AI'nin Baştan Çıkarma Nedeni: Bağlam Eksikliği

AI sistemlerinin vaat ettiği şey ile gerçekte sunduğu şey arasındaki uçurum oldukça büyüktür. Aynı model bir sistemde kesin ve полез çıktı üretebilirken, başka bir sistemde genel ve alakasız sonuçlar doğurabilir.

Sorun modelde değil, bağlamda yatıyor. Çoğu entreprise sistemi AI'nin işletme biçimi için tasarlanmamış durumda. Veriler çeşitli araçlar arasında dağılmış, kimlik tutarlı değil, sinyaller geç veya hiç gelmiyor. Sistemler olayları kaydeder ancak bunları sürekli bir görüşe bağlayamıyor.

AI bu sürekli görüşe ihtiyaç duyuyor. Bağlam olmadan, model eksiklikleri dolduruyor ve sonuçların cilalı ancak alakasız olduğu bir durum ortaya çıkıyor. İşte çoğu ekip burada takıldığını görüyor.

Daha iyi bir model, parçalı, eski veya ticarileştirilmiş verileri çözmez. Gartner, organizasyonların yılda ortalama 12.9 milyon dolar kaybetmesine neden olan veri kalitesi sorununa dikkat çekiyor. AI bu sorunu çözmez, sadece daha hızlı ve daha büyük ölçekte ortaya koyar.

Ayna Testi

Bu sorunun hızlı bir teşhis testi var. AI'nize mükemmel, yüksek niyetli bir müşteri sinyali verin ve ne出来ğini görün. Çıktı genel veya alakasızsa, model üzerinde çalışmanız gerekiyor. Ancak model temiz verilerde keskin ve полез bir çıktı üretiyor, ancak gerçek üretim verilerine geldiğinde parçalanıyorsa, sorun verilerdedir.

Pratikte, neredeyse her zaman ikinci senaryo geçerli oluyor. AI, güçlü veri sistemlerini dramatically daha güçlü hale getirirken, zayıf sistemleri daha görünür kılar. Parçalı ve zayıf entegre müşteri verilerine dayanmış organizasyonlar artık raporlama gecikmesi ve manuel yorumlama arkasına saklanamazlar. AI sorunu gözler önüne seriyor.

Bağlam Yeni Kimlik Katmanı

Aslında burada próximo evrim gerçekten ilginç bir hal alıyor. Veri kalitesi sorununu çözdüğünüzde, müşteri profillerinin nasıl oluşturulduğu ve kullanıldığı konusunda masih bir kayma yaşanıyordur.

Yıllarca, entreprise veri sistemleri içerik depoladı: CRM'lerde işlemler, veri ambarlarında demografik bilgiler, pazarlama platformlarında kampanya yanıtları. Bu kayıtlar neler olduğunuda tarif ediyordu. Raporlama için yararlıydı ancak AI için tasarlanmamışlardı.

AI bağlama ihtiyaç duyuyor. Bağlam statik bir kayıt değil, müşterinin güncel bir görünümüdür. Bu, son davranışları, çok kanallı sinyalleri ve ortaya çıkan niyeti içerir. Bir etkileşimden diğerine bağlayan tread. Kimlik kim olduğunu söyler. Bağlam ne yaptığını ve ne yapacağı konusunda bilgi verir.

Basit bir örnek düşünün: AI'ya bir plaj tatili destinasyonu önermesini isteyin ve Hawaii veya Florida gibi yerler öne çıkabilir. Üç çocuğunuz olduğunu söyleyin ve aile dostu seçeneklere yönlendirilirsiniz. Son arama kalıplarınıza, satın alma sinyallerinize ve geçtiğimiz yıl nerede arama yaptığınıza erişim izni verin ve öneriler tamamen değişir, çünkü model artık demografik kategorilerden değil, yaşadığınız anın canlı resminden çalışıyor.

Çoğu entreprise sistemi devleti saklamak için tasarlanmış, ancak bağlamı korumak için değil. Olayları kaydeder ancak aralarında süreklilik sağlayamaz.

Bu, AI'nin ortaya çıkardığı uçurum.

Ancak uygulayıcılar için zorluk kavramsal değil, mimari. Bağlam tek bir sistemde yaşamıyor, olay akışları, ürün analitiği araçları, CRM'ler, veri ambarları ve gerçek zamanlı Boru hatları arasında parçalı. Bunları AI sistemi tarafından gerçekten kullanılabilecek bir şeye dikmek, toplu veri modellerinden akış veya gần gerçek zamanlı mimarilere geçmeyi gerektirir, burada sinyaller sürekli olarak alınır, çözülür ve çıkarım zamanında hazır hale getirilir.

Burada banyak AI girişimi tıkanıyor. Model hazır, ancak bağlam katmanı çalıştırılmış değil. Sistemler doğru sinyalleri milisaniye içinde alamaz veya kanallar arasında gerçek zamanlı olarak kimliği çözemez. Bunun olmaması durumunda, "bağlam" teorik olarak kalır, uygulanamaz.

MCP gibi mimariler bu değişimi hızlandırıyor ve AI sistemlerine bir kullanıcı hakkında belleği uygulamalar arasında geçişlerini sağlıyor, esasen bir bireyin etrafında sürekli bir bağlam çizgisi oluşturuyor. Sonuç, zengin ve öngörülü bir profile dönüşen, jemandin yaptığı, yaptığı ve yapacaklarının arasındaki sürekliliği yaratan bir profile dönüşüyor.

Kimlik katmanı güçlü olduğunda, aynı model daha iyi sonuçlar üretiyor. Zayıf olduğunda, hiçbir model bunu telafi edemez.

Bileşik Üstünlük

İlk parti veri sistemleri ve dayanıklı kimlik altyapısını AI dalgası önce inşa etmiş organizasyonlar şimdi bir bileşik etki hưởnguyor. Daha iyi veri daha akıllı modelleri eğitir. Daha akıllı modeller daha fazla onaylanmış kullanıcıyı çeker. Daha fazla onaylanmış kullanıcı daha zengin davranışsal sinyaller üretir.

Rakipler bu temeli oluşturamaz, hangi modeli çalıştırırlarsa çalıştırsınlar. Uçurum yapısal, algoritmik değil ve kimlik sistemleri zaman içinde dần dần geliştiğinden, önce yatırım yapan organizasyonlar gerçekten kapalı avantajlara sahip.

Uygulamada Anlamı

Pratik sonucu, AI yatırımlarının nereye gittiği konusunda bir değişim. AI'den tutarlı sonuçlar alan organizasyonlar, onu yaşayan bir veri sisteminin işlem katmanı olarak değil, mevcut altyapıya takılan ayrı bir yetenek olarak görmüyor.

Yapımcılar ve operatörler için bu, son iki yılın AI deneyiğinden farklı bir öncelikler kümesini içerir:

• Gerçek zamanlı sinyallere yönelik enstrümantasyon. AI sistemleri kullanıcı niyetine göre cevap verdiği için toplu işlem hatları ve gecelik yenilemeler yeterli değil. Ekipler, davranışsal sinyalleri neredeyse gerçek zamanlı olarak yakalayan ve ortaya çıkaran olay odaklı mimarilere ihtiyaç duyuyor.

• Çıkarımda bağlamı alınabilir kılma. Verileri bir depoda saklamak yeterli değil. Sistemler, ilgili verilerin çıkarım zamanında alınabileceği şekilde tasarlanmalı.

AI'nin gerçek potansiyelini ortaya çıkarmak için, bağlamın önemini anlamak ve buna uygun bir altyapı oluşturmak gerekiyor. Bağlam olmadan, AI sadece vaatlerini yerine getiremez, aynı zamanda organizasyonları daha da geriye götürebilir. Ancak doğru bağlamı oluşturduğunuzda, AI'nin sunduğu fırsatları tam olarak değerlendirebilir ve işinizi geleceğe taşımak için necessary adımları atabilirsiniz.