Jaki problem to rozwiązuje
Narzędzia AI są tak dobre, jak kontekst, do którego mogą sięgnąć. Agent AI piszący wiadomości z CRM z pustymi polami notatek produkuje ogólnikowy wypełniacz; model scoringowy trenowany na rekordach, gdzie połowa właściwości jest pusta, produkuje pewny siebie bezsens. Firmy odkrywają to po wdrożeniu, gdy pilotaż rozczarowuje, a winę zrzuca się na narzędzie. Prawdziwa porażka zdarzyła się wcześniej: nikt nie sprawdził, czy dane mogą wesprzeć przypadek użycia.
Jak pracujemy
Oceniamy Twoje dane tak, jak konsumowałoby je obciążenie AI. To znaczy: mierzymy kompletność właściwości istotnych dla danego przypadku, sprawdzamy, czy historia aktywności, maile i notatki faktycznie żyją w CRM, czy w skrzynkach i silosach, i testujemy, czy rekordy się łączą: kontakty z firmami, z dealami, z wynikami. Struktura liczy się tak samo jak wolumen; milion rekordów, których nie da się połączyć, nie odpowiada na nic.
Robimy to na Twoim realnym portalu i podłączonych systemach, a nie na ankiecie. Tam, gdzie znajdujemy luki, odróżniamy te naprawialne, jak brakujące powiązania czy importowalna historia, od strukturalnych, jak kontekst, który nigdy nigdzie nie został uchwycony.
Wynik to raport gotowości oceniony na kategorię przypadku użycia AI, z konkretną ścieżką naprawy: co wyczyścić, co zmigrować, co zacząć zbierać i w jakiej kolejności. Od 2021 przenieśliśmy dość zabałaganionych CRM-ów, by wiedzieć, które luki to weekend pracy, a które projekt.
Deliverables
- Pomiar kompletności danych na właściwościach istotnych dla AI w kluczowych obiektach
- Audyt dostępności kontekstu: notatki, maile i historia aktywności
- Kontrola łączności rekordów: kontakty, firmy, deale i wyniki
- Ocena gotowości na kategorię przypadku użycia AI
- Mapa naprawy uporządkowana według wysiłku i odblokowanej wartości