Yapay Zeka: Bir Gerçeklik Kontrolü
Yapay Zeka (AI) yeni siyah, parlak yeni nesne, her pazarlamacının dualarına cevap ve yaratıcılığın sonu. Yapay zekanın yakın zamanda akademinin gizemli koridorlarından ve veri biliminin arka odalarından ortaya çıkışı, Amazon gibi teknoloji devleri tarafından üstlenilen insansız hava araçları, robotlar ve sürücüsüz araba hikayeleri tarafından teşvik edildi. Google ve Tesla. Ancak yutturmaca günlük gerçekliği aşıyor.
AI, elli yıllık bir matematik ve bilgisayar bilimi geliştirme, deney yapma ve düşünme geçmişine sahiptir. Bu bir gecede oluşan bir sansasyon değil. Onu heyecan verici kılan şey, büyük veri setlerinin, geliştirilmiş platformların ve yazılımların, daha hızlı ve daha sağlam işleme yeteneklerinin ve daha geniş bir uygulama yelpazesinden yararlanmaya hevesli, büyüyen bir veri bilimci kadrosunun bir araya gelmesidir. Yapay zeka ve makine öğreniminin sıradan günlük kullanımları, tüketicilerin ve markaların hayatlarında basında lanse edilen gösterişli uygulamalardan daha büyük bir fark yaratacak.
Bu yapay zeka gerçeklik kontrolünü göz önünde bulundurun:
Büyük Veri Dağınıktır. Her yıl katlanan olağanüstü oranlarda veri oluşturuyor ve büyük veri kümelerini birbirine bağlıyoruz. Mobil medyanın, sosyal ağların, uygulamaların, otomatik kişisel asistanların, giyilebilir cihazların, elektronik tıbbi kayıtların, kendi kendine bildirimde bulunan arabaların ve cihazların ve yakında çıkacak olan Nesnelerin İnterneti’nin (IoT) büyümesi muazzam fırsatlar ve zorluklar yaratıyor. Çoğu durumda, herhangi bir analiz başlatılmadan çok önce farklı verileri hizalamak, normalleştirmek, doldurmak ve bağlamak için önemli ve uzun çalışmalar vardır.
Bu bitleri ve baytları herhangi bir bireye toplamak, depolamak, filtrelemek ve bağlamak zor ve müdahalecidir. Sözde bir “Altın Kayıt” derlemek, farklı veri parçalarını ve uygun gizlilik korumalarını birbirine bağlamak için önemli bir bilgi işlem gücü, sağlam bir platform, bulanık mantık veya derin öğrenme gerektirir. Ayrıca, modellemede önemli bir beceri ve ağaçlardan ziyade ormanı görebilen bir veri bilimci kadrosu gerektirir.
Bire Bir Hala İstekli. Bire bir kişiselleştirilmiş iletişim hayali ufukta görünse de hala istek uyandırıyor. Geçiş faktörleri, kimlik çözümü için ortak protokoller geliştirme ihtiyacı, mahremiyet korumaları, bireysel hassasiyetler ve izinlerin anlaşılması, bükülme noktalarının belirlenmesi ve bireysel tüketicilerin ve segmentlerin ihtiyaçtan yola çıkarak zaman ve mekanda nasıl hareket ettiklerinin ayrıntılı bir planıdır. marka tercihine.
Yapay zekayı kullanarak, finansal hizmetler, telekom ve perakende sektörlerindeki şirketler tarafından yönetilen erken bir test et ve öğren aşamasındayız.
İnsanlar Tahmine Dayalı Analitiği Ödüllendiriyor. Amazon, kişiselleştirilmiş öneriler beklememiz için bizi eğitti. “Bunu beğendiyseniz, muhtemelen bunu da beğenirsiniz” fikriyle çevrimiçi ortamda büyüdük. Sonuç olarak, favori markaların bizi tanımasını ve paylaştığımız verileri bilerek veya bilmeyerek hayatımızı daha kolay, daha rahat ve daha iyi hale getirmek için sorumlu bir şekilde kullanmasını bekliyoruz. Tüketiciler için tahmine dayalı analitik, içerik kişisel olarak alakalıysa, faydalıysa ve değerli olarak algılanıyorsa işe yarar. Bunun dışındaki her şey SPAM’dır.
Ancak gerçekçi, pratik veriye dayalı tahminler yapmak bilimden çok sanattır. İnsanlar, bazı öngörülebilir ilgi ve davranış kalıplarına sahip, alışkanlıkları olan yaratıklardır. Ancak, zorunlu olarak rasyonel değiliz, sıklıkla tutarsızız, fikrimizi veya hareket tarzımızı değiştirmekte hızlıyız ve genellikle kendimize özgü değiliz. Algoritmanın kendini eğittiği derin öğrenme tekniklerini kullanan yapay zeka, zaman içindeki eylemleri izleyerek, davranışları gözlemlenebilir ölçütlerle hizalayarak ve anormallikleri değerlendirerek bu verileri anlamlandırmanın bir yolunu bulabilir.
Platform Çoğaltma. Görünüşe göre her teknoloji şirketi artık yapay zeka alanında her türden iddiada bulunuyor. Kurulu sayısız eski sistemin yanı sıra 3500’den fazla Martech teklifiyle, pazarlamacıların kafasının karışmasına ve BT çalışanlarının engellenmesine şaşmamalı. Yakın zamanda yapılan bir Conductor anketi, ankete katılan pazarlamacıların yüzde 38’inin 6-10 Martech çözümü kullandığını ve yüzde 20’sinin de 10-20 arası çözüm kullandığını ortaya koydu. Pazarlama amaçlarına hizmet eden tutarlı bir BT ortamını bir araya getirmek, büyük veri kümelerini işlerken eski sistemlerin ve mevcut yazılım lisanslarının sınırlamalarını ince ince işlemek, korkaklara göre değildir. Bazı durumlarda yapay zekanın kurulu teknoloji platformları etrafında çalışması gerekir.
Yapay Zeka değerlidir ve gelişmektedir. Gümüş bir mermi değil. Yetenekli veri bilimcileri ile müşteri odaklı bir bakış açısı ve test et ve öğren zihniyetiyle yönetilen güçlü ve çağdaş bir platformun bir kombinasyonunu gerektirir. Bu şekilde çalışan AI, tüketicilere dronlardan veya robotlardan çok daha fazla değer sunacak.
