Суть
- Дві сторони ШІ в DXP. Customer Experience AI і Productivity AI стимулюють різні типи інновацій, але спільно залежать від чистого, структурованого контенту.
- Довіру визначає AI, орієнтований на клієнта. Чат-боти, персоналізовані рекомендації та прогнозні помічники формують перше враження, але працюють, лише якщо вони підкріплені надійною основою вмісту.
- Продуктивний штучний інтелект тихо забезпечує окупність інвестицій. Закулісна автоматизація для додавання тегів, класифікації та робочих процесів вмісту пропонує вимірну цінність, коли контекст добре спроектовано.
- Структурований контент є основною відмінністю. Agentic AI і Model Context Protocol процвітатимуть лише тоді, коли дані, таксономії та семантика жорстко регулюються.
Мені не потрібно говорити вам, що штучний інтелект є актуальною темою, яка є обов’язковою темою в розмові про інновації цифрового досвіду останні кілька років. Кожен постачальник цифрової платформи досвіду (DXP) кричить з дахів про те, як вони створили штучний інтелект і інтегрували це.
І все-таки варто запитати: ми справді впроваджуємо інновації чи просто впроваджуємо штучний інтелект у мікс DX без міцної основи?
ШІ в DXP має два варіанти:
- Customer Experience (CX) AI
- Продуктивність ШІ
Розмова про інновації для кожного дещо відрізняється, але є деякі ключові подібності, які не можна не помітити. Давайте розглянемо ці два аспекти штучного інтелекту в DXP і розберемося, що насправді є інноваціями, а що — пустими словами.
Зміст
CX AI: більше, краща взаємодія з клієнтами
Оскільки інвестиції в DXP стабільно тривають, і деякі запитують, чи є DXP MVP цифрового клієнтського досвіду, інтеграція штучного інтелекту в ці платформи та досвід, який вони забезпечують, є критично важливим наступним кроком для збереження інвестицій. З огляду на те, що багато (але, можливо, не так багато, як ви очікували) нашого досвіду роботи з організацією базується на її DXP, якщо CX буде покращено за допомогою штучного інтелекту, це має відбуватися за допомогою або разом з DXP.
У порядку складності основні модальності досвіду такі:
- Чат-боти
- Персоналізовані рекомендації
- Пошукові помічники
- Персоналізований контент
- Прогнозні пропозиції продуктів або вмісту
Це ШІ, з яким безпосередньо взаємодіють ваші клієнти; сприймайте це як рукостискання ШІ вашого бренду. З першого враження можна багато чому навчитися. Інновація тут полягає в тому, щоб зробити взаємодію особистою, актуальною та своєчасною, не переходячи межу нав’язливості, моторошності або, не дай боже, марності. Важливо сприймати досвід на основі ШІ як ще один рівень цифрового досвіду. Зрештою, клієнти не дбають про деталі вашої серверної архітектури чи стека технологій, вони дбають про плавну та надійну роботу.
Тим не менш, відгомін у діалозі штучного інтелекту полягає в тому, що якщо базова бібліотека вмісту неповна, застаріла або погано організована, жоден блискучий новий інструмент штучного інтелекту не забезпечить задовільний цифровий досвід.
Пов’язана стаття: Платформи цифрового досвіду (DXP): що потрібно знати у 2025 році
Продуктивність ШІ: більше, кращий вміст
Менш кричущі, але справжня рентабельність інвестицій для ШІ часто залишається за кадром. Це не теорія, це був один із основних висновків широко обговорюваного прикладу Массачусетського технологічного інституту, який оголосив провал 95% проектів. Те, що вони побачили, те саме, що ми побачили: бек-офісні додатки штучного інтелекту дають рентабельність інвестицій, навіть якщо для її вимірювання потрібно трохи більше праці.
Звичайно, є виклики та реальні перешкоди, які потрібно подолати, але якщо його правильно впровадити, штучний інтелект може спричинити серйозні зміни у створенні контенту та досвіду. Це штучний інтелект, який допомагає щоденній роботі команд контенту, маркетологів, менеджерів із продуктів, розробників, технічних авторів і всіх, хто працює всередині DXP. Спадають на думку кілька прикладів:
- Автоматизоване тегування та класифікація вмісту
- Семантичний пошук у величезному вмісті чи сховищах цифрових ресурсів
- Рекомендації щодо робочого процесу для публікації
- Планування A/B тестування за допомогою ШІ
- Рекомендації щодо веб-копії та SEO
Роль штучного інтелекту тут полягає в тому, щоб оптимізувати операції, збирати інформацію та вивільняти людей для виконання завдань вищої цінності. На крок далі, належне використання ШІ робить команди набагато ефективнішими.
Але, знову ж таки, заковика! ШІ працює добре лише тоді, коли його контекст правильно розроблено. Це означає, що вхідні дані щодо запиту до системи ШІ мають бути повними, точними та добре керованими. Зробити це в масштабі практично неможливо, якщо вміст, з якого він черпає, не є добре структурованим, послідовно позначеним тегами та зберігається впорядкованим чином.
Ваша бібліотека вмісту – це рятувальна лінія для вашого ШІ
Цей момент повторюється, але варто повторити: як клієнтські, так і внутрішні агенти ШІ залежать від організованих, добре структурованих і оновлених бібліотек вмісту. ШІ не може суттєво персоналізувати взаємодію, відповісти на детальне запитання чи надати значну цінність, якщо матеріали, до яких він має доступ, створюються та зберігаються випадково. Знову ж таки, це не теорія. Ми бачили, як організації підвищили показники точності за допомогою агентів штучного інтелекту та розмовних систем більш ніж на 40%, а деякі навіть досягли високих 90% при використанні добре керованих, структурованих бібліотек вмісту.
Добре керовані операції з вмістом із чіткою таксономією, керуванням і надійною семантикою створюють довіру в основі вашого агента ШІ.
Модель контекстного протоколу (MCP) і Agentic AI
Заглядаючи вперед, добре кероване підключення стане ще однією відмінною рисою ШІ у впровадженнях DXP. Model Context Protocol (MCP), що розвивається стандарт для підключення моделей ШІ до інструментів, баз даних і джерел даних у реальному часі. У поєднанні з Agentic AI, більш просунутими агентами, здатними міркувати, планувати та виконувати завдання, MCP може дозволити:
- Штучний інтелект, орієнтований на клієнта, збирає точну, контекстну інформацію про продукт безпосередньо з внутрішньої бази даних, перш ніж давати рекомендації.
- Внутрішній помічник штучного інтелекту для координації між інформаційними панелями аналітики, бібліотеками вмісту та інструментами CRM без розробника, який створює спеціальні інтеграції.
MCP може зробити штучний інтелект у DXP менш одноразовим і більш універсальним для клієнтів і вашого внутрішнього персоналу.
ШІ в DXP: ключові висновки
У цій таблиці підсумовано два основних типи штучного інтелекту на платформах цифрового досвіду, їхні функції та пріоритети, які організації мають зробити, щоб зробити їх ефективними.
| Тип AI | Основний фокус | Приклади використання | Інноваційний виклик | Ключовий фактор успіху |
|---|---|---|---|---|
| Customer Experience (CX) AI | Покращення взаємодії з клієнтами та персоналізації | Чат-боти, персоналізовані рекомендації, прогнозовані пропозиції продуктів | Забезпечення актуальності без нав’язливості чи неточності | Повні та впорядковані бібліотеки вмісту, які забезпечують точні відповіді |
| Продуктивність ШІ | Покращення створення контенту та внутрішніх робочих процесів | Автоматичне додавання тегів, семантичний пошук, оптимізація робочого процесу, тестування за допомогою ШІ | Забезпечення контекстної точності та якості даних | Надійне керування вмістом, таксономія та керування метаданими |
| Agentic + AI з підтримкою MCP | Підключення систем і включення автоматизації на основі аргументації | Агенти штучного інтелекту збирають живі дані про продукти, координують аналітику та завдання CRM | Безпечна інтеграція інструментів і збереження точності контексту | Єдина, структурована та семантично насичена змістова основа |
Сьогодення та майбутнє ШІ залежать від контенту
ШІ в DXP рухатиметься до мультимодальної взаємодії з урахуванням контексту. Уявіть собі, що клієнт запитує чат-бота про продукт, а штучний інтелект не тільки надає точну відповідь, але й завантажує останню демонстраційну відео, коригує відповідь на основі історії покупок і пропонує миттєве посилання для оплати.
Внутрішньо ШІ може стати справжнім наглядачем за цифровим досвідом, відстежуючи показники ефективності, прогнозуючи прогалини в контенті, визначаючи тенденції даних клієнтів і навіть пропонуючи кампанії на основі змін ринку або поведінки клієнтів.
Але правда, яка переживе кожну інноваційну хвилю штучного інтелекту (до подальшого повідомлення), полягає в тому, що штучний інтелект настільки ж розумний, наскільки розумний вміст, яким він живить.
Навіть найдосконаліший DXP AI, підключений до MCP, на базі агентів, буде крутитися, якщо його база вмісту застаріла, суперечлива або неповна. Переможці цього наступного етапу інновацій DXP отримають не просто найяскравіший новий ШІ; вони матимуть операції з вмістом на блокуванні.
Дізнайтеся, як ви можете приєднатися до нашої спільноти співавторів.
