Почему ваш AI-агент продолжает «галлюцинировать» (подсказка: проблема в ваших данных, а не в AI)

от

Когда ИИ, кажется, выдумывает вещи или дает бессмысленные ответы, проблема часто заключается в качестве данных, на которых он был обучен, а не в недостатке самого ИИ.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

В этом году я видел много маркетинговых демонстраций новых AI-инструментов. Почти в каждом случае, когда задают простой вопрос, AI уверенно предоставляет информацию, которая неточна, непоследовательна или полностью ложна.

Легко сразу винить ИИ, когда что-то идет не так, говоря что-то вроде: «Ой, ИИ допустил ошибку. Давайте попробуем другой подход.»

Но действительно ли это был галлюцинация ИИ?

Послушайте, я давно строю веб-сайты и управляю данными, и позвольте мне сказать вам, когда ИИ начинает выдавать странные или неправильные ответы, не вините сам ИИ. Это симптом, а не болезнь. На самом деле это означает, что данные, которые вы ему предоставляете, вероятно, неорганизованы или просто плохи. Это сигнал к тому, чтобы навести порядок на вашей стороне.

Искусственный интеллект просто отражает этот беспорядок вам в масштабе.

Кризис Данных, Скрывающийся за «Галлюцинациями ИИ»

Исследование Adverity показало, что 45% маркетинговых данных неточны.

Почти половина информации, используемой ИИ, отчётами и важными решениями, является неточной. Это помогает объяснить, почему ИИ иногда даёт неясные ответы, говорит противоречивые вещи или использует устаревшую информацию.

Вот что я вижу почти в каждом предприятии:

  • Три команды, работающие с тремя различными определениями идеального профиля клиента (ICP).
  • Маркетинг определяет «конверсию» одним способом, продажи — другим.
  • Данные покупателей разбросаны по шести системам, которые едва ли признают существование друг друга.
  • Карточка битвы, последний раз обновленная в 2019 году, всё ещё циркулирует и воспринимается вашим AI-агентом как истина в последней инстанции.

Если базовая информация, используемая для обучения ИИ, непоследовательна, ИИ путается в том, что является правдой. Он выберет одну версию данных, но не всегда выбирает правильную.

Почему чистые данные важнее, чем умный ИИ

Искусственный интеллект – это не магия. Он отражает всё, чем вы его кормите: хорошее, плохое и устаревшее на три года.

Все мечтают о создании поистине впечатляющего AI-агента – такого, который поражает людей своей демонстрацией, повышает эффективность и заслуживает признание, возможно, даже повышение.

Но то, что делает ИИ полезным, — это скучная, негламурная, основополагающая работа по организации данных.

Обычная ситуация, когда компании вкладывают значительные средства в ИИ – иногда суммы в шесть цифр – при этом по-прежнему испытывая трудности с базовыми проблемами данных, такими как дублирующиеся записи о продуктах из старых обновлений. Я также наблюдал, как отделы продаж используют AI-powered coaching, даже несмотря на то, что их определение ‘qualified lead’ не является последовательным в разных регионах.

Искусственный интеллект работает именно так, как было задумано. Проблема в том, с чем он был разработан для работы.

Искусственный интеллект не может исправить неорганизованную систему – и на самом деле может усугубить ситуацию, распространяя проблемы повсюду. Независимо от того, насколько продвинут ИИ, он не может добиться успеха, если ваши базовые данные имеют недостатки.

Реальная стоимость плохой гигиены данных.

Если ваши данные неверны, непоследовательны или устарели, ошибки неизбежны. Это может стать серьезной проблемой, особенно если это нанесет ущерб тому, как клиенты относятся к вашему бизнесу или повлияет на ваш доход.

Вот как это выглядит на практике:

Раздражает, когда потенциальный клиент получает устаревшие цены от моей команды продаж. Я недавно обнаружил, что это происходит из-за того, что информация о продукте, которую мы используем для их обучения, не обновлялась месяцами. Это простое исправление – поддерживать эти ресурсы в актуальном состоянии – но это определенно может повлиять на клиентский опыт и наши показатели закрытия сделок. Я внедряю процесс, чтобы обеспечить регулярный просмотр и обновление наших продуктовых листов.

Ваш инструмент использует устаревшую информацию о бренде за 2020 год, просто потому что текущие рекомендации на 2026 год сохранены в виде файла на компьютере сотрудника.

Как цифровой маркетолог, я слишком часто видел, как это происходит: наш AI для оценки лидов был построен на профиле идеального клиента, на котором отделы маркетинга и продаж фактически не сошлись во мнениях. Результат? Мы тратили время и ресурсы на обработку лидов, которые не подходили, и полностью упускали из виду перспективных клиентов, которые действительно имели потенциал.

Ваш инструмент поддержки продаж предлагает тематическое исследование для продукта, который мы больше не продаем. Это произошло потому, что старые маркетинговые материалы не были должным образом сохранены после того, как мы прекратили предлагать этот продукт.

Это распространённая проблема для компаний, которые много вложили в ИИ: каждую неделю ошибки проскальзывают сквозь трещины, и часто именно клиенты первыми их замечают.

С чего начать: 5 шагов для исправления основы ваших данных

Вам не нужен масштабный пересмотр, чтобы решить эту проблему. Что действительно необходимо, так это последовательные усилия и человек, который берёт на себя ответственность.

1. Оцените, что ваша ИИ система действительно может видеть.

Прежде чем вы сможете решить проблему с вашими данными, вам необходимо понять её масштаб.

Соберите все документы, электронные таблицы, презентации и базы данных, к которым могут получить доступ ваши ИИ-системы. Не делайте предположений – проверяйте всё напрямую.

Вы, скорее всего, найдете:

  • Конфликтующие определения ICP между отделами.
  • Устаревшие цены с предыдущих лет.
  • Сообщения из трех циклов ребрендинга назад.
  • Конкурентная разведка, которая больше не отражает рыночную реальность.
  • Примеры использования для продуктов, которые вы больше не продаете.

Избавьтесь от того, что неисправимо. Обновите то, что можно спасти. Будьте безжалостны к тому, что остаётся и что уходит.

Это не подлежит обсуждению. Выберите одну систему для каждого определения, имеющего значение для вашего бизнеса:

  • Критерии ICP.
  • Определения стадий преобразования.
  • Назначение территорий.
  • Позиционирование продукта.
  • Конкурентные преимущества.

Все черпают из него. Без исключений. Без «но наша команда делает это по-другому.»

Если ваши отделы маркетинга и продаж не придерживаются единого понимания терминов, ваш ИИ будет испытывать трудности. Он может выбрать определение случайным образом или даже использовать противоречивые определения во время разговоров, что приведет к непоследовательным результатам.

3. Устанавливайте сроки годности для всего.

Каждый актив, к которому может получить доступ ваш ИИ, должен иметь дату «действителен до».

Карточки сражений. Обзоры кейсов. Анализ конкурентной среды. Структуры сообщений. Технические спецификации продукта.

Как только информация больше не нужна, она автоматически удаляется из доступа ИИ – вам ничего не нужно делать. Нет необходимости беспокоиться о ручном удалении старых данных или полагаться на кого-то, кто должен это запомнить.

Устаревшая информация на самом деле более вредна, чем отсутствие какой-либо информации. Когда данных не хватает, система искусственного интеллекта честно скажет, что она не знает. Но с устаревшими, неверными данными она уверенно предоставит неправильные ответы.

4. Проверьте, что на самом деле знает ваш ИИ.

Не предполагайте, что ваш ИИ работает правильно. Протестируйте его.

Задавайте основные вопросы:

  • Какой у нас ICP?
  • Как мы определяем квалифицированного лида?
  • Какая у нас текущая цена на [product]?
  • Что отличает нас от [competitor]?

Если ответы противоречат тому, что вы знаете как истину, вы только что обнаружили проблему с гигиеной данных.

Запускайте эти тесты ежемесячно. Ваш бизнес меняется. Ваши данные должны меняться вместе с ним.

5. Назначьте ответственного за это.

Дисциплина данных без ответственности — это Slack-трейд, который ни к чему не приводит.

Этот человек:

  • Устанавливает и обеспечивает соблюдение сроков действия ресурсов.
  • Проводит ежемесячные проверки того, к чему имеет доступ ИИ.
  • Координирует работу с командами для удаления устаревшего контента.
  • Отчёты о метриках качества данных.

Если никто не несёт явной ответственности, проекты по улучшению качества данных обычно терпят неудачу в течение трёх месяцев, так как другие задачи берут верх.

Итог: Основа прежде, чем блеск.

Если вы не исправите этот беспорядок, ИИ усилит его.

Использование продвинутого ИИ с неструктурированными или беспорядочными данными — это не просто неэффективно — это может серьезно навредить вашему бренду, отношениям с клиентами и способности конкурировать.

Наличие мощного ИИ, отличных запросов и первоклассных технологий недостаточно. Если данные, которые вы ему предоставляете, плохие, то и результаты будут такими же. Прочная и хорошо организованная база необходима для успеха.

Мы часто смотрим на человека с красивой улыбкой и предполагаем, что это просто естественно. Но то, чего мы *не* видим, – это вся тяжелая работа, стоящая за ней – постоянная чистка зубной нитью, регулярные посещения стоматолога и годы здоровых привычек, таких как избегание сладких продуктов и усердная чистка зубов два раза в день.

Как digital-маркетолог, я много об этом думаю – люди часто видят только отполированный финальный результат. Это как наблюдать за олимпийским спортсменом и думать, что всё даётся ему естественно. То, чего *вы не видите* – это изнурительная работа за кулисами: утренние тренировки, жертвы, на которые они идут в отношении своей диеты, и бесчисленные часы практики, свидетелем которых никто не становится. То же самое и с успешными кампаниями – люди видят отличные результаты, но редко – усилия и стратегию, которые были вложены в их достижение.

То же самое относится и к ИИ.

Чтобы по-настоящему извлечь выгоду из ИИ и увидеть возврат от своих инвестиций, начните с построения прочного фундамента данных. Это не самая эффектная часть процесса, но она необходима для эффективной работы всех захватывающих AI-приложений.

Помни, твой ИИ не галлюцинирует. Он говорит тебе точно, как выглядят твои данные.

Вопрос таков: Готовы ли вы это исправить?

Смотрите также

2025-12-15 15:41