Cela pourrait-il être vous, insulter votre client?

Je viens de lire The Perils of Renting Mailing Lists: "Slut" sur les petites entreprises Tendances:

Un écrivain indépendant de San Francisco a reçu une offre de carte de crédit dans le courrier de Bank of America, adressée à "Lisa est une Slut McIntire." … Une lettre dans l'enveloppe adressée a même le nom malencontreux marqué dans les paragraphes pour le faire paraître plus personnel, comme: "Lisa est une salope McIntire, vous avez gagné cette spéciale …."

C'est une histoire drôle, oui; et la Lisa en question est un rédacteur pigiste qui s'en occupe bien. Ça lui a donné un nom de reconnaissance rapide.

Pour moi, c'est aussi un rappel du mélange étrange, merveilleux, parfois drôle, parfois dangereux, mais presque inévitable de l'interaction humaine, de la pensée humaine et de l'automatisation. Le grand «Oops» vient avec le processus.

Big Data, listes de diffusion, automatisation du marketing … Au début des années 1980, j'ai eu recours à des logiciels d'intelligence artificielle fondés sur des règles et à une automatisation du marketing à la fin des années 1980. C'est l'attrait d'effectuer facilement des tâches répétitives, en luttant avec le besoin de vérifier les choses, de les personnaliser et de les personnaliser.

Une grande partie de ceci est de laisser aller. Prenez l'automatisation de la tâche ou devenez fou en gardant le contrôle de tous les détails.

Bien que personne ne sache avec certitude, il n'est pas difficile de deviner comment cela s'est passé. La liste de correspondance utilisée par la banque datait de plusieurs années et provenait d'une société honorifique. Le deuxième prénom a été changé entre six et dix ans. Il y avait des excuses. Nous imaginons tous ce moment, il y a de nombreuses années, quand quelqu'un a ajouté ce petit commentaire malveillant dans le champ de données pour le deuxième prénom. Un ex malheureux? Jaloux dortoir voisin? Ou peut-être juste des petites données désagréables se retrouvant dans le mauvais champ dans le mauvais enregistrement des mauvaises données.

Mais voici la chose: comme nous traitons tous avec des quantités massives de données, nous laissons aller ou mourons en essayant de traiter chaque détail.