Combien de clients votre entreprise a-t-elle réellement? Cela dépend de qui vous demandez.

Combien de clients votre entreprise a-t-elle?

Cela ressemble à une question simple. Mais vérifiez vos systèmes CRM, CDP ou ERP, et la réponse est tout sauf claire. Il y a de très bonnes chances qu’ils donnent chacun une réponse différente.

Vous pouvez essayer de demander à votre Enterprise LLM. Mais votre LLM ne connaît probablement pas non plus la réponse.

Quatre systèmes, quatre réponses, mais pas de réponse définitive. Il ne s’agit pas seulement de nombres incompatibles. De nombreux systèmes fonctionnent sur différents définitions des ensembles de données. Les ventes, le marketing, les opérations et les finances pourraient tous définir et suivre les données des clients différemment, conduisant à des informations contradictoires et inactives. Qu’allez-vous dire au PDG lorsqu’ils posent la question?

Il s’agit du désordre des données d’entreprise en un mot. C’est exactement le type de déchets pompés dans l’entreprise LLMS aujourd’hui – et la principale raison pour laquelle les organisations ne font pas confiance aux résultats et trouvent leurs pilotes coincés en première vitesse. L’IA ne résout pas comme par magie de mauvaises données. Il affiche les lacunes avec des informations confiantes, mais souvent complètement fausses.

AI est lent et décevant

Les chefs d’entreprise se sont précipités dans l’IA en s’attendant à des résultats immédiats et à une transformation rapide. Au lieu de cela, beaucoup se retrouvent coincés avec des projets pilotes décevants, des idées peu fiables et une impatience croissante. Pourquoi? Parce que l’IA ne peut pas corriger les données brisées. L’IA amplifie les faiblesses des données d’entreprise que la plupart des organisations ont soupçonnées mais ignorées pendant des décennies.

Reltio

Des recherches menées par Trendcandy et commandées par Reltio, une société de renseignement de données en temps réel, ont révélé que la plupart des initiatives d’IA d’entreprise échouent ou décalagent en raison d’une mauvaise qualité des données, d’un manque de confiance et d’explicabilité, et d’une mauvaise intégration avec les systèmes existants.

La réparation des données est fastidieuse, et très peu avec des aspirations de carrière élevées veulent les posséder. C’est le cimetière de l’entreprise IT, selon Mihir Shah, ancien DSI dans une société de services financiers Fortune 500. À moitié cuit, abandonné et perdu dans le remaniement des acquisitions, des réorganisations, des coupes budgétaires et des priorités en constante évolution. Pourquoi? Parce que la courte attention stimule la réflexion à court terme. Vous ne pouvez pas construire une fondation durable de cette façon. Au lieu d’investir dans ce qui est fondamental, les équipes sont tirées vers tout le cas d’utilisation promet le retour sur investissement le plus rapide.

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Qualité, les données de confiance passent en premier, AI deuxième

La vérité gênante est la suivante: votre IA ne sera aussi bonne que vos données. Pourtant, d’innombrables entreprises ont sauté directement dans les projets d’IA sans résoudre les problèmes de données fondamentales qui ne sont pas résolus à partir de vagues technologiques antérieures comme ERP, CRM et le cloud. Les organisations sont devenues des experts dans la collecte de données, mais les utiliser pour les opérations et l’analyse a été extrêmement difficile depuis longtemps.

Ce n’est pas un échec de la technologie de l’IA ou un manque de données elle-même. C’est un échec de séquence.

La plupart des entreprises ont encore des lacunes importantes dans leur maturité des données – des GAP qui ne peuvent pas simplement être corrigés en lançant des outils d’IA au problème. Les entreprises qui ont reconnu ce tôt, comme McDonald’s, ont discrètement investi fortement pour décennies Dans les pratiques de données méticuleuses, se positionnant pour exploiter pleinement la puissance de l’IA aujourd’hui.

La transformation des données de McDonald’s a amélioré l’expérience client, rationalisé les opérations et permis des décisions plus intelligentes. Les offres personnalisées, la commande mobile et les kiosques numériques renforcent la commodité et la fidélité. Les chaînes d’approvisionnement dirigés par l’IA et le suivi des performances en temps réel réduisent les déchets et les temps d’attente. L’analyse des données aide les besoins des clients et les tendances du marché de McDonald’s, tandis que le cloud, l’IA et l’apprentissage automatique alimentent l’agilité et l’innovation nécessaires pour rester compétitives.

D’autres qui ont sauté cette étape fastidieuse mais essentielle de la préparation aux données sont désormais obligés de se déplacer dans une retraite frustrante.

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Nous sommes dans un nouvel âge, nous avons laissé l’ère industrielle et nous sommes entrés dans l’ère du renseignement. Les organisations qui ne sont pas préparées pour le nouvel âge seront laissées pour compte.

L’IA commence par des données intelligentes

Aujourd’hui, les PDG, les DSI et tout le monde dans la suite C sont sous une pression énorme. Les conseils d’administration s’attendent à des rendements immédiats en matière de l’IA et les analystes de Wall Street récompensent les sociétés qui peuvent démontrer des résultats tangibles en IA. Cependant, la transformation de décennies de données à l’entreprise fragmentées en pose de mises à taire en informations prêtes à l’IA en quelques mois n’est tout simplement pas possible. La vraie transformation prend de la patience, des ressources dédiées et un changement culturel pour traiter l’excellence des données avec le sérieux qu’elle mérite.

L’essentiel? Le succès de l’IA ne commence pas par des algorithmes ou un cloud computing – il commence par des données propres et fiables. De nouvelles règles sont en cours d’écriture aujourd’hui, en particulier, les nouvelles règles de données pour l’entreprise AI.

Les entreprises doivent ralentir pour accélérer, investissant d’abord dans la précision des données, la gouvernance, la vitesse et la qualité. Ceux qui saisissent cette vérité fondamentale laisseront leurs concurrents derrière. Ceux qui ne risquent pas de rester coincés en neutre, faisant tourner leurs roues.

Explorez les nouvelles règles de l’architecture de données intelligentes et comment les chefs de file de l’industrie tirent désormais des données unifiées et fiables pour aller de l’avant dans l’ère de l’IA.

Ce message a été créé par Reltio avec Studios d’initiés.