„Žinios yra galia“, – garsiai teigė filosofas Frensis Bekonas. Vis dėlto daug įmonių vis dar labai pasitiki intuicija, o ne konkrečiais duomenimis, ieškodamos potencialių klientų, dažnai remiasi tradiciniais rinkodaros personažais – fiktyviais veikėjais, sukurtas reprezentuoti tikslines demografines grupes, kaip aprašo Wrike. com. Tačiau šie personažai dažnai būna nesubrendę. Sudaryti iš subjektyvių interpretacijų ar fragmentuotos CRM duomenų bazės, jie dažnai yra paviršutiniai ir nepilni, ribodami pardavimų komandų pasitikėjimą ir efektyvumą svarbiose susitikimuose. Nors sena posakis skambėjo „Yra programa tam“, šiandien galbūt geriau būtų sakyti: „Yra dirbtinio intelekto tam. “ Markas Osborne, Modern Revenue Strategies vadovas, palaiko sintetinius personažus – dinamiškus, dirbtinio intelekto valdomus klientų profilius, kurie vystosi jungiant realius ir prielaidinius duomenis. Šie personažai mokosi iš nuolatinių sąveikų, suteikdami gilų, niuansuotą supratimą apie potencialius klientus. Ši koncepcija yra panaši į „Dirbtinio intelekto prototipus“ – sudėtingus DI kopijas, kuriose sukauptas žmonių žinių bagažas, leidžiantis naudotojams pasisemti iš didžiųjų istorinių asmenybių kaip Piteris Drukeris ar Friedrichas Nietzsche. Osborne pabrėžia, kad sintetiniai personažai integruoja įvairius duomenų šaltinius: tikrųjų klientų įrašus iš pokalbių ir interviu, antrinių šaltinių įžvalgas iš konkurentų apžvalgų ir socialinių tinklų, bei trečiųjų šalių demografinius ar psichografinius duomenis, dažnai papildytus DI prognozėmis. Ši turtinga kombincija padeda pardavėjams tiksliau imituoti ir prognozuoti potencialaus kliento elgesį, nei leidžia tradiciniai metodai. Gėfas Vudas, knygos „Dirigentas su DI“ autorius, pabrėžia dar vieną inovatyvų DI panaudojimo būdą: jam priskiriamos vaidmenys, leidžiantys išgauti žinias per DI „apklausas“ naudotojo – taip padedama atskleisti strategines įžvalgas. Tokios taikymo galimybės išplečia DI galimybes virš statinių įrankių – kaip skaičiuotuvai ar interneto paieškos varikliai – ir paverčia jį dinamišku partneriu, gebančiu bendrauti kaip žmogiškas bendraamžis – imituoti klientų atsakymus ar pateikti pagrįstus patarimus. Šių pažangų pagrindas yra Dideli Kalbos Modeliai (LLMs).

Skirtingai nuo paprastų pokalbių robotų, LLM supranta žmogaus kalbą niuansuotai, įsigilindami į kontekstą ir mąstymą, viršijant raktažodžių paiešką, kaip nurodo IBM. Jie gali apibendrinti turinį, ištaisyti kodą ar parengti teisinius dokumentus, prisitaikydami prie įvairių užduočių. LLM galima laikyti šiuolaikiniais orakulais – kadaise konsultavusiais tokias asmenybes kaip Aleksandras Didysis, kam padėti sumažinti neapibrėžtumą ir priimti sprendimus. Šis nuolatinis žmogaus iššūkis – žinios „asimetria“ – daro prognozavimą sudėtingą, bet ir skatina inovacijas. LLM pagrįsti sintetiniai personažai dabar leidžia pardavimų ir rinkodaros komandoms prognozuoti klientų reakcijas ir kurti strategijas su nenuslystančia tikslumu. Rinkodaros specialistai gali atlikti A/B testavimus su sintetinių personažų pranešimais, siekdami optimalaus įsitraukimo, o pardavimų komandos juos naudoja mokytis „sunkiuose“ scenarijuose, kurie stiprina susitarimų uždarymo įgūdžius. Osborne pasakoja apie klientą iš sausą valiklių sektoriaus, kuris kaip pagrindą naudojo patogumą, tačiau nežinojo, kuris jo aspektas – ilgąsias darbo valandas, paslaugos ar kainos – būtų tinkamiausias. Vietoj spėjimų jie naudojo sintetinius personažus, kurie generavo duomenimis pagrįstas įžvalgas ir ženkliai pagerino jų rinkodaros strategiją. Sintetinių personažų poveikis toli siekia už pardavimus. Jie žada iš esmės perkonstruoti būdus, kaip valdyti neapibrėžtumą įvairiose gyvenimo srityse. Net ir atrodytų žaismingos galimybės, pavyzdžiui, mokinių kurti sintetinius personažus socialinėms interakcijoms ar užrašams mokykloje, gali būti arti realybės – kaip kadaise atrodė, jog plačiai naudojamas DI yra neprieinamas ar neįveikiamas. Apibendrinant, DI pagrįsti sintetiniai personažai yra reikšmingas posūkis, leidžiantis geriau suprasti ir bendrauti su žmonėmis, paverčiant seniai siektą žinių spragų užpildymo idėją į praktinį ir dinamišką verslo ir gyvenimo realybę.