التخصيص الفائق باستخدام التسويق المدعوم بالذكاء الاصطناعي

Jake Burns:
لذا ربما يمكنك البدء وإخبارنا قليلاً عن مجموعة التكنولوجيا التي تستخدمها؟ لأنني أتحدث إلى العديد من العملاء في الوقت الحالي الذين يرغبون في بدء استخدام الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المولّد بالطبع، والكثير منهم عالقون من أين يبدأون. إذن ما هي النصيحة التي ستعطيها لهم؟

Vijay Chittoor:
أعتقد أن الأول، وتحديدًا في مجالنا عندما نفكر في طبيعة الذكاء الاصطناعي، يبدأ كل شيء أولاً بالحصول على كمية كبيرة من البيانات. لذلك في حالتنا، فإن البيانات تدور حول بيانات الطرف الأول للمستهلكين، والتي يتم تنظيمها على مستوى كل علامة تجارية. لذلك يمتلك كل عميل من عملائنا مستودعًا كبيرًا من البيانات، والتي ربما كانوا يتابعونها أو لا يتتبعونها تاريخيًا، ولكن مع Blueshift، نُسهِّل عليهم بدء رحلة توحيد البيانات، والتي غالبًا ما أكون متأكدًا من أنك تجدها في تجربتك هي إحدى الخطوات الرئيسية للتقدم نحو الذكاء الاصطناعي. لذلك أعتقد أن الخطوة الأولى تتعلق حقًا بتنظيم تلك البيانات الغنية، والقدرة على اقتناص ذلك في الوقت الفعلي، والقدرة على توحيد تلك البيانات. ولكن ثانيًا، أعتقد أنه عندما تفكر في النصيحة التي نقدمها للجميع بدءًا من رحلة الذكاء الاصطناعي هذه، فهي حقًا التفكير في العميل النهائي أولاً.

وفي حالتنا، عندما نفكر في العميل، نفكر حقًا في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم تفاعلات مخصصة للمستهلك النهائي؟ وبالنسبة لنا، فإن الكثير من ذلك يعني التفكير في الذكاء الاصطناعي للعملاء. وعندما تفكر في الذكاء الاصطناعي للعملاء، فإن الأمر يتعلق حقًا بأخذ بيانات العميل، بيانات الطرف الأول التي تحدثنا عنها وترجمتها إلى من وماذا ومتى وأين، وكيفية التفاعل مع العميل. لذلك عندما تفكر في التسويق التقليدي، والذي غالبًا ما يكون يدويًا للغاية، ولا يحركه الذكاء الاصطناعي، فإنك تبدأ في اتخاذ قرارات ثابتة حول من تستهدفه لحملة معينة، وما هي العروض التي تعرضها، ومتى تصل إلى العميل، وأي قناة أو أين يجب أن تتفاعل معهم. وإذا فكرت في الأمر في التطبيقات في عالم لا يتضمن الذكاء الاصطناعي، فعندما تتخذ هذه القرارات يدويًا، فإنك تبالغ في تبسيطها قليلاً وتجمع مجموعة من العملاء معًا وتحاول أن تقول، حسنًا، هذه الشريحة بأكملها، دعنا نستهدفهم بهذا العرض الوحيد.

لكن الحقيقة هي أن الناس والمستهلكين النهائيين هم أفراد فريدون ويحتاجون إلى الاستجابة لها بشكل مختلف. وما يقوم به الذكاء الاصطناعي بشكل جيد حقًا هو أنه حتى عندما يكون السوق البشري نائمًا في تلك اللحظة، فإنه قادر على اتخاذ هذا القرار على مستوى العملاء الفرديين واتخاذ الملايين من هذه القرارات بشكل إجمالي. وأعتقد أن هذا هو نوع محرك القرار، وهذا هو نوع قوة اتخاذ القرار، وتخصيص القوة الذي يمنحه لك الذكاء الاصطناعي. لذلك عندما ننصح الناس بكيفية الوصول إلى رحلة الذكاء الاصطناعي هذه، ابدأ بتنظيم تلك البيانات، ثانيًا، العميل أولاً، فكر في حالات الاستخدام، ولكن بعد ذلك كن قادرًا على الاستفادة من ميزة الذكاء الاصطناعي التي يمكنه اتخاذ قرارات على نطاق واسع، يمكنه تخصيصها للفرد وتحويل تجربة العميل النهائي مع وضع هذه العناصر في الاعتبار.

Jake Burns:
بالتأكيد. أجل، هذه نقطة رائعة. يتعلق الأمر حقًا بتخصيص التجربة. كعملية يدوية، سيكون من الصعب جدًا أن تكون قادرًا على القيام بذلك لأي إنسان حتى لو كان يعمل 24 ساعة، أليس كذلك؟

Vijay Chittoor:
هذا صحيح تمامًا. نعم.

Jake Burns:
ولكن مع الذكاء الاصطناعي، من المفترض أنه يعمل بشكل صحيح في كثير من الأحيان أيضًا لأنه يستخدم المزيد من الرسم لمزيد من نقاط البيانات المختلفة.

Vijay Chittoor:
هذا صحيح تمامًا. وأعتقد أنك تطرقت إلى شيء مهم. أنت تفكر في رحلة العميل النهائي. وإذا فكرت في الأمر، فقد تحدث الكثير من الناس عن كيف أصبحت رحلات العملاء أكثر تعقيدًا في العالم الرقمي اليوم حيث ظهرت العديد من نقاط الاتصال المختلفة. وفي هذا المجمع، وبسبب هذا التعقيد، هناك الملايين من التبديلات لرحلة العميل. لذا أعتقد من بعض النواحي أن مشكلة مشاركة العملاء لهذا اليوم تتعلق حقًا برعاية رحلة ذاتية التوجيه لكل عميل لأن كل عميل يكون تلقائيًا في رحلة مع العلامة التجارية. إذن، كيف تتعرف على الرحلة التي يقوم بها كل فرد؟ كيف يمكنك أن تكون مفيدًا لهم في تلك اللحظة وكيف يمكنك القيام بذلك على نطاق واسع؟ وهذا حقًا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي ويساعد الجميع. لذلك، عندما نعمل مع المسوقين، أعتقد أن المسوقين جيدون جدًا في أن يكونوا رواة للقصص. لكن التحدي اليوم هو كيف يمكنك أخذ نواة القصة وإضفاء الطابع الفردي عليها عبر كل هذه الرحلات المختلفة المتوقعة ذاتيًا. وهذا هو المكان الذي أعتقد أن المسوقين يمكنهم فيه الشراكة بشكل جيد مع الذكاء الاصطناعي. وكانت هذه شراكة قوية للغاية.

Jake Burns:
هذا يبدو مذهلاً. لذلك اسمحوا لي أن أسألك هذا، ما هو دور البشر في كل هذا؟

Vijay Chittoor:
لذلك، أعتقد أن البشر هم العنصر الإبداعي الأساسي وراء كل هذا. هناك أيضًا الدوافع الإستراتيجية وراء كل هذا. لذا في بعض النواحي، أعتقد أنه عندما أفكر في الكثير من تقنيات الأتمتة، فإن الموجة الأولى من تكنولوجيا الأتمتة، بشكل أساسي، جعلت من الصعب على البشر أن يكونوا أكثر استراتيجية وأكثر إبداعًا لأنني أعتقد أن الكثير من تلك الأتمتة كانت مشروطة. وإذا كان الأمر كذلك، فهذا النوع من الأتمتة القائمة على القواعد.

وفي كثير من الأحيان، انتهى المسوقون والإدارات الأخرى في جميع أنحاء المؤسسة بالضغط على الكثير من الأزرار، مما أدى إلى إخراج الإبداع والتفكير الاستراتيجي من وظائفهم. وأعتقد أنه مع وجود طريقة جديدة للذكاء الاصطناعي، والتي تقود حقًا الأتمتة الحقيقية حيث لا يتعين عليك الجلوس والضغط على هذا النوع من الأزرار، ثم هذا النوع من الأزرار، في الواقع ستواجه المزيد من التحديات ويتم تمكينك أكثر لتقديم القيمة الإستراتيجية والإبداع. يمكنك الآن بالفعل التفكير حقًا في القصص التي تريد سردها لعملائك النهائيين واستخدام التكنولوجيا كمساعد لتقديمها على نطاق واسع وعدم التعثر في القتال ضد التكنولوجيا في بعض النواحي. وبهذا المعنى، أطلق الذكاء الاصطناعي العنان لإمكانات الكثير من البشر ونحن متحمسون جدًا لذلك.

Jake Burns:
لذا فهي نوع من العلاقة بين المبدعين المشاركين أكثر من استبدال الإنسان تمامًا.

Vijay Chittoor:
هذا صحيح تمامًا. وتشبيه المؤلف المشارك، في بعض النواحي، نتحدث أحيانًا عن فكرة أن كل شخص يصبح محررًا، وبالمعنى الحرفي، فإن الأشخاص الذين يكتبون الآن قادرون على الحصول على المسودات الأولى بسرعة ويقضون المزيد من الوقت في التحرير. ولكن على مستوى أكثر استراتيجية، تبدأ في التفكير في عمل البشر. أعتقد أن الجميع في كل الوظائف وفي كل الأقسام يرتقون بالمؤسسة إلى هذا المستوى من المحرر وليس عليهم ذلك، فهم لن يقوموا بالكثير من العمل الشاق المتمثل في الخروج بالمسودات الأولية والكتابة الأولية.

Jake Burns:
أقل من هذا العمل غير المتمايز والمزيد من التخصيص ونوع اللمسات النهائية.

Vijay Chittoor:
هذا صحيح تمامًا.

Jake Burns:
نعم. لذلك دعونا نتحدث عن مجموعة المهارات اللازمة لإنشاء شركة مثل هذه لأن معظم الشركات التي أعمل معها، ترغب جميعها في العمل مع الذكاء الاصطناعي، ولكن من الصعب جدًا توظيف علماء البيانات وأي شخص في مجال الذكاء الاصطناعي في الوقت الحاضر. إنهم قيمون للغاية. إذن ما هو نهجك لتوظيف هذه المواهب والحصول عليها داخل مؤسستك؟

Vijay Chittoor:
هذا سؤال رائع. أعتقد أن جزءًا منه هو التوظيف الصحيح، ولكن جزءًا منه أيضًا هو وضع الثقافة المناسبة للشركة. لذلك عندما نفكر في التوظيف، أعتقد أننا كنا محظوظين منذ اليوم الأول بوجود مواهب الذكاء الاصطناعي في الشركة. يعمل المؤسس المشارك Manyam كرئيس تنفيذي للذكاء الاصطناعي لدينا وقد قام ببعض الأعمال المثيرة للإعجاب التي يعود تاريخها إلى الأيام التي لم يكن فيها الذكاء الاصطناعي كلمة طنانة. لذلك أعتقد أنه من الرائع البدء مع شخص مثل هذا وبناء نوع من أساس الفريق بالطريقة الصحيحة. لذلك هناك بالتأكيد الكثير حول البحث عن مجموعة المهارات المناسبة والموهبة، ولكن بنفس القدر أعتقد أن الثقافة مهمة. لذلك عليك نوعًا ما وضع الإطار الصحيح للشركة بأكملها، ليس فقط تعلم الآلة ومهندسي الذكاء الاصطناعي، ولكن الشركة بأكملها لتكون نوعًا ما قادرة على الاستفادة من هذه التقنيات والقدرة على نقلها إلى العملاء وجعل العملاء ناجحين.

لذلك عندما نفكر في الثقافة، نتحدث عن خمس قيم ثقافية أساسية في Blueshift. هذه القيم الخمس، عندما نأخذ الحرف الأول، فإنها تشكل كلمة «MORPH». لذا فإن الخيار الأول M يرمز إلى ارتكاب أخطاء جديدة (mistakes). وهذا أمر مفاجئ بعض الشيء لأنه لماذا تطلب من شخص ما ارتكاب أخطاء؟ لكن الجزء الرئيسي هو نوع من ارتكاب أخطاء جديدة، وهو كل شيء عن التعلم السريع، والقدرة على تجربة الأشياء، ولكن أيضًا امتلاك ثقافة التعلم المستمر وعنصر الفضول والتعلم. نبدأ بذلك لأنني أعتقد أن هذا أمر بالغ الأهمية، خاصة مع التقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي. ثانيًا، نتحدث عن الهوس بنجاح العملاء. إذن هذا هو O في MORPH. ومرة أخرى، أعتقد أنه عندما تفكر في التكنولوجيا، لكي تكون ذات قيمة حقيقية، عليك حقًا أن تضع العميل النهائي في الاعتبار.

سواء كانت فرق التكنولوجيا لدينا أو حتى فريق التسويق والمبيعات ونجاح العملاء لدينا، فإن الجميع مهووسون بنجاح هذا العميل. R ترمز إلى رفع المستوى (bar). لذلك نتحدى أنفسنا لنكون أفضل نسخة من أنفسنا ونفكر حقًا في أفضل ابتكار يمكننا تقديمه لعملائنا. لذلك يتعلق الأمر برفع المستوى. الرابع P مخصص للتصرف كفريق واحد (play as one team). لذلك الكثير من هذا الابتكار بالنسبة لنا لجعل عملائنا ناجحين، علينا أن نتصرف كفريق واحد في جميع أنحاء الشركة، بدءًا من الأشخاص الذين يطورون هذا وصولاً إلى فرق العملاء التي تواجه الخطوط الأمامية وما إلى ذلك. أخيرًا، الخيار الأخير، H يرمز إلى الاستمتاع (have fun). هذا مجرد اعتراف بأن كل هذا العمل سيكون صعبًا، لكننا سنخلق ثقافة تجعل من الممتع للجميع القدوم إلى العمل والاستمتاع بنفس القدر من المرح في بناء هذا والاستمتاع بالرحلة بقدر النظر إلى الوجهة.

Jake Burns:
لقد ذكرت من قبل، أعتقد أنه كان من الصواب، ارتكاب الأخطاء، وهذا قد يبدو مخيفًا لبعض الناس. كيف يمكنك التأكد من تقليل تكلفة الفشل حتى لا تكون هذه الأخطاء كارثية؟

Vijay Chittoor:
نعم، أعتقد أن هذا هو السر بالتأكيد. لذلك أعتقد أنه عندما نتحدث عن ارتكاب الأخطاء، فإننا نتحدث عن ارتكاب أخطاء جديدة ويتعلق الأمر أكثر بكثير من التركيز على ثقافة التعلم داخل الشركة. ولكن بنفس القدر، نحن نتحدث عن الهوس بنجاح عملائنا. هناك الكثير من حالات الاستخدام التي نخدمها للعملاء والتي تعتبر مهمة للغاية. ومرة أخرى، نظرًا لأننا نرتكز على فكرة الهوس بنجاح عملائنا، عليك أن تأخذ أي شيء يمثل مهمة بالغة الأهمية، على محمل الجد. وهذه ليست المنطقة التي تريد أن ترتكب فيها الأخطاء.

ولكن تحقيق التوازن بين هذا الابتكار، والذي يمكن أن يحدث وراء الكواليس أثناء تطورنا، ثم أخذ المنتج النهائي المطور في شكل يلبي حقًا معيار التركيز على العملاء. هذا هو نوع الشيئين اللذين يتعين علينا السعي إليهما. وفي هذا الصدد، أعتقد أنه من الرائع الشراكة مع شركات رائعة مثل HAQM لأننا نعتمد على HAQM في الكثير من بنيتنا التحتية. يجب أن تكون موثوقة، ويجب أن تعمل، وتحتاج إلى وقت استجابة منخفض، كل ذلك. وأعتقد أن هذه هي العقلية التي نتخذها عندما نفكر في تقديم المنتجات لعملائنا والتركيز على هذا العميل.

هناك أشياء تريدها، عندما تقوم بعمل نماذج أولية للأشياء، عندما تقوم ببناء الأشياء داخليًا، فأنت تريد ارتكاب الأخطاء بسرعة. تريد أن تكون لديك ثقافة يرغب الجميع في تجربتها، ولكنك تريد أيضًا أن تكون لديك ثقافة تدرك الوقت الذي لا يُسمح فيه بارتكاب الأخطاء وترتكز جدًا على فكرة التركيز على نجاح عملائنا والتأكد من أننا نتحمل مسؤوليتنا تجاه العميل النهائي على محمل الجد.

Jake Burns:
هل كانت هناك أي تحديات على طول الطريق؟ وإذا كان الأمر كذلك، كيف تغلبت عليها؟

Vijay Chittoor:
هذا سؤال رائع. أعتقد أنه بينما نقوم بنقل بعض هذه التكنولوجيا المبتكرة إلى السوق، كانت هناك بعض التحديات المثيرة للاهتمام بمرور الوقت والتي تناولناها الآن على وجه التحديد حول الذكاء الاصطناعي. لذا فإن أول ما أود قوله يتعلق حقًا بجعل الذكاء الاصطناعي جديرًا بالثقة وقابل للتفسير لأنه يتم نشره في مواقف المؤسسات. ويريد عملاؤنا التأكد من أن التجربة التي يقدمونها للمستهلك النهائي متوافقة مع علامتهم التجارية وهي تفاعل سلس ذو قيمة مضافة شخصية. لذلك، عندما تخبر المؤسسة أن الذكاء الاصطناعي يتخذ كل هذه القرارات، كيف تقنع فريق تجربة العملاء، فريق التسويق، بأن الذكاء الاصطناعي يتخذ القرارات الصحيحة لأنهم لن يكونوا قادرين على تدقيق كل واحد من خلال النظر إليه يدويًا لأن ذلك سيبطل الغرض تقريبًا. لذا أعتقد حقًا أن الكثير من الطرق التي نحاول بها حل هذا التحدي، وقد حققنا نجاحًا كبيرًا في ذلك الآن، تتعلق بجعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتفسير على مستويات متعددة.

إذن، كيف يمكنك التأكد من أن المسوق غير التقني، على سبيل المثال، يمكنه الدخول إلى منصة Blueshift وفهم تأثيرات الذكاء الاصطناعي قبل نشره؟ ولفهم ذلك، ستقوم بإنشاء واجهة مستخدم حيث يمكن لشخص لا يتبع تمامًا جميع المعلمات المختلفة للذكاء الاصطناعي أن يفهم ما يكفي عنها من خلال فهم ما إذا كان النموذج نفسه يتمتع بثقة عالية، من خلال فهم طبيعة البيانات التي تم إدخالها ربما في النمذجة نفسها، والميزات التي تم استخراجها واستخدامها. ربما من خلال النظر إلى واجهات المستخدم التي تشرح كيف يمكن لهذا الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرار لعميل افتراضي في شريحة معينة، على سبيل المثال. وأعتقد أن بناء كل ذلك في واجهة مستخدم تطبيقاتنا كان أمرًا أساسيًا في القدرة على نشر هذا الذكاء الاصطناعي بثقة. وهذا شيء أود أن أحث كل من ينقل تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى السوق على التفكير فيه، حيث تريد أن يتمكن البشر من التعاون مع هذا الذكاء الاصطناعي. ولكي يتمكنوا من التعاون بنجاح، يحتاجون إلى أن يكون الذكاء الاصطناعي قابلاً للتفسير وسهل الاستخدام وقابل للتفسير.

Jake Burns:
بعبارة أخرى، سيقدم الذكاء الاصطناعي إجابة، لكنه يحتاج إلى شرح كيفية وصوله إلى هذه الإجابة.

Vijay Chittoor:
نعم إلى حد كبير، أو يجب أن تبدو هذه الإجابة السهلة جدًا لدرجة أنها تبدو صحيحة، ويجب أن يكون هناك دليل كافٍ على أنه بدون النظر إلى ملايين القرارات، يجب أن تكون قادرًا على الاقتناع بأنها لا تزال تفعل الأشياء الصحيحة للعميل النهائي.

Jake Burns:
لذا فإن أحد الأشياء التي يريد الجميع معرفتها هو ما يخبئه المستقبل، أليس كذلك؟ أعني، لا أحد لديه كرة بلورية، ولكن إذا كنت ستخمن بعد عامين أو ثلاثة في المستقبل، كيف ترى الذكاء الاصطناعي وربما بشكل أكثر تحديدًا الذكاء الاصطناعي المولّد الذي يشكل هذا من حيث تجربة العملاء؟

Vijay Chittoor:
هذا سؤال رائع. لذلك، عندما تنظر إلى الموجة الأولى من الذكاء الاصطناعي المولّد على مدى الأشهر القليلة الماضية، كنا نسمع الكثير عن الذكاء الاصطناعي المولّد ويتحدث الجميع عن أنه يجتاح العالم بأسره. أعتقد أن الكثير من حالات الاستخدام الأولية للذكاء الاصطناعي المولّد (Gen AI) كانت تتعلق بإنشاء محتوى والمزيد من الاختلافات والقدرة على تقليل التعقيد والوقت لإنشاء محتوى جديد. وإذا فكرت في عالم تجربة العملاء، الذي تطرقت إليه تاريخيًا للفرق التي تحاول تقديم تجربة العملاء، فهناك عقبة كبيرة في المحتوى من أجل إنتاج المحتوى المناسب لتخصيص كل تفاعل. إذا كنت تفكر في ملايين التفاعلات المخصصة، كيف يمكنك إنشاء ملايين الأجزاء من المحتوى؟ لذلك من بعض النواحي، فإن أول شيء قام به الذكاء الاصطناعي المولّد (Gen AI) هو إزالة أو على الأقل تقليل الاختناق في إنشاء المحتوى في العديد من الأشكال المختلفة لنفس المحتوى.

ولكن ما سيحدث بعد ذلك يتعلق حقًا بدمج هذا الجيل من الذكاء الاصطناعي مع ما نسميه الذكاء الاصطناعي للعميل لتقديم التخصيص الحقيقي. لذا فإن ما سيفعله الذكاء الاصطناعي للعملاء هو التنبؤ حقًا بما يريده كل فرد أو نوع المحتوى الذي قد يروق لكل فرد. وما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي المولّد (Gen AI) هو إنشاء كل هذا المحتوى في الوقت الفعلي أو بالقرب من الوقت الفعلي والقدرة على إتاحة ذلك. يمكن أن تكون الأمثلة البسيطة على ذلك هي الحصول على عرض ترويجي ترسله العلامة التجارية عبر رسالة نصية قصيرة وتكون النسخة مختلفة لكل عميل. هل يمكن أن يكون ذلك مستنيرًا ليس فقط بالمشاعر وأشياء من هذا القبيل، والتي يسهل على الذكاء الاصطناعي المولّد التلاعب بها، ولكن أيضًا من خلال الذكاء الاصطناعي للعملاء، الذي يفهم حقًا العرض الذي يهتم به العميل. وعندما تجمع هذين العنصرين معًا، نشعر أن ذلك سيفتح المستوى التالي من الكأس المقدسة للتخصيص من بعض النواحي. لذلك نحن متحمسون جدًا للمستقبل حيث يجتمع الجيل الثاني من الذكاء الاصطناعي المولّد (Gen AI) والذكاء الاصطناعي للعملاء لتقديم تجارب رائعة للعملاء.

Jake Burns:
فهل هناك أي نصيحة قد تقدمها للأشخاص الموجودين هناك، ربما يكونون في بداية رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم من شخص كان يعمل فيها لبعض الوقت. لدينا الكثير من الأشخاص الذين بدأوا الآن. ما هي بعض أهم الأشياء التي تنصحهم بأن يفكروا فيها؟

Vijay Chittoor:
إذا فكرت في الأمر، فهناك الكثير من الإمكانات الكامنة في الشركات. هناك الكثير من المعرفة الكامنة، وهناك الكثير من البيانات الكامنة التي يمكن استخدامها لتقديم قيمة للمستهلكين النهائيين. إذن كيف يمكنك فتح قيمة كل ذلك؟ أعتقد أن العلامات التجارية التقليدية قد بدأت بجهود يحركها الإنسان. ثم قاموا ببعض التحول الرقمي لاستخدام بعض التقنيات لبدء فتح القيمة.

ولكن في الواقع، مع الذكاء الاصطناعي، أصبح الجميع في المؤسسة الآن قادرين على تقديم تلك القيمة التحويلية للعملاء النهائيين. وإذا بدأت التفكير من هذه العدسة، فستبدأ بالتفكير في كيفية إعادة صياغة استراتيجيتك بالكامل، وعملياتك، وإذا كان عليك بناء كل شيء بالذكاء الاصطناعي أولاً، فسيحتاج بعض هذا إلى عمليات لإعادة اختراع.

Jake Burns:
نعم. لذلك ذكرت شيئًا، أعتقد أنك ألمحت نوعًا ما إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على هذه التكنولوجيا، أليس كذلك؟ إعطائها إلى أيدي جميع الأشخاص في مؤسستك أو المزيد من الأشخاص في مؤسستك. وما أسمعه أيضًا هو أخذ البيانات التي لديك بالفعل، والتي ربما تكون غير مستخدمة إلى حد كبير، واستخدام هذه التكنولوجيا لإطلاق العنان للرؤى في تلك البيانات.

Vijay Chittoor:
هذا صحيح تمامًا. نعم، هذا صحيح تمامًا. إضفاء الطابع الديمقراطي. لأن هذه التكنولوجيا أصبحت ناضجة لدرجة أن المستخدمين غير التقنيين سيكونون قادرين على استخدامها. وبما أن ذلك يحدث على نطاق واسع في العديد من المؤسسات، فإنه يطلق العنان لقيمة مؤسسية هائلة. لذا فإن التفكير في كيف يمكن أن يكون ذلك أكبر محرك لنموك من خلال وضع هذه التكنولوجيا في أيدي الفرق التي تواجه العملاء في أيدي الكثير من الوظائف غير التقنية الأخرى في شركتك سيكون مفتاح التوسع.