Майбутнє штучного інтелекту – агентське: Чи готова ваша дані?

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

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

Ефективність агентів штучного інтелекту залежить від якості, повноти та доступності даних, на яких вони спираються. Без міцної 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 у сфері машинного навчання та архітектури штучного інтелекту, якість даних залишається головним оперативним бар’єром для успіху штучного інтелекту. Насправді, більше половини організацій вказують на погану якість даних як основну перешкоду, що заважає успішній реалізації штучного інтелекту. Проблема не полягає в інтелекті агента, а в цілісності та придатності даних, на яких він спирається.

І хоча агенти штучного інтелекту створені для роботи швидко та автономно, вони у кінцевому підсумку сповільнюються тими самими瓶頸ами, які протягом років створювали проблеми для команд даних. Спеціалісти з даних все ще витрачають близько 80% свого часу на очистку та підготовку даних, обмежуючи час для інновацій та експериментів. Така затримка недопустима в середовищах, де агенти штучного інтелекту повинні безперервно навчатися та реагувати на динамічні дані.

Чому фрагментарні дані все ще так поширені?

Організаційна розпиленість є великою частиною проблеми. З часом дані клієнтів розсіюються по десятках платформ – CRM-системам, електронній комерції, додаткам, центрам обслуговування клієнтів, інструментам аналітики, програмам лояльності та іншим. Кожна з них була створена для конкретної задачі, а не для взаємодії. Це призводить до розрізненого, фрагментарного екосистеми, в якій жоден інструмент не має повної картини.

Дослідження галузі показало, що 62% рітейлерів у США мають більше 50 систем, які містять дані клієнтів в будь-який момент часу. Це створює фрагментацію, яка робить майже неможливим створення реального, повного виду клієнтського шляху. Роз’єднана ландшафт змушує агентів працювати на часткових даних, підриваючи їхню здатність розпізнавати закономірності, підтримувати безперервність або застосовувати відповідні стратегії персоналізації.

Силоси даних також призводять до фрагментації ідентичності, що може перешкоджати націленому маркетингу або довірі клієнтів та лояльності. Один клієнт може з’являтися як кілька різних записів у різних базах даних з трохи 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 жорсткіших правил конфіденційності, таких як Загальний регламент про захист даних (GDPR) та Закон про конфіденційність клієнтів Каліфорнії (CCPA), які вимагають явної згоди на управління даними та прозорості щодо того, як використовуються дані клієнтів. Уніфікація даних клієнтів не тільки поліпшує продуктивність, а й забезпечує дотримання законодавства та довіру.

Чотири стовпи готовності даних

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

1. З’єднана інфраструктура даних: З’єднана основа об’єднує всі джерела даних клієнтів у єдине, цілісне середовище. Це передумова для того, щоб агенти могли приймати рішення по всьому шляху клієнта, а не тільки 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 розпізнають клієнтів правильно, персоналізують відповідним чином та уникнуть повторень або помилок.
3. Доступність в реальному часі: Швидкість має значення. У багатьох випадках ефективність є такою ж важливою, як і точність. Агентам штучного інтелекту потрібен доступ до поточних, актуальних даних для прийняття розумних та точних рішень, незалежно від того, чи реагують вони на проблему 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, дотримання законодавства не може бути післяthought. Підприємства повинні вбудувати відстеження згоди, лінійність даних та рольові контроль доступу в основу.

Агенти штучного інтелекту змінюють вирішення ідентичності

Серед елементів сучасної основи даних вирішення ідентичності історично було одним з найскладніших та ресурсоємних, особливо на рівні підприємства. Агентам штучного інтелекту потрібен послідовний, повний вигляд клієнта для ефективної роботи, але коли дані розсіюються по системах, ця ясність втрачається, а шлях клієнта страждає.

Що зараз змінюється, так це те, що агенти штучного інтелекту не тільки залежать від вирішення ідентичності; вони беруть на себе цю відповідальність. Замість того, щоб сприймати правила статусу або пакетні завдання, агенти вирішення ідентичності, що працюють на основі штучного інтелекту, використовують машинне навчання для аналізу наборів даних та об’єднання фрагментарних записів у точні вигляди клієнта. Ці агенти безперервно оцінюють сигнали, такі як ідентифікатори пристроїв, моделі транзакцій та метадані, щоб визначити, які записи належать одному індивідуумові.

Результатом є динамічний процес вирішення ідентичності, який забезпечує:

• Більшу точність завдяки інтелектуальному розпізнаванню закономірностей
• Оновлення в реальному часі при прийомі та очистці нових даних
• Пояснюваність рішень щодо збігів, що підвищує прозорість та довіру
• Масштабованість без часу, витраченого на ручне налаштування або управління правилами

З агентами штучного інтелекту, які керують вирішенням ідентичності, підприємства можуть нарешті ліквідувати прогалини даних та дублікати, які сповільнюють персоналізацію, оркестрування та автоматизацію, а кінцевим результатом є кращий досвід клієнта. Ці агенти не тільки очищають дані; вони створюють основу, яка робить інтелектуальне взаємодіяння з клієнтом можливим у масштабі.

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:

• Перевірити системи даних на дублікати, фрагментацію та затримку
• Інвестувати в технології, які об’єднують та контекстуалізують дані
• Вбудувати дотримання законодавства в операції з даними, а не як післяthought
• Скоординувати маркетинг, дані, конфіденційність та зацікавлені сторони штучного інтелекту на ранній стадії
• Створити людський нагляд та зворотні зв’язки для перевірки та уточнення роботи 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 спираються. Якщо ваші дані не готові, ваші агенти не будуть готові.