La inteligencia artificial cambia fundamentalmente la forma en que hacemos negocios y una nueva innovación ha entrado en el centro de atención en el último año. Los agentes de IA son adoptados a velocidad récord, desde el marketing hasta la gestión de datos y el servicio al cliente, con la promesa de fluir las decisiones, aumentar la productividad para que los clientes participen y administran el precio comercial de la empresa.
Hemos visto lanzamientos de agentes de IA desde empresas de todos los tamaños e industrias. En mayo, Google anunció que incluiría a los agentes de IA en su búsqueda, mientras que Microsoft también anunció planes para usar agentes de IA para ayudar a sus usuarios en busca de Web. El uso de agentes de IA está aumentando en toda la industria, desde finanzas y atención médica hasta concesionarios de automóviles.
De hecho, el grupo de consultoría de Boston ha predicho que el mercado de los agentes de IA aumentará al 45% de la CAGR en los próximos cinco años. Gartner también asumió que el 80% de las preguntas generales de servicio al cliente se resolverían en menos de cinco años.
Pero aquí está la captura: los datos que ejecutan son simplemente mejores.
Derek Mippiti lidera sus equipos de productos, ingeniería, operación y protección de la información.
Por qué los datos todavía están a la altura de AI
La IA no considera la naturaleza de la vanguardia de la herramienta o sus promesas altísimas, mientras que los datos con los que están trabajando siguen siendo una constante: basura, basura.
Las compañías de raza contra los competidores para implementar agentes de IA para evaluar las fuentes que operaron contra las fuentes de los competidores enfrentan un gran riesgo: si esos agentes dependen de información fragmentada o incorrecta, no funcionarán como se esperan. Incluso si los sistemas AI más capaces están integrados en mala información, no pueden proporcionar los resultados.
Según el MIT Technology Review Insight, el% de las empresas globales no están listas para desplegar el 78% de AI Agent y LLM. ¿Qué los detiene? Sus datos no están listos para apoyar la IA. La parte principal del éxito de la IA son los datos de clientes integrados, precisos y en tiempo real.
Cuando los agentes de IA son impulsados por datos malos e insatisfactorios, las consecuencias pueden ser costosas. El año pasado, Air Canada se vio obligado a pagar cuando un cliente prometió una concesión de que su chatboat no existía. Y, en abril, una compañía de tecnología ocurrió después del error del agente de servicio al cliente, lo que resultó en oleadas de suscripciones canceladas.
Este tipo de accidentes puede amenazar la obediencia del cliente y puede provocar agitación. Los agentes de IA son solo inteligentes y útiles que se basan en los datos. Para confiar en su agente de IA, debe confiar en su base de datos.
Resolución de identidad, re -imagina para agentes
Lo más necesario, y el más descuidado, la orina del trabajo del agente AI es la resolución de identidad. La historia del cliente está desconectada y los agentes están ciego volando sin una visión clara y adecuada de quién está a través del sistema fragmentado.
Está cambiando. Los agentes de IA ahora pueden tomar la resolución de identidad como parte de su función, coincidir con los registros en tiempo real, refinar constantemente las conexiones y operar sin reglas frágiles. Dependiendo del perfil constante y de un solo tamaño, la identidad del agente crea una imagen viviente del cliente, mejora con cada interacción y mejora la productividad y la precisión mejoradas.
Esto significa menos error, preparación de datos manuales menos eficientes en el tiempo y tiempo de tiempo rápido para cada sistema de flujo hacia abajo.
Data Foundation obtenida correctamente
Antes de que los agentes de IA puedan manejar de manera efectiva, los datos subyacentes deben ser:
Unificado: Cada datos de punto de contacto, desde el comercio electrónico y CRM hasta la atención al cliente, debe cosirse en un nivel único y accesible que se use de manera similar para los equipos de marketing e ingeniería.
Preciso: Para crear un perfil confiable en la resolución de identidad, se deben reunir múltiples canales y puntos de contacto.
Importante: Diferentes visitantes requieren diferentes visitantes. Una amplia gama de objetivos de marketing puede requerir perfiles potenciales, mientras que el soporte requiere una precisión determinista de una sola sesión.
Dirigido: Los controles de acceso, la supervisión humana, los bucles de respuesta y el seguimiento de cumplimiento son apuestas de mesa para IA leales y creíbles, especialmente en el contexto de las reglas de privacidad desarrolladas.
Una arquitectura Lecaus moderna asociada con herramientas nativas de AI para la resolución Ident y la construcción de perfil de clientes puede reducir severamente los esfuerzos manuales necesarios e implementar decisiones en tiempo real impulsadas por la IA.
Datos como competitivo distintivo
A menudo, la calidad de los datos se trata como la plomería, lo cual es necesario pero invisible. Sin embargo, se convirtió en un activo competitivo en la era de los agentes de IA.
Los datos de alta calidad respetados por el agente permiten una mejor personalización, pruebas rápidas y automatización segura. Permite que la IA funcione con confianza, sabiendo con qué está interactuando, lo que quieren y cómo pueden reaccionar de manera eficiente y efectiva.
Cuando se realizan correctamente, los datos no solo admiten IA, sino que lo mejora.
Que sigue
La IA basada en agentes ya está reduciendo las expectativas de reactividad, personalización y automatización. Pero el progreso real no está en los modelos, está en los datos.
Las empresas que ahora invierten en una base de datos de alta calidad son aquellas que no solo son sus actividades, sino también para la experiencia del último cliente. Esta es una interfaz de falta o un algoritmo temático y la diferencia entre una solución efectiva y escalofriante.
Antes de crear su próximo agente, conviértalo en la base de datos necesaria.
Enumeramos las mejores herramientas de experiencia del cliente (CX).
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