Майбутнє штучного інтелекту – агентне: Чи готова ваша дані?

Агенти штучного інтелекту готуються стати одним з наступних великих розробок в сфері корпоративної технології. Від оркестрування маркетингу та автоматизації клієнтського досвіду до цифрових помічників та внутрішніх інструментів продуктивності, інтелектуальні агенти обіцяють оптимізувати процес прийняття рішень, працювати в реальному часі та навчатися автономно під час взаємодії з даними, системами та людьми.

Але перед тим, як ці системи зможуть надати значну цінність бізнесу, необхідно відповісти на фундаментальне питання: Чи готова ваша дані?

Ефективність агентів штучного інтелекту залежить від якості, повноти та доступності даних, на які вони спираються. Без сильної основи даних агенти ризикують приймати рішення на основі фрагментарних даних, що призводить до помилкових висновків, упереджених рекомендацій та навіть проблем з дотриманням законодавства.

Якість даних – справжня瓶頸 штучного інтелекту

Незважаючи на досягнення в галузі машинного навчання та архітектури штучного інтелекту, якість даних залишається основним оперативним бар’єром на шляху до успіху штучного інтелекту. Фактично, більше половини організацій називають погану якість даних основним перешкодою, яка заважає успішній реалізації штучного інтелекту. Проблема не полягає в інтелекті агента, а в цілісності та зручності використання даних, на яких він спирається.

І хоча агенти штучного інтелекту створені для швидкої та автономної роботи, вони в кінцевому підсумку сповільнюються тією ж самою瓶頸, яка протягом років заважала командам даних. Спеціалісти з даних усе ще витрачають близько 80% свого часу на очистку та підготовку даних, що обмежує час для інновацій та експериментів. Така затримка є недопустимою в середовищах, де агенти штучного інтелекту повинні безперервно навчатися та реагувати на динамічні дані.

Чому фрагментовані дані все ще так поширені?

Розростання організації є великою частиною проблеми. З часом дані клієнтів розсіюються по десяткам платформ – CRM, систем електронної комерції, застосунків, центрів обслуговування клієнтів, інструментів аналітики, програм лояльності та ін. Кожна з них була створена для конкретної задачі, а не для взаємодії. Це призводить до розрізненого, фрагментованого екосистеми, в якій жоден інструмент не має повної картини.

Дослідження галузі виявило, що 62% рітейлерів у США мають понад 50 систем, які містять дані клієнтів в будь-який момент часу. Це створює фрагментацію, яка майже неможливо побудувати реальний, цілком вид клієнтського шляху. Роз’єднана ландшафт змушує агентів працювати з частковими даними, підірваючи їхню здатність розпізнавати закономірності, підтримувати безперервність або застосовувати відповідні стратегії персоналізації.

Сховища даних також призводять до фрагментації ідентичності, що може перешкоджати націленому маркетингу або довірі та лояльності клієнтів. Один клієнт може з’явитися як кілька різних записів у різних базах даних з дещо різними іменами, електронними адресами, ідентифікаторами пристроїв або поведінкою. Це плутає системи штучного інтелекту, які не можуть визначити, який запис правильний, що потрібно консолідувати, чого хоче клієнт або навіть чи належать різні взаємодії одному й тому ж індивідуумові.

Це стає ще більш критичним під впливом все більш суворих правил конфіденційності, таких як Європейський регламент про захист даних (GDPR) та Закон про конфіденційність клієнтів Каліфорнії (CCPA), які вимагають ясного керування згодою та прозорості щодо використання даних клієнтів. Уніфікація даних клієнтів не лише поліпшує продуктивність, а й забезпечує дотримання законодавства та довіру.

Чотири стовпи готовності даних

Перед розгортанням агентів по всьому підприємству організації повинні спочатку привести свою основу даних у порядок. Це означає пріоритет:

1. З’єднана інфраструктура даних: З’єднана основа об’єднує всі джерела даних клієнтів в єдиному, цілісному середовищі. Це є передумовою для того, щоб агенти могли приймати рішення по всьому шляху клієнта, а не лише в ізольованих каналах.
2. Точне вирішення ідентичності: Вирішення ідентичності – це процес зшивання даних по різних пристроях, системах та ідентифікаторах для формування повного, 360-градусного профілю клієнта. Це забезпечує, що агенти штучного інтелекту правильно розпізнають користувачів, персоналізують відповідним чином та уникнуть повторень або помилок.
3. Реальний час доступу: Швидкість має значення. У багатьох випадках ефективність є такою ж важливою, як і точність. Агенти штучного інтелекту потребують доступу до поточних, актуальних даних для прийняття розумних та точних рішень, незалежно від того, чи реагують вони на питання клієнта, чи коригують рекомендацію, чи оновлюють стратегію персоналізації.
4. Архітектура, орієнтована на дотримання законодавства: Коли агенти штучного інтелекту починають автоматизувати рішення, які впливають на окремих осіб, що їм пропонується, як їм служать або як обробляються їхні дані, дотримання законодавства не може бути післяthought. Підприємства повинні вбудувати відстеження згоди, походження даних та рольові засоби контролю доступу в свою основу.

Агенти штучного інтелекту змінюють вирішення ідентичності

Серед елементів сучасної основи даних вирішення ідентичності історично було одним з найбільш складних та ресурсоємних, особливо на рівні підприємства. Агенти штучного інтелекту потребують цілісної, повної картини клієнта для ефективної роботи, але коли дані розсіюються по системах, ця ясність втрачається, і шлях клієнта страждає.

Що зараз змінюється, так це те, що агенти штучного інтелекту не лише залежать від вирішення ідентичності; вони самі займаються цим. Замість того, щоб покладатися на правила статусу або пакетні завдання, агенти вирішення ідентичності, що працюють на основі штучного інтелекту, використовують машинне навчання для прийому наборів даних та уніфікації фрагментованих записів у точні види клієнта. Ці агенти безперервно оцінюють сигнали, такі як ідентифікатори поділів, транзакційні моделі та метадані, для визначення, які записи належать одному індивідуумові.

Результатом є динамічний процес вирішення ідентичності, який забезпечує:

• Більшу точність завдяки інтелектуальному розпізнаванню закономірностей
• Оновлення в реальному часі під час прийому та очистки нових даних
• Пояснюваність рішень щодо збігу, що підвищує прозорість та довіру
• Масштабованість без витратного ручного налаштування або управління правилами

З агентами штучного інтелекту, які керують вирішенням ідентичності, підприємства можуть нарешті ліквідувати прогалини даних та дублікування, які сповільнюють персоналізацію, оркестрування та автоматизацію, а кінцевим результатом є краще клієнтське досвід.

Від інновацій до оперативної готовності

Це спокусительно поспішати з проектами штучного інтелекту, але пропускання основної роботи з даних є дорогою помилкою. Замість цього організації повинні:

• Провести аудит систем даних для дублікування, фрагментації та затримки
• Інвестувати в технології, які уніфікують та контекстуалізують дані
• Вбудувати дотримання законодавства в операції з даними, а не як післяthought
• Вчасно узгодити маркетинг, дані, приватність та учасників штучного інтелекту
• Створити людський нагляд та зворотний зв’язок для перевірки та вдосконалення продуктивності агентів

Агенти штучного інтелекту вже змінюють, як підприємства працюють у різних галузях – від рітейлу до фінансів. Але їхній успіх не залежить від привабливих інтерфейсів або останніх алгоритмів. Він залежить від довіри, повноти та своєчасності даних, на яких вони побудовані. Якщо ваші дані не готові, ваші агенти теж не будуть.