尽管过去五年的发展突飞猛进，但许多企业在推进人工智能之旅之前可能不会考虑到一些重大的障碍。

企业的盲点？肮脏的数据。

解开脏数据可以帮助人工智能的实施，并有助于鼓励企业更广泛地采用。相反，糟糕的数据管理可能会让决策者想知道为什么事情进展不顺利。

像处理日常任务一样处理数据——人工智能备忘单

TechSee售前总监Brion Johnson通过摩托车旅行的类比对此进行了更详细的解释。

从表面上看，这似乎是一个简单的从A到B的旅程，但仔细一看，你会发现道路状况、健康状况、时间、成本和安全等因素。

从企业的角度来看，他们各自的人工智能之旅也是如此。相反，公司应该“试着思考，我们需要做什么来有效地计划并避免危险的情况？许多事情总是涉及并需要多个数据集。”

如果你没有这些信息，那么人工智能的推广可能会受到阻碍——获取这些信息是必不可少的。为此，组织在管理数据时必须找到真相来源。对于TechSee来说，视觉客户参与是开启人工智能之旅的关键。

Johnson解释说：“谁或什么是可信来源是这一过程的第一步。希望依赖任何信息的行业和公司都需要对其进行审查，无论是文本、音频还是视频。”

“数据需要被信任，需要由权威人士或某事确认其是正确的信息。”

视觉客户互动可以成为更好的客户支持的基石

虽然TechSee专注于成为一个可视化的客户参与平台，利用人工智能和计算机视觉来增强客户支持和服务自动化，但Johnson解释说，无论采用何种方法，将数据合成为“一个简单的问题，然后提供离散的方向或建议来解决这种情况是关键。”

TechSee使用可视化数据可以提取这些合成信息，并有助于改善客户支持。

“在TechSee，我们可以提供这种拼凑，我们知道你是谁，你遇到了什么设备的挑战。我们知道这个问题。我们知道如何在计算机视觉方面解决这个问题，因为我们有可靠、经过验证的数据。”

但是，那些已经踏上人工智能之旅的企业呢？

虽然TechSee在跨企业实施清洁数据方面提供了专业知识，但该领域存在越来越大的困境：由于缺乏准备，早期的人工智能采用者正在遇到脏数据的障碍。

Johnson强调，这可能会成为更广泛采用人工智能的重大障碍，并对客户支持产生相反的影响。

对于那些发现自己处于这种境地的人，他建议实施80-20规则。“先解决最大的问题。想想引发挑战的支持问题之一。”

在考虑了这一点并确定了导致重大问题的首要问题后，企业可以考虑自动化在解决方案中的位置，而不是简单地实施人工智能。

TechSee将每个例子都视为自己独特的挑战，但业内看到的挑战通常是“客户面临的问题，起初看起来很复杂，但也许通过一些自动化、一些异步流程，我们可以获得可信、可靠、经过验证的信息，然后执行自动化任务，”Johnson说。

内部和外部目标是同步的，但往往是不同的路径

虽然引导最终用户和公司达成解决方案是同一个目标，但它们往往是截然不同的路径。

对此，Johnson告诉《CX Today》，“我们不仅需要考虑面向外部的事情，还需要考虑面向内部的事情，这些事情让我们更容易做到。这就是人工智能和Techsee的视觉效果可以产生最大影响的地方。”

人工智能在客户体验方面的承诺是不可否认的，但如果没有干净、可信的数据，即使是最先进的人工智能驱动的举措也会动摇。

在人工智能之旅中勇往直前的企业必须认识到，数据质量不仅是一个运营问题，也是一个战略必需品。

TechSee的方法通过利用可视化客户参与来确保数据完整性和可靠性，从而加强了这一点。

他们在综合信息方面的专业知识使企业能够验证、改进和部署人工智能，以最大限度地提高效率并增强客户互动。