Yapay zeka çağında başarılı olmak, ‘yapılandırılmamış’ verilere erişmekle başlar

Erkiner, tüm müşteri verilerinin, ‘yapılandırılmış’ ve ‘yapılandırılmamış’ formatlarda birleştirilerek 360 derecelik bir görünüm oluşturmanın yapay zekanın müşterileri daha iyi tanımasına ve hizmet etmesine yardımcı olacağını ve hangi senaryo olursa olsun bağlamsal uygunluğu sağlayacağını belirtiyor.

Her organizasyon, satış ve hizmet deneyimlerini iyileştirmek için yapay zekanın gücünü kullanmaya odaklanıyor. Ancak etkili bir yapay zeka kullanımı, sağlam verilerle mümkündür. Geleneksel olarak, şirketler CRM uygulamaları aracılığıyla toplanan müşteri etkileşim verileri gibi yapılandırılmış formatlardaki, satır ve sütunlarla düzenlenmiş verilerle çalıştıklarını biliyoruz. Bununla birlikte, her işletmenin büyük miktarda bilgiyi belgeler, görüntüler, ses ve video kayıtları gibi formatlarda sıkışıp kalmış "yapılandırılmamış" verilerde sakladığı da bir gerçek. Bu yapılandırılmamış veriler oldukça değerli olabilir ve müşteri bilgilerine dayalı olduğu için işletmelere daha doğru ve kapsamlı yapay zeka içgörüleri sağlayabilir.

Birçok kuruluş, bütünsel bir müşteri görünümü elde etmek istemekte, ancak yapılandırılmamış verilerini güvenilir bir şekilde görmek, erişmek, entegre etmek ve kullanmak için gerekli teknik altyapıya sahip değil. Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve üretken yapay zekanın gücüyle artık bunu yapabilmekteler. Yapay zeka çağında başarılı olmak isteyen kuruluşlar, müşteri temas noktalarında entegre, birleşik, akıllı ve uygulanabilir çözümler geliştirmeli, aynı zamanda karmaşıklığı azaltmalıdır. Bu da, yapılandırılmamış içeriği etkili bir şekilde kullanmak, bilgiyi toplamak, veriyi verimli bir şekilde indekslemek ve her departmandan içgörü elde etme yeteneğiyle başlar.

Yapay Zekanın Müşterileri Daha İyi Tanımasına ve Onlara Hizmet Etmesine Yardımcı Olmak:

Bir müşteri, yaptığı son satın alımla ilgili yardıma ihtiyaç duyduğunda genellikle şirketin sohbet botu ile iletişim kuruyor. Deneyimin hem ilgili hem de olumlu olması için, tüm etkileşimin müşterinin son ürün satın alımı, garanti bilgileri ve geçmiş görüşmeleri gibi verilerine dayanması gerekir. Sohbet botunun ayrıca, diğer benzer ürünleri satın alan müşterilerden elde edilen en son bilgiler ve şirketin iç bilgi makaleleri gibi şirket verilerini de kullanması gerekir.

Bu bilgilerin bir kısmı yapılandırılmış veriler olan işlem veritabanlarında bulunurken, geri kalanı garanti sözleşmeleri veya bilgi makaleleri gibi yapılandırılmamış dosyalarda olabilir. Her iki tür veriye de erişim sağlanmalı ve doğru veri kullanılmalıdır. Aksi takdirde, sohbet botu ile yapılan etkileşim, en iyi ihtimalle sinir bozucu, en kötü ihtimalle yanlış olacaktır.

En iyi ve en doğru yapay zeka yanıtlarını elde etmek için, LLM'leri şirketin kendi uygulamalarından, veri ambarlarından ve veri göllerinden gelen özel, gerçek zamanlı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle desteklemek gerekir. Bu modelleri daha doğru hale getirmenin etkili bir yolu, Retrieval Augmented Generation (RAG) adlı yapay zekadır. RAG, şirketlerin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış özel verilerini kullanarak, üretken yapay zekayı daha bağlamsal, zamanında, güvenilir ve ilgili hale getirir.

Bağlamın Her Senaryoda Uygun Olmasını Sağlamak:

Tüm müşteri verilerinizi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış, birleşik bir 360 derece görünümde birleştirmek, müşterilerin her türlü işletme senaryosunda en ilgili bilgilere sahip olmasını sağlar. Örneğin, finansal kurumlar, çalışanlarına pazar veya finansal verilerle ilgili gerçek zamanlı bilgi sağlayabilir ve bu bilgileri müşterinin benzersiz bankacılık ihtiyaçlarıyla harmanlayarak, durumlarına dayalı uygulanabilir tavsiyeler sunabilirler.

Birçok şirket, iç süreçlerini iyileştirmek ve danışmanlara, çalışanlara doğru ve güncel bilgi sağlamak için RAG teknolojisini araştırmakta. Bağlamsal yardım sunmak, kişiselleştirilmiş destek sağlamak ve sürekli öğrenmek, organizasyon genelinde karar verme sürecini ve verimliliği artıracaktır.

Verilerini yapay zekaya hazırlayan kuruluşların ilk olarak, tüm verilerinin nerede olduğunu bilmeleri ve kalitesini anlamaları gerekiyor. Bu veriler, üretken yapay zeka modelleri için yeterince iyi olmalıdır. İkincisi, verilerinin taze, ilgili ve erişilebilir olmasını sağlamalıdırlar, böylece en iyi çıktılar için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri birleştirebilirler. Üçüncü olarak ise, bu verileri uygulamalarında etkinleştirip doğru yol haritalarını oluşturarak, RAG’ın ihtiyaç duyulduğunda bu verileri çekebilmesini ve gerekli yanıtları sağlayabilmesini sağlamalılar.