Ролята на изкуствения интелект в процесите на вземане на решения. 4 типа анализ на данни | ИИ в бизнеса #14

4 типа анализ на данни, подкрепени от ИИ

Най-важните типове анализ на данни, които изкуственият интелект може да подкрепи, са:

• Описателен анализ – известен също като описателен анализ, е най-простата форма на аналитика. Той включва събиране и организиране на исторически данни, т.е. за това, което вече се е случило в компанията. Обикновено не е необходимо да се използва изкуствен интелект. ИИ се използва само когато се анализират много големи количества данни или когато анализаторите очакват изкуственият интелект да открие нови модели, които не са били проучвани преди.
• Увеличен анализ – е инструмент, който подкрепя анализаторите в задачи като компилиране на данни за анализ или визуализиране на резултати чрез различни графики, таблици и презентации. На базата на данните, подготвени от ИИ, анализаторът може по-лесно да заключи събраните материали без помощта на екип за въвеждане и класифициране на информация. Тук може да помогне безплатният инструмент ChatGPT или да се използват фремиум опции като Visme или Datawrapper.


Пример за визуализация на данни.

Източник: academy.datawrapper.de

• Предсказателен анализ – се фокусира върху намирането на модели в съществуващите данни, така че да могат да се вземат по-точни решения на базата на тях и да се идентифицират потенциални рискове. Изкуственият интелект използва статистическо моделиране, машинно обучение (ML, Machine Learning) и техники за извличане на данни, за да предскаже бъдещи събития.
• Прескриптивен анализ – известен още като прескриптивен анализ, както всички горепосочени, събира данни за минали ситуации. Въпреки това, неговата цел е най-сложната, а функционирането му е най-зависимо от изкуствения интелект. Това е така, защото става въпрос за указване на най-доброто поведение в дадена бизнес ситуация.

Вземане на решения – човек срещу ИИ

Основата за вземане на точни решения от всякакъв тип е познанието за връзката между събитията и процесите. И двамата – хората и изкуственият интелект, опитващи се да предскажат бъдещето, имат известен шанс за успех, събирайки и анализирайки данни за миналото.

Статистически, шансовете за вземане на по-точно решение се дават от по-затворена система, т.е. ситуация, която не подлежи на външни влияния. Шансовете за успех също се увеличават от по-обширен набор от данни, описващи по различни начини подобни минали отношения.

Изкуственият интелект има предимство пред хората, защото може да анализира много по-големи количества данни и да вижда модели в тях, които са невидими за човешкото око. ИИ може, например:

• да вижда циклични промени в търсенето на услугите на компанията, зависещи от местоположението,
• по-точно да анализира пазарна информация, състояща се от разнообразни данни,
• да извади оптималната комбинация от умения на кандидата за компанията от визуално непривлекателно резюме.

Въпреки това, човекът има предимство пред изкуствения интелект, че при вземането на решения може да вземе предвид външни фактори, чието влияние върху ситуацията на компанията може да не е очевидно или индиректно. Човекът, интерпретиращ данни, може:

• да вземе предвид етичните, социалните и правните аспекти на своите избори,
• да постави под въпрос и критично да оцени своите предположения и заключения,
• да вземе предвид съществуващите отношения с клиенти и бизнес партньори.

Методи за вземане на решения

За да се справят с рисковете, несигурностите и отговорностите, свързани с вземането на бизнес решения, компаниите приемат методи, за да улеснят и подредят процеса. Те включват:

• Матрицата на Айзенхауер – е проста техника за приоритизиране на задачи, основана на оси на спешност и важност. Тя позволява да се разделят задачите на 4 категории:
• Спешни и важни – изискват незабавно изпълнение.
• Важни, но не спешни – трябва да се планира срок за тяхното изпълнение.
• Спешни, но не важни – могат да бъдат делегирани на някой друг или напълно пропуснати.
• Нито спешни, нито важни – ненужни, отнемащи време.

ИИ може да помогне на бизнес анализаторите, които използват матрицата на Айзенхауер, автоматично да категоризират аналитичните задачи по спешност и важност, което прави приоритизирането и планирането по-лесно.

• SPADE (Анализ на прогресията на плоскостите на нормализираните събития) – многостранна рамка, която подчертава отговорността на един човек за решенията, основана на споделянето на опита на целия екип. Това е инструмент, използван в бизнеса, но и в медицинската диагностика. ИИ може да подкрепи търсенето чрез анализ на данни, симулиране на опции и алгоритмично моделиране на последствията от всяко решение.
• Agile Inception – създава рамка за първата концептуална и решаваща фаза на работата на агилния екип. Неговите основни моменти са:
• Определяне на визията за продукта и бизнес целите.
• Анализ на опции и рискове, прототипиране на решения.
• Избиране на най-добрите идеи и определяне на MVP.

ИИ може да моделира рискове, да симулира опции и да препоръчва най-добрите прототипи на базата на данните.

• Интегрирано мислене – метод, който се фокусира върху изследването на възможности и бързо прототипиране на решения, където инструменти като ChatGPT или Google Bard ще работят добре.

4 области на вземане на решения, подкрепени от ИИ

Изкуственият интелект се използва както за прости, но трудоемки решения за анализ на данни, така и за тези, които изискват обработка на големи набори от данни. Те включват:

• Въвеждане на документи в бази данни – дори в ситуации, когато те се доставят на компанията в хартиен вид или съдържат непълни или слабо структурирани данни, ИИ може точно да организира информацията и да реши в коя колекция принадлежи документът,
• отговаряне на въпроси, зададени на естествен език – вземането на решения прави изкуствения интелект способен да отговаря точно на зададени въпроси и да поема инициативата, задавайки последващи въпроси,
• Управление на бизнес процеси – в случай на непълни данни, ИИ може да реши да премине към една от кликите на алтернативни следващи стъпки, включени в картата на процеса
• Автоматизация на процеси – действието на изкуствения интелект позволява автоматизация на работните потоци между различните програми, обслужващи компанията.

Най-добрите инструменти за ИИ за анализ на бизнес данни

По-долу е последното поколение инструменти, които могат да помогнат с най-трудния анализ на данни – прескриптивен анализ, отговарящ на въпроса какво трябва да се направи, за да се подобрят резултатите на базата на данните. Нито един от тях няма да реши самостоятелно, но техните възможности значително улесняват обективния и многопластов подход към данните.

1. ChatGPT Code Interpreter – инструмент, достъпен за абонати на ChatGPT Plus, който предлага анализ, визуализация и интерпретация на данни до 170 MB. Най-голямото му предимство е, че точно се адаптира към командите на задаващия въпрос, докато недостатъкът е необходимостта от подготовка на данните за анализ в друга програма. Въпреки това, Code Interpreter може да се справи с повторни редове, неточни данни и неточности в единиците, да открива аномалии, да проверява за грешки, да почиства, предварително обработва, инспектира и визуализира данни. ИИ се справя изключително добре със структурирани данни. Можете да качвате Excel таблици, CSV файлове и др., и да накарате Code Interpreter да опише, обработи, оцени, визуализира и интерпретира данните.
2. Tableau – предлага функция “Ask Data”, която въвежда запитване на естествен език и след това автоматично генерира подходящи визуализации на данни. Той използва ИИ, за да разбере запитването на потребителя и да предостави отговор, основан на данни. Tableau предлага и други функции, базирани на ИИ, като “Explain Data”, която автоматично интерпретира данни и предоставя прозрения за тяхното значение.
3. Improvado – инструмент за анализ, който консолидира маркетингови и продажбени данни от различни източници на едно място. Едно от основните предимства на Improvado е, че позволява интеграция с Google Ads, Facebook Ads или Salesforce. В допълнение към създаването на персонализирани отчети и табла, които позволяват бърз и лесен анализ на данни.

Резюме

Анализът на данни, подкрепен от изкуствения интелект, отваря ново измерение на възможности за вземане на бизнес решения. Докато ИИ има потенциала да анализира много по-големи набори от данни и да вижда скрити модели в тях, той няма да замени човешкото усет и интуиция. Сътрудничеството между хората и технологиите, чрез най-добрите инструменти за ИИ, е ключът към бъдеще, в което решенията са по-информирани, точни и основани на солидни данни.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на заети пчели в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.