Ajanslı Ticaret, Eski Bir Kurumsal Veri Hatasını Tekrarlıyor

Uzun bir süre, B2B ticaret basit bir varsayıma dayanıyordu: İnsanlar gezinir.

Ürün sayfalarını okurlar, teknik özellikleri tarayarak belirsiz dilleri tolere ederler çünkü takip sorularını sormasını bilirler. Bir şey belirsiz olduğunda, bir satış temsilcisine e-posta gönderirler. Bir kural dipnotta gizli olduğunda, deneyim boşluğu doldurur.

B2B ürün verisi, bu davranış etrafında tamamen evrimleşti. Kendi başına durması gerekmedi; sadece bir insan tarafından yorumlanabilir olması gerekiyordu. AI ile, bu varsayım artık geçerli değil.

Şurada Bulunmuştuk: Kurumsal Verilerle

Eğer bu size tanıdık geliyorsa, öyle olması gerekir. On yıl önce, şirketler veri hakkında çok benzer bir konuşma yapıyordu. Depolar dolu, veri gölleri taşıyordu ve sonunda her sistem bir şeyler dışa aktarıyordu. Kağıt üzerinde, şirketler veri zenginiydi. Uygulamada, hiçbir şey hızlı hareket etmiyordu çünkü iş kullanıcıları, analistler olmadan temel soruları cevaplayamıyordu. SQL, bir boğulma noktası haline geldi.

Kurumsal veri, sistemlerin bilgiyi nasıl depoladığı etrafında organize edildi, değil insanların iş hakkında nasıl düşündüğü. Satırlar ve sütunlar vardı, ancak kavramlar yoktu. Gelir üç tabloda yaşıyordu. “Müşteri” beş farklı şey anlamına geliyordu, kiminle konuştuğunuza ve ne zaman konuştuğunuza bağlı olarak. Metrikler sonsuza kadar tartışıldı çünkü kimse onları açıkça tanımlamadı.

Kurumsal verideki đột phá, karmaşıklığı kabul etmek ve onu kontrol etmekten geldi. Anlamsal katmanlar bir örnektir, ancak daha geniş bir değişimin parçasıydılar. Şirketler, ham verinin varsayılan olarak kullanılabilir olduğunu iddia etmeyi bıraktı ve işin gerçekten nasıl düşündüğü ve işletildiği şekilde işleyen çevirme katmanları oluşturmaya başladı.

Metrik modelleri bunu, her raporda onları yeniden türetmek yerine bir kez hesaplamaları tanımlayarak yaptı. Gelir her yerde aynı şeyi ifade ediyordu çünkü biri onu kodlamıştı. Veri modelleri ve boyutlu şemalar yapısal olarak aynı şeyi yaptılar. İşletme tablolarını müşteri, ürün, sipariş ve zaman gibi kavramlara dönüştürdüler. İş kullanıcılarının temel bir soruyu cevaplamak için kaç join gerektiğini anlamalarına gerek kalmadı. İlişkiler zaten orada vardı.

Veri katalogları ve yönetilen tanımlar problemin başka bir kısmını ele aldı. İnsanların zihinlerinde yaşayan anlamları yakaladılar. Bu alan neyi temsil ediyor? Ne zaman kullanılmalı? Sınırlamaları neler? Bağlam, kabile bilgisi olmaktan çıkıp sistemin bir parçası haline geldi.

Bu katmanlar birlikte karmaşıklığı emdi ve onu işlenebilir hale getirdi. Doğru şekilde akıl yürütebilmeleri için daha fazla insan ve sistem için istikrarlı soyutlamalar yarattılar. Bu, B2B ticaretin bugün eksik olduğu şeydir.

Ajanslı Keşif, Aynı Hesaplaşmayı Tetikliyor

Ajanslı ticaret, B2B ürün verisini aynı teste tabi tutuyor. Üreticiler ve dağıtıcılar ürün bilgisi konusunda eksik değiller. already büyük miktarda bilgi depoluyorlar: teknik özelliklerden yapılandırmalara, fiyat mantığına, sözleşmesel kısıtlamalara kadar her şeyi.

Sorun, bu verilerin neredeyse tamamının insanlar için yapılandırılmış olması. Teknik özellikler PDF’lerde yaşıyor. Kurallar, asla online olmayan fiziksel bir ürün kataloğu中的 bir paragraf olarak açıklanıyor. İstisnalar, satış ekibinin zihinlerinde yaşayan kurumsal hafıza yerine, kodlanmamış olarak ima ediliyor. Çok fazla şey, satış temsilcilerinin zihinlerindeki bağlamına bağlı.

Bir AI ajansı, bir PDF’i tarayarak “fikir” edinmez. Hangi cümlenin katı bir kısıtlama olduğunu ve hangisinin satış dili olduğunu bilmez. Biçimden veya tondan kuralları güvenli bir şekilde çıkaremez. Anlam açık değilse, ajans onu bilinmeyen olarak ele alır.

Bu, Yapılandırılmamış Verilerin Kötü Olmasından Değil

Bir şeyi netleştirmek önemlidir. Yapılandırılmamış veri, düşman değildir. Asla olmadı.

Kurumsal analizde, yapılandırılmamış veri, anlamsal katmanlar ortaya çıktığında kayboldu. Bunun yerine, yapı üzerine bindirildi. Yapı, kuralları ve ilişkileri ele aldı. Yapılandırılmamış içerik, nüansı, açıklamayı ve bağlamı ele aldı.

Aynı model burada da uygulanır.

Ajanlar, akıl yürütmek için yapıya ihtiyaç duyar. Açık kurallar, ilişkiler, kısıtlamalar ve durumlar cần. Neyle uyumlu olduğunu, neyle yapılandırılabileceğini, neyin izin verildiğini ve hangi koşullar altında bir şeyin uygulanacağını bilmeleri gerekir. Yapılandırılmamış içerik alone, bu bilgileri güvenilir bir şekilde sağlayamaz.

Yapının tek başına yeterli olmadığı da doğru. Ajanlar sadece öznitelikleri alamaz. Seçenekler arasında kıyaslama yaparlar. Ticaretler arasında değerlendirme yaparlar. Hem ne olduğu hem de ne zaman önerilmesi gerektiği konusunda karar verirler.

Anlatı, amacın, konumlandırmanın ve kullanım durumlarının açıkladığı katmandır. “Bu ürün var” ile “Bu ürünü ne zaman seçmelisin” arasındaki farktır. Kurumsal veri dünyasında, bu, tanımlar, belgeler ve iş bağlamı olarak ortaya çıktı. Burada, ajansların öğrenebileceği ürün düzeyinde bir açıklama olarak ortaya çıkıyor. Yapılandırılmış ürün verisi, ajansa neyin doğru olduğunu söylerken, anlatı, ajansa neyin önemli olduğunu söyler.

Ticaret, Sunuma Değil, Akıl Yürütme için Optimized

Bu, rahatsız edici kısım. Ticaret altyapısı, kurumsal verilerin yaptığı atılımı asla gerçekleştiremedi. Daha iyi PIM’ler inşa ettik. Daha zengin kataloglar inşa ettik. Daha güzel ürün sayfaları inşa ettik. Ancak, ürünler için真正 bir anlamsal katman inşa etmedik; sunuma optimize ettik.

İnsanların B2B alımlarını arabuladığı sürece, bu sorun değildi. Satış temsilcileri kenar durumlarını açıkladı. Alıcılar belirsizliği tolere etti ve herkes sistemin etrafında nasıl çalışacağını biliyordu.

Ajanlar, bu tamponu ortadan kaldırır. B2B’de çatlaklar hemen görünür. Fiyatlar hesap başına değişir. Kullanılabilirlik bölgeye göre değişir. Uygunluk, yapılandırmaya bağlıdır. Sözleşmeler varsayılanları geçersiz kılar. Haklar önemlidir. Bunların hiçbiri güvenli bir şekilde tahmin edilemez.

Bir ajans, bir ürünü değerlendirirken, iyi yazılmış bir açıklamadan etkilenmez. Neyle uyumlu olduğunu, neyin izin verildiğini, neyin uyumlu olduğunu ve neyin sonraki adımda olacağını bilmek ister. Bu bilgiler açık değilse, ajans açıklama istemez; sadece ilerler.

Ticaret Şirketlerinin Şimdi Yapması Gereken

Bu, dönüm noktası. Ticaret şirketleri, ürün verilerini insanların yorumlayacağı içerik olarak devam ettirebilir. Veya makinelerin akıl yürüttüğü altyapı olarak davranmaya başlayabilir.

Özellikleri, tanımlı anlama sahip özniteliklere dönüştürmeleri gerekir. Uygunluk, paragraflarda açıklanmak yerine ilişkiler olarak kodlanmalıdır. Fiyat, mantık olarak ifade edilmelidir. Haklar, açık olmalıdır. Kullanılabilirlik, durumlu ve kesin olmalıdır.

Bu, şirketlerin analitikle yapmak zorunda kaldıkları aynı hamledir. Ham veri ve tablolar yeterli olmadığında, anlam tanımlanmalıdır. Ve bir kez bu yapılandırılmış çekirdek varsa, anlatı, AI için tek gerçek kaynağı olmaktan çıkıp, ajanların gerçeği gerçek durumlar için nasıl uygulayacağını öğrendiği katmana dönüşür.

Üreticiler ve dağıtıcılar bunu yaparlarsa, ajanlar için okunabilir hale gelecekler. Ürünleri, daha kolay değerlendirilebilir, daha kolay önerilebilir ve daha kolay güvenilirdir. Bunu yapmayanlar, hala “veriye” sahip olacaklar, ancak bu, eski kurumsal depolar gibi işlevsiz olacaktır.

Model Eski, Ancak Sonuçlar Değil

Hiçbir şey spekülatif değil. Kurumsal verilerin bu aynı döngüyü geçirdiğini zaten izledik. Tek fark, kullanıcı. İş analistleri yerine, otonom ajanlar. Paneller yerine, öneriler. Yavaş kararlar yerine, anlık dışlama.

Ajanslı ticaret, on yıllardır süren bir kurumsal veri sorununu ortaya çıkarıyor. Ürün verisini, şirketlerin operasyonel veriyi ele aldığı şekilde ele alan şirketler hızlı bir şekilde adapte olacaklar. Bunu yapmayan şirketler, PDF’ler eklemeye, açıklamaları yeniden yazmaya ve ajanların neden onları seçmediğini merak etmeye devam edecekler.

Tarih kendini tekrarlıyor. Bu kez, makineler dikkat ediyor.