมล่าสุด มันขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือ ความสมบูรณ์ และความทันสมัยของข้อมูลที่พวกเขาถูกสร้างขึ้น หากข้อมูลของคุณไม่พร้อม เอเจนต์ของคุณก็ไม่พร้อมเช่นกัน