Promesa de AI de agente para CMOS

La esencia

• El AI de Agentic permite ideas en tiempo real. Los agentes autónomos ayudan a unificar los datos empresariales y generar análisis confiables, incluso para usuarios no técnicos.
• Los líderes de marketing y CX enfrentan presión de datos. La IA ha amplificado la necesidad de estar basados ​​en datos, pero la confianza y el acceso siguen siendo desafíos.
• La educación es clave para el éxito de la IA agente. Sin el apoyo ejecutivo y la alfabetización de datos, la adopción de la IA agente puede detenerse antes de escalar.

Hace tres años y medio, compartí en CMSwire cómo el autoservicio BI se estaba convirtiendo en una tendencia para los líderes empresariales, particularmente CMOS y sus equipos, para obtener los datos necesarios para las decisiones de marketing.

Los CIO en ese momento compartían varios conductores para BI de autoservicio, con el ser principal para reducir el tiempo de ciclo para la toma de decisiones. El objetivo era hacer que los equipos de datos y análisis sean menos un cuello de botella, lo que permite a las empresas responder a la velocidad del mercado actual.

El concepto de democracia de la información había ampliado a la audiencia que necesitaba acceso a los datos, pero la incapacidad de proporcionar a los usuarios de la línea de negocios la información que necesitan, cuando lo necesitan, creó un acumulación. El objetivo era tomar decisiones cuando eran necesarias, y esto requería un acceso rápido y fácil a los datos correctos en el momento correcto.

Como Frances Frei y Anne Morris afirman que «mueven rápido y arreglan las cosas», los líderes más efectivos resuelven problemas a un ritmo acelerado y al mismo tiempo asumen la responsabilidad del éxito y el bienestar de sus clientes, empleados y accionistas «.

El CIO David Seidl sugirió en ese momento que «un portal de datos altamente utilizable o una herramienta de acceso, incluido el descubrimiento de datos y la contextualización, es fundamental para los usuarios más informales y no potenciales. Este es el destino real de BI de autoservicio a largo plazo, con una parada en los usuarios POVER en el camino».

Sin embargo, las soluciones en este momento, como los catálogos de datos, no fueron lo suficientemente lejos. La necesidad de un acceso rápido y fácil a los datos correctos en el momento correcto siguió siendo un desafío crítico para las empresas con el objetivo de tomar decisiones oportunas e informadas.

Tabla de contenido

Marketing, los líderes de CX quieren estar impulsados ​​por los datos en la edad de la IA

Investigaciones recientes de Salesforce Tableau destacan las participaciones crecientes para la toma de decisiones basadas en datos entre las empresas y sus líderes. Los líderes de marketing y experiencia del cliente están particularmente bajo presión, con el 93% de los líderes de servicio al cliente y el 83% de los líderes de marketing que indican que el aumento de la IA ha aumentado su necesidad de ser basado en datos.

Al mismo tiempo, en medio de las tasas por debajo del promedio de confianza empresarial, una economía incierta y titulares frecuentes de reducción de costos, las empresas requieren ideas más precisas y confiables para guiar la toma de decisiones deliberadas y ágiles. Sin embargo, menos de la mitad de los líderes empresariales dicen que sus estrategias de datos, cómo se recopilan, gestionan, almacenan y acceden, se alinea totalmente con sus prioridades comerciales.

«Hay una creciente cantidad de presión sobre los líderes empresariales para que usen datos en el entorno hipercompetitivo actual», dice Southard Jones, director de productos de Tableau. La investigación de Tableau encuentra que las tres cuartas partes de los usuarios comerciales se sienten presionados para demostrar su valor con los datos, con un 57% de competencia con sus colegas para respaldar sus argumentos y reclamos con datos, un sentimiento aún más común a nivel ejecutivo y VP.

A pesar del 63% de los líderes empresariales que necesitan encontrar, analizar e interpretar datos por su cuenta, el 54% no confía completamente en su capacidad para hacerlo. La confianza en los datos que sustentan estas decisiones están cayendo, y muchos líderes no se sienten equipados para encontrar, analizar e interpretar los datos que necesitan en un entorno empresarial cada vez más competitivo.

Cuestiones como la alfabetización de datos, la relevancia, la confiabilidad, la puntualidad, la precisión y la integridad son desafíos significativos. Esto refleja que solo un pequeño número de organizaciones realmente ha industrializado sus datos.

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¿AI agente al rescate?

Según Jones, los datos empresariales fragmentados y las herramientas de análisis complejas son obstáculos comunes que enfrentan los líderes, lo que obstaculiza significativamente la toma de decisiones segura. Su compañía lanzó una solución hoy que los funcionarios dicen que presenta un análisis de agente que unifica datos y capacitan a los agentes de IA para ofrecer de manera proactiva información confiable y en tiempo real a todos, lo que permite decisiones basadas en datos para todos, incluso aquellos que no se consideran «personas de datos». Jones cree que los agentes pueden encontrar ideas que los humanos se perdieron, identifican patrones en los datos que pueden haberse pasado por alto y ayudan a las personas a razonar.

Desde mi investigación, los agentes integran datos estructurados y no estructurados con lógica de flujo de trabajo para crear agentes autónomos capaces de ejecutar tareas complejas, incluido el análisis de datos. Permiten a los usuarios hacer preguntas sobre sus datos en lenguaje natural, haciendo que los datos sean accesibles para una audiencia más amplia. Esto se alinea con lo que Elisa Farri y Gabriele Rosani del estado de Capgemini en su libro «AI generativo para gerentes»: «Genai puede convertirse en co-pensador para los gerentes en organizaciones, ayudando en la resolución de problemas y la toma de decisiones».

El potencial de la IA agente es vasto, incluida la lectura y la limpieza de datos, la traducción de los datos en imágenes y la extracción de ideas, esto debe importar a los CMO que necesitan usar datos para personalizar las experiencias de los clientes, comprender el comportamiento y las preferencias del cliente, y tomar decisiones basadas en datos para mejorar el rendimiento de la campaña y el ROI.

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