Готовы ли ваши данные к агентам ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) уже переворачивает способы ведения бизнеса, и год назад на смену чат-ботам и всевозможным "умным помощникам" пришло новое явление — агенты ИИ. Их внедряют рекордными темпами во всем мире: от маркетинга до управления данными, от финансов до автосалонов. Эти цифровые работяги обещают ускорять принятие решений, удерживать внимание клиентов и делать работающие процессы проще для бизнеса.

Крупные технологические компании не остались в стороне: Google уже объявила о внедрении агентов ИИ в поиск, а Microsoft двинула в том же направлении, планируя использовать агентов для помощи в поиске по интернету. Эксперты Boston Consulting Group прогнозируют рост рынка агентов ИИ на 45% ежегодно в ближайшие пять лет. Аналитическая компания Gartner предрекает: 80% типовых вопросов поддержки клиентов будут решаться вовсе без участия людей — за ИИ.

Однако есть одно большое "но": агент ИИ так же умен, как и данные, на которых он работает. Красивые обещания рушатся, если в систему поступают неполные, устаревшие или противоречивые сведения — от этого ни один искусственный разум не станет пророком. И сталкиваясь с "сырыми" данными, бизнес рискует получить не рывок вперёд, а проблемы с клиентами и своей репутацией.

78% компаний по всему миру, согласно MIT Technology Review Insights, пока попросту не готовы внедрять агентов ИИ и крупные языковые модели (LLM): всё упирается в плохую подготовку данных. Без единой, точной и актуальной информации о клиентах никакой ИИ не сможет стать основой для принятия решений.

Ошибки случаются не только у новичков: Air Canada в 2023 году пришлось возмещать клиенту ущерб из-за того, что чат-бот пообещал несуществующую скидку; другой технологический гигант месяцем позже лишился массы подписчиков после ошибки виртуального помощника.

Главное и одновременно часто игнорируемое условие успеха агентов ИИ — это умение определять личность пользователя (identity resolution). Если клиентский профиль собирается из десятков несвязанных друг с другом систем, агент работает в полной темноте. К счастью, здесь тоже появился прогресс: современные агенты ИИ осваивают задачу идентификации, сопоставляя записи в реальном времени и постоянно улучшая качество профиля пользователя — теперь вместо статичной информации бизнес получает "живое" представление о клиенте, которое дополняется при каждом контакте. Это уменьшает число ошибок и ускоряет аналитические процессы.

Чтобы ИИ-агенты заработали по-настоящему эффективно, данные должны быть:

• Едиными: сведения из онлайн-магазинов, CRM и служб поддержки должны сводиться вместе.
• Точными: нужно уметь устранять дубли, ошибки и разночтения.
• Контекстными: маркетинг нуждается в вероятных профилях аудитории, поддержка — в конкретных деталях сессии.
• Управляемыми: доступ, контроль, разрешения и отслеживание согласий теперь стандарт для ИИ, особенно в условиях ужесточения законов о конфиденциальности.

Современная архитектура lakehouse и профильные ИИ-инструменты позволяют существенно облегчить сбор и анализ клиентских данных. Но если раньше обработка данных казалась незаметной "подводкой" для ИИ, то теперь она стала настоящим конкурентным преимуществом.

Агенты, заправленные качественными данными, могут действовать быстрее, точнее и персональнее. Такая основа не просто поддерживает ИИ — она делает его по-настоящему полезным.

Итак, не данные ради ИИ, а ИИ ради данных. Побеждают те, кто вкладывается не в эффектную "упаковку", а в прочный фундамент для работы — в качественные, цельные данные. Без этого и самый красивый алгоритм останется дорогой игрушкой.