Inteligencia artificial continúa cambiando fundamentalmente cómo hacemos negocios, y en el último año, una nueva innovación ha entrado en el centro de atención. Los agentes de IA están siendo adoptados a velocidad récord entre las organizaciones, de marketing a la gestión de datos al servicio al cliente, con la promesa de optimizar las decisiones, involucrar a los clientes y aumentar la productividad para que las empresas impulsen el valor comercial.
Hemos visto lanzamientos de agentes de IA desde empresas de todos los tamaños e industrias. En mayo, Google anunció que incorporaría a los agentes de IA en sus búsquedas, mientras que Microsoft También anunció un plan para usar agentes de IA para ayudar a sus usuarios a buscar en la web. El uso de agentes de IA está aumentando en todas las industrias, desde finanzas y atención médica hasta concesionarios de automóviles.
De hecho, Boston Consulting Group predice que el mercado para los agentes de IA crecerá a una TCAC del 45% en los próximos cinco años. Gartner también ha estimado que el 80% de las consultas de servicio al cliente comunes serán resueltas por agentes de IA en menos de cinco años.
Pero aquí está la captura: los agentes son tan buenos como los datos en los que ejecutan.
Derek lidera los equipos de productos, ingeniería, operaciones y seguridad de la información de Amperidad.
Por qué los datos aún se elevan a la IA
No importa la naturaleza de vanguardia de la herramienta AI o sus promesas altísimas, una constante permanece cuando se trata de los datos en los que están operando: basura, basura.
Las empresas que compiten contra los competidores para implementar agentes de IA sin dar un paso atrás para evaluar las fuentes que están operando enfrentan un riesgo importante: si esos agentes confían en datos fragmentados o inexactos, no funcionarán como se espera. Incluso los sistemas de IA más capaces no pueden entregar resultados si se basan en mala información.
Según MIT Technology Review Insights, el 78% de las empresas globales no están listas para implementar agentes de IA y LLMS. ¿Qué los detiene? Sus datos no están preparados para apoyar la IA. En el núcleo del éxito de la IA, los datos de clientes unificados, precisos y en tiempo real.
Cuando los agentes de IA funcionan con datos malos y desarticulados, las consecuencias pueden ser costosas. El año pasado, Air Canada se vio obligado a reembolsar a un cliente cuando sea chatbot prometió un descuento que no existía. Y, en abril, una compañía tecnológica sufrió polvillo radiactivo Después de que el error de un agente de servicio al cliente resultó en una ola de suscripciones canceladas.
Estos tipos de percances pueden amenazar la lealtad del cliente y dar como resultado la rotación. Los agentes de IA son tan inteligentes y útiles como el datos en el que están construidos. Para confiar en su agente de IA, debe confiar en su base de datos.
Resolución de identidad, reinventado para agentes
La pieza más esencial, y más pasada por alto, de hacer un trabajo de IA agente es la resolución de identidad. Sin una visión clara y precisa de quién se encuentra el cliente históricamente desconectados y fragmentados, los agentes volan a ciegas.
Eso está cambiando. Los agentes de IA ahora pueden asumir la resolución de identidad como parte de su función, coincidir los registros en tiempo real, refinar continuamente las conexiones y operar sin sistemas basados en reglas frágiles. En lugar de depender de los perfiles estáticos, de talla única, la resolución de identidad de agente crea una imagen viva del cliente, mejorando con cada interacción y fomentando mejorado productividad y precisión.
Esto significa menos errores, una preparación de datos manual menos tiempo que lleva mucho tiempo y un tiempo de vista más rápido para cada sistema posterior.
Obtener la base de datos correcta
Antes de que los agentes de IA puedan operar de manera efectiva, los datos subyacentes deben ser:
Unificado: Datos de cada punto de contacto, que van desde comercio electrónico y CRM Para la atención al cliente, deben unirse en una capa única y accesible que se pueda usar tanto para equipos de marketing como de ingeniería.
Preciso: La resolución de identidad debe conciliar inconsistencias o duplicados en múltiples canales y puntos de contacto para construir un perfil confiable.
Contextual: Diferentes casos de uso necesitan diferentes vistas. El marketing puede necesitar perfiles probabilísticos para una orientación amplia, mientras que el apoyo necesita precisión determinista de una sola sesión.
Gobernado: Los controles de acceso, la supervisión humana, los bucles de retroalimentación y el seguimiento de consentimiento son las apuestas de mesa para la IA conforme y confiable, especialmente a raíz de las regulaciones de privacidad en evolución.
Una moderna arquitectura de Lakehouse, combinada con herramientas nativas de AI para la resolución de identidad y la construcción de perfil de clientes, puede reducir drásticamente el esfuerzo manual requerido y hacer que las decisiones con energía real con IA sean viables.
Datos como diferenciador competitivo
A menudo, la calidad de los datos se trata como la plomería, lo cual es necesario pero invisible. Pero en la era de los agentes de IA, se convierte en un activo competitivo.
Los datos listos para el agente de alta calidad permiten una mejor personalización, una experimentación más rápida y una automatización más segura. Permite a la IA actuar con confianza, sabiendo con quién está interactuando, qué quieren y cómo responder mejor de manera eficiente y efectiva.
Cuando se realizan bien, los datos no solo admiten AI, sino que lo eleva.
¿Qué sigue?
La IA basada en agentes ya está remodelando las expectativas de capacidad de respuesta, personalización y automatización. Pero el verdadero avance no está en los modelos, está en los datos.
Las compañías que invierten en una base de datos de alta calidad ahora serán las que hacen que la IA sea útil, confiable y transformadora no solo para sus operaciones, sino también para la experiencia final del cliente. Esa es la diferencia entre una interfaz llamativa o un algoritmo de primer nivel y una solución impactante y escalable.
Antes de construir su próximo agente, cree la base de datos que necesita.
Enumeramos la mejor herramienta de experiencia del cliente (CX).
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