Asporto rapido
- Il tuo debito di governance rimane invisibile finché l'intelligenza artificiale non inizia a spenderlo.
- Le risposte errate fornite con sicurezza dall'IA costano di più, perché nessuno le verifica.
- Un framework di governance dei dati per l'IA è un'infrastruttura, non un'operazione di pulizia.
- Blocca i dati errati a livello di moduli, API e sincronizzazioni, non a valle.
- Tratta il tuo dizionario dati come uno schema: le modifiche richiedono approvazione.
- Prima di automatizzare qualsiasi processo, è fondamentale valutare le decisioni dell'IA in base alle conseguenze e alla reversibilità.
Sommario
Il tuo database ha assorbito silenziosamente per un decennio le scorciatoie di tutti. La prima funzionalità di intelligenza artificiale che attivi è il momento in cui ne paghi il conto, e un framework di governance dei dati per l'IA è il modo in cui lo saldi alle tue condizioni, anziché a quelle del modello.
Per anni, la governance nelle operazioni di marketing si è tradotta in un passaggio annuale di deduplicazione in Eloqua o Marketo Engage, un documento sulle convenzioni di denominazione letto da sole tre persone e un database che diventava sempre più disordinato ma che continuava a funzionare. E funzionava perché le persone tollerano l'ambiguità. Un modello di scoring o uno strumento di email generativa non possono farlo. Prendono i dati per quello che sono, su larga scala.
La soluzione non consiste in un progetto di pulizia più ampio. Si tratta di una governance trattata come un'infrastruttura, costruita prima dell'arrivo dell'automazione, anziché dopo che si sono verificati problemi. Di seguito sono elencati i quattro elementi che la rendono efficace: identificare il debito, assegnare la responsabilità effettiva, far rispettare gli standard nei punti di ingresso dei dati e decidere quali decisioni dell'IA richiedono ancora l'intervento umano.
Come si presenta il debito di governance all'interno della tua istanza
È il residuo di anni di campagne, integrazioni, acquisizioni e decisioni amministrative scoordinate che nessuno aveva previsto di risolvere. Raramente si tratta di negligenza. È l'aspetto che assume qualsiasi istanza matura quando nessuno si occupa a tempo pieno del modello dati.
Dove si nasconde il debito
Gli oggetti personalizzati contengono due o tre schemi, a seconda dell'integrazione che è stata scritta per ultima. La fonte dei lead è rimasta in formato testo libero per due anni prima che qualcuno aggiungesse un elenco a discesa. I contatti duplicati sono presenti in diverse unità aziendali, ognuno con una cronologia di interazione parziale, e nessuno dei due è autorevole.
Perché l'IA aumenta il costo di evitarla
L'intelligenza artificiale non ha bisogno di dati migliori di quelli che avevi prima. Ha bisogno che i tuoi dati esistenti abbiano il significato che ti aspetti, in modo coerente. Come spiegato nel riepilogo di settembre di Eloqua Office Hours , una regola che incontra dati errati si arresta e te lo segnala, mentre un modello colma la lacuna con una stima affidabile.
Immaginiamo un segmento ipotetico con un tasso di duplicazione del 15%. Un responsabile della campagna passa al segmento successivo. Un modello, impostato su quel segmento, incorpora la duplicazione nei suoi risultati e nessuno ne individua la causa finché i risultati non appaiono errati settimane dopo.
Considerate l'inferenza basata sull'IA come uno strumento all'interno della governance, mai come un sostituto. Un modello che riclassifica silenziosamente il vostro segmento di mercato di fascia media è un problema aziendale, non un'anomalia dei dati.
A chi appartiene un framework di governance dei dati per l'IA?
Il reparto Marketing Operations dovrebbe esserne responsabile, poiché MOps si trova nel punto d'incontro tra la configurazione della piattaforma, il modello dati e la logica delle campagne. Un framework di governance dei dati per l'IA è l'insieme di responsabili, standard, controlli di accesso e regole di revisione che stabiliscono il significato dei dati prima che qualsiasi funzionalità di IA li utilizzi. Rappresenta uno dei tre livelli di un'istanza MOPs pronta per l'IA , insieme a dati puliti e un team riqualificato.
Passaggio dalla coda dei ticket al livello operativo
La maggior parte dei team gestisce ancora le comunicazioni in modo reattivo: un report sembra errato, qualcuno apre un ticket, una regola viene corretta. Questo ciclo è troppo lento per l'automazione del marketing assistita dall'IA. Un invio generativo che recupera il token di personalizzazione sbagliato non genera un errore. Semplicemente, viene inviato con un piccolo errore, a persone reali.
Cosa cambiare: integrare le regole sui dati dell'IA nel modello di governance delle operazioni di marketing esistente , anziché avviare un processo parallelo. Le decisioni relative a campi, fonti e utilizzo dell'IA dovrebbero condividere un unico responsabile e un unico percorso di approvazione.
Conferire agli steward una vera autorità
La gestione dei dati per l'IA funziona solo se i responsabili possono imporre standard di campo in tutte le integrazioni, e non solo documentarli. Ciò significa avere l'autorità di rifiutare una nuova mappatura di integrazione, bloccare un campo o rimandare indietro un'importazione.
La nostra analisi dettagliata di come un responsabile della gestione dei dati migliori il marketing approfondisce questo ruolo. La panoramica sulla governance dei dati di Adobe per Experience Platform presenta la stessa suddivisione: i responsabili della gestione dei dati etichettano i dati e definiscono le politiche di utilizzo, mentre i professionisti del marketing operano nel rispetto di tali politiche.
Applicare gli standard laddove entrano i dati
Il modo più economico per gestire un record è nel momento stesso in cui viene registrato. Dopo cinque programmi automatizzati, è quasi impossibile risalire alla provenienza di un record problematico.
Convalida a livello di moduli, API e regole di sincronizzazione
La convalida dei dati al punto di ingresso significa che ogni punto di accesso al database applica gli stessi standard: elaborazione dei moduli, integrazioni API, importazione di elenchi e regole di sincronizzazione CRM. Questo ora include anche il blocco degli invii di moduli da parte dei bot prima ancora che raggiungano il modello di scoring.
In Eloqua: la guida di Oracle all'elaborazione dei dati dei moduli mostra come le fasi di elaborazione dei moduli controllano ciò che un invio scrive nel record del contatto. Abbina queste fasi alla convalida dei dati in tempo reale in Eloqua per evitare che vengano inseriti valori non validi.
In Marketo Engage: Adobe documenta come bloccare gli aggiornamenti di un campo provenienti da fonti di input selezionate, in modo che un valore come "Origine persona" venga scritto una sola volta e protetto da importazioni o sincronizzazioni non attendibili.
Metti il dizionario dati sotto controllo delle modifiche
Trattate il vostro dizionario dati come una risorsa soggetta a controlli, allo stesso modo in cui un team di ingegneri gestisce una migrazione di schema. Il controllo delle modifiche al dizionario dati significa che nessuno può aggiungere, rinominare o riutilizzare un campo letto da una funzionalità di intelligenza artificiale senza una richiesta registrata, l'approvazione del responsabile e una definizione aggiornata.
È qui che un framework di governance dei dati per l'IA si rivela fondamentale, perché molti errori silenziosi dell'IA risalgono a un campo il cui significato è cambiato. La nostra guida su come mantenere aggiornato un dizionario dei dati illustra le abitudini che rendono questo processo sostenibile.
Come si dovrebbero suddividere le decisioni dell'IA in livelli per la revisione umana?
Collocare la revisione umana dove le conseguenze sono più gravi e la reversibilità è minima. In un'implementazione ben gestita, il giudizio umano rappresenta il controllo, non il collo di bottiglia, ed è anche per questo che l'IA modifica i ruoli degli operatori di gestione delle operazioni (MOPS) anziché eliminarli.
Ordina per conseguenza e reversibilità
La revisione umana basata sul rischio classifica ogni decisione assistita dall'IA in uno dei tre livelli, definiti in anticipo.
Approvazione umana: conseguenze gravi, difficili da annullare. Un punteggio predittivo che decide se un lead raggiunge il team di vendita o se un contenuto generato viene destinato a un pubblico regolamentato.
Audit a campione: conseguenze moderate, facili da correggere. Aggiornamenti di approfondimento o suggerimenti per i segmenti, verificati a campione settimanalmente.
Non supervisionato: a basso rischio e reversibile. Una variante dell'oggetto generata per un test A/B.
Il framework NIST per la gestione del rischio dell'IA offre un vocabolario indipendente dal fornitore per la gestione del rischio legato all'IA, utile per coordinarsi con i reparti IT o legale. È possibile associare i livelli alle funzionalità di IA effettivamente incluse nella propria edizione e licenza.
Rivedi i livelli secondo un programma
Un framework di governance dei dati per l'IA che non aggiorna mai i suoi livelli diventa rapidamente obsoleto. È opportuno rivedere i livelli trimestralmente e ogni volta che un modello, una funzionalità o una fonte di dati subisce delle modifiche, e spostare una classe decisionale a un livello inferiore solo quando il suo tasso di errore lo giustifica.
Se gli agenti IA sono previsti nei vostri piani, la nostra guida alla gestione degli agenti IA che accedono ai dati dei clienti di Eloqua illustra le autorizzazioni e le tracce di controllo per questo livello.
Conclusione
L'intelligenza artificiale non ha compromesso la governance dei dati di marketing; ha semplicemente eliminato la possibilità di continuare a rimandarla. I team che avranno successo con l'IA non saranno i primi ad attivare le funzionalità. Saranno quelli che avranno identificato il proprio debito, assegnato un responsabile, protetto l'accesso e deciso quando l'intervento umano sarà necessario. Costruisci ora il tuo framework di governance dei dati per l'IA e ogni funzionalità di IA che aggiungerai erediterà una base solida e affidabile. Se desideri un secondo parere sulla tua situazione, contattaci presso 4Thought Marketing.
Informazioni su 4Thought Marketing
Siamo una società di consulenza specializzata in marketing automation e intelligenza artificiale per il B2B, con una particolare attenzione all'implementazione di tecnologie complesse. Dal 2008, abbiamo aiutato centinaia di aziende nei settori dei servizi finanziari, della tecnologia, della produzione e del settore immobiliare a ottenere il massimo da Eloqua, Marketo e dalle loro integrazioni CRM. Offriamo ai nostri clienti servizi di consulenza in ambito di strategia di marketing automation, gestione del ciclo di vita dei lead, intelligenza artificiale, conformità, gestione delle preferenze e molto altro. Esplora i nostri servizi or contattateci .
Domande frequenti
Che cos'è un framework di governance dei dati per l'IA nelle operazioni di marketing?
Si tratta dell'insieme di proprietari, standard, controlli di accesso e regole di revisione umana che determinano il significato dei dati di marketing prima che le funzionalità di intelligenza artificiale li elaborino. Comprende standard di settore, gestione, convalida dei punti di accesso e approvazione a più livelli per le decisioni basate sull'IA.
Perché l'intelligenza artificiale rende più costosa una cattiva gestione dei dati?
Una regola che si scontra con dati errati di solito fallisce in modo evidente; un modello di intelligenza artificiale colma le lacune con risposte affidabili e plausibili. Queste risposte vengono considerate attendibili su larga scala, quindi un piccolo problema di dati può influenzare segmenti, punteggi e contenuti prima che qualcuno se ne accorga.
Chi dovrebbe essere responsabile della governance dei dati relativi all'IA all'interno di un team di marketing?
Il team addetto alle operazioni di marketing è solitamente il responsabile naturale, poiché gestisce la configurazione della piattaforma, il modello dati e la logica delle campagne. I suoi responsabili dei dati necessitano dell'autorità per far rispettare gli standard di campo, non solo per documentarli.
L'intelligenza artificiale può ripulire i nostri dati di marketing?
L'IA può essere d'aiuto in ambiti marginali, come suggerire valori normalizzati o segnalare probabili duplicati. È importante integrarla nel processo di governance con una revisione umana, poiché produce risposte affidabili anche in presenza di dati di origine contraddittori.
Quali decisioni basate sull'intelligenza artificiale in Eloqua o Marketo dovrebbero richiedere l'approvazione umana?
Decisioni con conseguenze elevate e scarsa reversibilità, come i punteggi predittivi che indirizzano i lead verso le vendite o i contenuti generati e destinati a un pubblico regolamentato. Azioni a basso rischio, come i test A/B sulle varianti dell'oggetto delle email, possono essere eseguite tramite audit a campione o in modo non supervisionato.
Con quale frequenza dovrebbe essere rivisto un framework di governance dei dati per l'IA?
Rivedetelo trimestralmente e ogni qualvolta un modello, una funzionalità di intelligenza artificiale, un'integrazione o una fonte di dati importante subisca delle modifiche. Modificate i livelli decisionali in base ai tassi di errore osservati, non all'entusiasmo per lo strumento.