AI løser ikke dårlige grunndata. Det gjør dem bare raskere synlige.
Det dukker stadig opp nye stemmer i PIM-bransjen som mener neste steg er at ingen mennesker lenger trenger å logge inn og se på produktdataene sine. Tanken er at AI-agenter skal navigere, oppdatere og distribuere dataene uten at et menneske trenger å se på dem underveis.
Vi forstår hvorfor det høres forlokkende ut. Men vi tror det er en av de mest risikable antagelsene en bedrift kan gjøre med produktdataene sine akkurat nå.
AI er ikke en fasit — det er en forsterker
Alle vi har jobbet med produktdata i mange år vet dette: dårlige grunndata blir ikke bedre av at flere systemer får tilgang til dem raskere. De blir verre, fortere, og på flere steder samtidig. En feil enhet, en manglende EAN-kode, en utdatert prisliste — i dag ender det som ett irritasjonsmoment i én kanal. Gir du en AI-agent frie tøyler til å agere autonomt på de samme dataene, ender den samme feilen opp i søkemotorer, markedsplasser, kunde-chatter og partnerintegrasjoner før noen har rukket å oppdage den.
Det er ikke agenten det er noe galt med. Det er antagelsen om at man kan hoppe over kvalitetskontrollen fordi verktøyet er nytt og smart.
Vår og våre kunders erfaring er den samme
Gjennom arbeidet med feed PIM ser vi det samme mønsteret hos kunde etter kunde: AI er et fantastisk verktøy for å analysere produktdata — finne hull, oppdage inkonsistens på tvers av kanaler, og prioritere hva som faktisk bør rettes først. Det AI ikke gjør, er å avgjøre at ufullstendige eller feilaktige data plutselig er gode nok til å sendes ut autonomt.
Derfor har vi bygget feed PIM rundt en annen idé enn "ingen innlogging nødvendig": AI skal gjøre jobben med å analysere og luke ut støy raskere og bedre enn noen manuell prosess kan — men beslutningen om at data er klare for de tjue kanalene dine, skal fortsatt tas av noen som kjenner produktene og kundene deres.
Kompleksiteten er som regel større enn ett skjermbilde
Mange av kundene våre bruker feed PIM til langt mer enn én nettbutikk. Det er gjerne snakk om B2B- og B2C-nettbutikker samtidig, bransjedatabaser som NOBB, EFO, RSK, FINFO etc, dokumentgenerering til datablader og produktark, og trykte kataloger som skal ut fysisk. Tenk deg konsekvensen av at en AI-agent oppdaterer eller genererer data autonomt, og feilen havner i alle disse kanalene samtidig. En feil i en nettbutikk kan rettes på minutter. En feil i en bransjedatabase kan ligge og påvirke innkjøp hos forhandlere i ukevis før noen fanger den opp. Og en feil i et opplag på flere tusen trykte kataloger som allerede er sendt til trykkeriet, kan man rett og slett ikke rette i det hele tatt.
Jo flere og mer forskjellige kanaler produktdataene dine skal ut i, jo dyrere blir det å automatisere bort det siste kontrollpunktet.
Innlogging er ikke friksjon. Det er kontrollpunktet.
Å fjerne innlogging fra en PIM er ikke det samme som å fjerne kompleksitet. Det er å fjerne det siste stedet i kjeden der et menneske kunne stoppet en feil før den ble global. For virksomheter med hundrevis eller tusenvis av produkter, distribuert til flere markedsplasser, nettbutikker og forhandlernettverk, er det ikke en detalj — det er selve risikobildet.
Vi tror ikke fremtiden for produktdata er "ingen mennesker involvert". Vi tror den er: AI gjør analysejobben, menneskene tar beslutningene, og systemet er bygget for å gjøre den arbeidsdelingen raskest og enklest mulig.
