Znanje, ki je bilo včeraj rezervirano za velike korporacije, je danes na voljo vsakemu marketinškemu oddelku. Razlog je v umetni inteligenci, je povedal Anže Hribar iz podjetja iPROM. »Ključna prednost je v prihranku časa. Ampak če sistemu ne boste dali pravih, dobrih podatkov, mu ne boste dali pravega konteksta …, potem se res lahko zgodi, da bo umetnointeligenčni sistem ustrelil kozla.«

Dodal je pet lekcij, kako je treba začeti vpeljevati umetno inteligenco, če je seveda še ne uporabljate.

1. Začnite z majhnimi, a konkretnimi izzivi.
2. Inovirajte hitro, s pogostimi neuspehi.
3. Zavedajte se, da umetna inteligenca dopolnjuje, ne zamenjuje ljudi.
4. Iščite izboljšave, ne popolnosti.
5. Kritično pristopajte, da ne doživite »halucinacij« umetne inteligence (torej streljanje kozlov).

Zakaj zbirati podatke, če ne veste, kaj bi z njimi?

»Če imaš trenutno naziv podatkovni znanstvenik, si najbolj vroč izdelek na trgu,« je povedal Jernej Česen iz Outfita7. A nikar zaradi tega preveč komplicirati – podatkovni znanstvenik je le še en člen v ekipi podjetja. Marketinški podatkovni znanstvenik pa je specializirani igralec v isti ekipi.

Podatkovni znanstveniki so zaželeni, ker je danes podatkov več kot kadarkoli prej, je bilo večkrat slišati na 30. SMK. A če z njimi ne znate narediti nič pametnega, potem to ni nič koristnega. »Podatki so na koncu potem samo podatki. Zgradiš si lahko ogromno bazo podatkov, a kaj ti to pomaga, če nimaš ideje, kaj narediti z njimi. Moramo razmišljati o tem, kaj lahko naredimo z njimi. Ključna je tu beseda ‘zakaj.’ Zakaj jih zbiramo? Zakaj jih bomo uporabili?«