Когда ИИ дает неверные ответы, это отражает ваши неверные данные. Вот как создать упорядоченную основу данных, которая принесет реальную пользу.
<стр>Если это похоже на проблему с галлюцинациями ИИ и звучит как проблема с галлюцинациями ИИ, то это, вероятно, проблема с гигиеной данных. <стр>В этом году я просмотрел десятки демонстраций, где руководители 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.”
<п>Как говорится, не стреляйте в посланника. 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 в беспорядке.
ИИ просто отражает вам этот беспорядок в масштабе.
Кризис данных, скрывающийся за “галлюцинациями искусственного интеллекта”
Исследование Adverity показало, что 45% маркетинговых данных неточны.
<п>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:
<ул>
Когда ваши фундаментальные данные спорят сами с собой, ИИ не знает, какой версии верить. Поэтому он выбирает один. Иногда правильно. Часто нет.
Почему чистота данных важнее умного искусственного интеллекта
ИИ — это не магия. Он отражает все, чем вы его кормите: хорошее, плохое и устаревшее на три года.
Все хотят “создать агента” сексуальный момент. Демонстрация продукта, которой все аплодируют. Повышение эффективности, гарантирующее отличный обзор, черт возьми, может быть, даже повышение.
<стр>Но что делает ИИ полезным, так это скучная, непривлекательная, фундаментальная работа по дисциплине данных. <п>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 применяли инструменты коучинга на базе ИИ, в то время как их CRM определяло «квалифицированных потенциальных клиентов». три разных способа в зависимости от того, какой регион вы спрашиваете.
ИИ работает точно так, как задумано. Проблема в том, для чего он предназначен.
<п>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 некачественной гигиены данных
Если ваши данные неточны, противоречивы или устарели, ошибки неизбежны. Это может быстро стать рискованным, особенно если негативно повлиять на качество обслуживания клиентов или прибыль.
Вот как это выглядит на практике:
Ваш торговый агент сообщает потенциальным клиентам цены, которые изменились шесть месяцев назад, потому что никто не обновил список продуктов, по которым он обучался.
Ваш инструмент создания контента извлекает сообщения бренда из 2020 года, поскольку система обмена сообщениями 2026 года находится в колоде на чьем-то рабочем столе.
Ваш искусственный интеллект для оценки потенциальных клиентов использует критерии ICP, о которых маркетинг и продажи никогда не согласовывались, поэтому вы воспитываете неправильных потенциальных клиентов, игнорируя правильные.
Ваш агент по продажам рекомендует провести тематическое исследование по продукту, выпуск которого вы прекратили в прошлом квартале, потому что никто не заархивировал старое обеспечение.
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.
<х2>С чего начать: 5 шагов, чтобы исправить фундамент ваших данных
Хорошие новости: вам не нужна масштабная инициатива по преобразованию, чтобы исправить это. Вам нужна дисциплина и ответственность. <х3>1. Проверяйте, что на самом деле видит ваш ИИ
Прежде чем решить проблему с данными, вам необходимо понять ее масштаб.
<стр>Извлеките все документы, таблицы, презентации и базы данных, к которым имеют доступ ваши системы искусственного интеллекта. Не предполагайте. Вообще-то смотри.
Вы, скорее всего, найдете:
<ул> <ли>Противоречивые определения внутричерепного давления в разных отделах.
Удалить, что не так. Обновите то, что можно спасти. Будьте безжалостны к тому, что остается и что уходит. <х3>2. Создайте один источник истины
Это не подлежит обсуждению. Выберите одну систему для каждого определения, которое имеет значение для вашего бизнеса:
<ул>
Все извлекают из этого пользу. Никаких исключений. Нет, “но наша команда делает это по-другому”
<п>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 в разных взаимодействиях.
<п>Один источник истины устраняет этот хаос. <х3>3. Установите сроки годности для всего
Каждый актив, к которому может получить доступ ваш ИИ, должен иметь сертификат “действителен до” дата. <стр>Боевые карты. Тематические исследования. Конкурентная разведка. Фреймворки обмена сообщениями. Характеристики продукта.
<п>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 выдаёт неверную информацию.
<х3>4. Проверьте, что на самом деле знает ваш ИИ
Не думайте, что ваш ИИ работает правильно. Проверьте это.
<стр>Задайте базовые вопросы: <ул>
<стр>Если ответы противоречат тому, что вы считаете правдой, вы только что обнаружили проблему с гигиеной данных.
Выполняйте эти тесты ежемесячно. Ваш бизнес меняется. Ваши данные должны измениться вместе с ним.
<х3>5. Назначьте кого-нибудь владельцем
Дисциплина данных без владения — это поток Slack, который никуда не ведет.
Один человек должен нести прямую ответственность за поддержание вашего источника истины. Не в качестве «дополнительной ответственности». Как основная часть их роли.
<п>Этот человек: <ул>
<ли>Координирует свои действия с командами по удалению устаревшего контента.
<стр>Без владения ваша инициатива по гигиене данных умрет через три месяца, когда все будут заняты другими приоритетами.
Итог: Фонд перед вспышкой
Если вы не устраните беспорядок, ИИ устранит беспорядок.
<стр>Развертывание мощного искусственного интеллекта поверх хаотичных данных в лучшем случае неэффективно, но в худшем случае оно может нанести серьезный ущерб вашему бренду, вашим отношениям с клиентами и вашей конкурентной позиции.
У вас может быть самая сложная модель ИИ в мире. Лучшие подсказки. Самая дорогая инфраструктура. Ничего из этого не имеет значения, если вы кормите его мусором. Чтобы это заработало, нужна прочная 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. <стр>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 AI.
<стр>Чтобы получить реальную отдачу и окупаемость инвестиций от ИИ, начните с его успешной настройки с использованием 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 расскажет вам, как выглядят ваши данные.
<п>Вопрос: готовы ли вы это исправить?
