Если это похоже на проблему галлюцинаций ИИ и звучит как проблема галлюцинаций ИИ, возможно, это проблема гигиены данных.

В этом году я просмотрел десятки демонстраций, где лидеры маркетинга показывали мне своего нового блестящего ИИ-агента, задавали ему базовый вопрос и наблюдали, как он уверенно выдает информацию, которая либо устарела, противоречива, либо совершенно неверна.

Непосредственная реакция — обвинить ИИ: «Ой, извини, у ИИ галлюцинации. Давайте попробуем что-нибудь другое».

Но действительно ли это галлюцинации ИИ?

Не стреляйте в посланника, как говорится. Хотя ИИ является посланником, который приносит вам то, что выглядит как неточные данные или галлюцинации, на самом деле он посылает более глубокое сообщение: ваши данные — это беспорядок.

ИИ просто отражает вам этот беспорядок в масштабе.

Кризис данных, скрывающийся за «галлюцинациями ИИ»

Исследование Adverity показало, что 45% маркетинговых данных неточны.

Почти половина данных, поступающих в ваши системы искусственного интеллекта, панели отчетности и ваши стратегические решения, ошибочна. И мы задаемся вопросом, почему агенты ИИ дают расплывчатые ответы, противоречат сами себе или выдают сообщения, которые никто не использовал с 2022 года.

Вот что я вижу почти на каждом предприятии:

  • Три команды работают с тремя разными определениями идеального профиля клиента (ICP).
  • Маркетинг определяет «конверсию» по-другому, продажи – по-другому.
  • Данные о покупателях разбросаны по шести системам, которые почти не признают существование друг друга.
  • Боевая карта, последний раз обновленная в 2019 году, все еще висит в воздухе, и ваш ИИ-агент воспринимает ее как евангелие.

Когда ваши фундаментальные данные спорят сами с собой, ИИ не знает, какой версии верить. Поэтому он выбирает один. Иногда правильно. Часто нет.

ЧИТАТЬ  Я рассмотрел все продажи Click Frenzy за последние три года — это более 30 предложений, которые я сейчас рекомендую.

Почему чистые данные важнее умного искусственного интеллекта

ИИ — это не магия. Он отражает все, чем вы его кормите: хорошее, плохое и устаревшее на три года.

Всем нужен сексуальный момент «построй агента». Демонстрация продукта, которой все аплодируют. Повышение эффективности, гарантирующее отличный отзыв, черт возьми, может быть, даже повышение.

Но то, что делает ИИ полезным, — это скучная, непривлекательная фундаментальная работа по дисциплине данных.

Я наблюдал, как компании тратят шестизначные суммы на инфраструктуру искусственного интеллекта, в то время как в их каталоге продуктов все еще есть повторяющиеся записи после миграции 2021 года. Я видел, как отделы продаж использовали инструменты коучинга на базе ИИ, в то время как их CRM определяет «квалифицированный лид» тремя разными способами в зависимости от того, в каком регионе вы спрашиваете.

ИИ работает точно так, как задумано. Проблема в том, для чего он предназначен.

Если ваша система захламлена, ИИ не сможет ее очистить (по крайней мере, пока). Это усиливает беспорядок в масштабе каждого взаимодействия. Как бы нам этого ни хотелось, даже самая привлекательная модель ИИ в мире не спасет вас, если ваша база данных нарушена.

Реальная цена гигиены плохих данных

Если ваши данные неточны, противоречивы или устарели, ошибки неизбежны. Это может быстро стать рискованным, особенно если негативно повлиять на качество обслуживания клиентов или доходы.

Вот как это выглядит на практике:

Ваш торговый агент дает потенциальным клиентам цены, которые изменились шесть месяцев назад, потому что никто не обновил список продуктов, по которым они обучались.

Ваш инструмент для создания контента извлекает сообщения бренда из 2020 года, потому что система обмена сообщениями 2026 года находится в колоде на чьем-то рабочем столе.

Ваш ИИ для оценки лидирующих позиций использует критерии ICP, о которых маркетинг и продажи никогда не согласовывались, поэтому вы взращиваете неправильные перспективы, игнорируя правильные.

Ваш агент по продажам рекомендует провести тематическое исследование продукта, который вы прекратили снимать в прошлом квартале, потому что никто не заархивировал старое обеспечение.

ЧИТАТЬ  Венллек отмечает, что его следующая виртуальная гарнитура может приземлиться раньше, чем мы были признаны

Это происходит каждую неделю на предприятиях, которые вложили миллионы в трансформацию ИИ. И большинство команд даже не осознают этого, пока на это не укажет клиент или потенциальный клиент.

С чего начать: 5 шагов, чтобы исправить фундамент ваших данных

Хорошая новость: чтобы исправить это, вам не нужна масштабная инициатива по преобразованию. Вам нужна дисциплина и ответственность.

1. Проверьте, что на самом деле может видеть ваш ИИ

Прежде чем вы сможете решить проблему с данными, вам необходимо понять ее масштаб.

Извлеките все документы, таблицы, презентации и базы данных, к которым имеют доступ ваши системы искусственного интеллекта. Не предполагайте. Вообще посмотрите.

Вы, скорее всего, найдете:

  • Противоречивые определения ПИК в разных отделах.
  • Устаревшие цены прошлых лет.
  • Сообщения, полученные три цикла ребрендинга назад.
  • Конкурентная информация, которая больше не отражает рыночную реальность.
  • Тематические исследования продуктов, которые вы больше не продаете.

Увольняйся, что не так. Обновите то, что можно спасти. Будьте безжалостны к тому, что остается и что уходит.

2. Создайте один источник истины

Это не подлежит обсуждению. Выберите одну систему для каждого определения, которое имеет значение для вашего бизнеса:

  • Критерии ПМС.
  • Определения этапов конверсии.
  • Территориальные задания.
  • Позиционирование продукта.
  • Конкурентные дифференциаторы.

Все от этого тянут. Никаких исключений. Нет, «но наша команда делает это по-другому».

Когда маркетинг и продажи используют разные определения, ваш ИИ не может выступать в роли арбитра. Он выбирает один случайным образом. Иногда он выбирает оба и противоречит сам себе во всех взаимодействиях.

Один источник истины устраняет этот хаос.

3. Установите сроки годности для всего

Каждый актив, к которому может получить доступ ваш ИИ, должен иметь дату «действителен до».

Боевые карты. Тематические исследования. Конкурентная разведка. Фреймворки обмена сообщениями. Характеристики продукта.

По истечении срока его действия он автоматически исчезает из доступа ИИ. Ручная очистка не требуется. Не надейтесь, что кто-то не забудет заархивировать старый контент.

Устаревшие данные хуже, чем отсутствие данных. По крайней мере, без данных ваш ИИ признает, что не знает. Имея устаревшие данные, он уверенно предоставляет неверную информацию.

ЧИТАТЬ  Samsung не может винить монополию Apple на iPhone в том, что она всю жизнь пользовалась ужасным программным обеспечением

4. Проверьте, что на самом деле знает ваш ИИ

Не думайте, что ваш ИИ работает правильно. Проверьте это.

Задайте основные вопросы:

  • «Какой у нас ICP?»
  • «Как определить квалифицированного лида?»
  • «Каковы наши текущие цены на [product]?»
  • «Что отличает нас от [competitor]?»

Если ответы противоречат тому, что вы считаете правдой, вы только что обнаружили проблему с гигиеной данных.

Проводите эти тесты ежемесячно. Ваш бизнес меняется. Ваши данные должны измениться вместе с ним.

5. Назначьте кого-нибудь владельцем

Дисциплина данных без владения — это нить Slack, которая никуда не ведет.

Один человек должен нести прямую ответственность за поддержание вашего источника истины. Не как «дополнительная ответственность». Как основная часть их роли.

Этот человек:

  • Просматривает и утверждает все обновления источника истины.
  • Устанавливает и обеспечивает соблюдение сроков действия активов.
  • Проводит ежемесячные проверки того, к чему может получить доступ ИИ.
  • Координирует свои действия с командами по удалению устаревшего контента.
  • Отчеты о показателях качества данных.

Без владения ваша инициатива по гигиене данных умрет через три месяца, когда все будут заняты другими приоритетами.

Итог: фундамент до вспышки

Если вы не устраните беспорядок, ИИ устранит его.

Развертывание мощного искусственного интеллекта поверх хаотичных данных в лучшем случае неэффективно, а в худшем — может нанести серьезный ущерб вашему бренду, отношениям с клиентами и вашей конкурентной позиции.

Вы можете иметь самую сложную модель искусственного интеллекта в мире. Лучшие подсказки. Самая дорогая инфраструктура. Ничего из этого не имеет значения, если вы кормите его мусором. Чтобы это работало, нужна дисциплинированная основа.

Это все равно, что увидеть кого-то с идеально белыми зубами и подумать, что ему просто повезло. Чего вы не видите, так это ежедневного использования зубной нити, регулярной чистки зубов, отказа от сахара и чистки зубов два раза в день в течение многих лет.

Или наблюдать, как олимпийский спортсмен делает выступление легким. Вы не увидите тренировок в 5 утра, строгую диету, тысячи часов тренировок, которым никто не аплодирует.

То же самое относится и к ИИ.

Чтобы получить реальную выгоду и окупаемость инвестиций в ИИ, начните с его успешной настройки с помощью подходящей базы данных. Да, возможно, это не самая гламурная и захватывающая работа. Но именно это делает возможным гламурное и захватывающее.

Помните, ваш ИИ не галлюцинирует. Он точно говорит вам, как выглядят ваши данные.

Вопрос в следующем: готовы ли вы это исправить?

Дополнительные ресурсы:

Рекомендованное изображение: BestForBest/Shutterstock



Source link