Akankah AI menggantikan analis bisnis? | AI dalam bisnis # 14

Diterbitkan: 2022-09-06

Alat digital tradisional untuk mempersiapkan analisis bisnis sangat berguna. Mereka bekerja dengan cepat, efisien dan sangat mampu melakukan tugas-tugas mereka. Hanya ada satu masalah – mereka menjalankan fungsinya hanya ketika diprogram oleh manusia. Saat itulah manusia memberi mereka data yang tepat dan memilih proses yang tepat untuk menganalisis informasi yang diberikan kepada program dan menarik kesimpulan darinya. Untuk ini, analis bisnis biasanya menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk menyiapkan data untuk analisis. Akankah penggunaan kecerdasan buatan membantu mengubah situasi ini?

Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis? - Daftar isi:

  1. Akankah AI menggantikan analis bisnis? pengantar
  2. Jenis analisis yang didukung oleh AI
  3. Akankah AI menggantikan analis bisnis? - Ringkasan

Akankah AI menggantikan analis bisnis? pengantar

Analisis data bisnis yang didukung kecerdasan buatan (BDA, Business Data Analysis) saat ini merupakan bagian penting dari sistem Business Intelligence yang dirancang untuk menghasilkan serta membuat keputusan berbasis pengetahuan. Business Intelligence terdiri dari teknologi yang memungkinkan bisnis untuk menganalisis dan mengelola data untuk mengambil langkah-langkah yang meningkatkan kinerja bisnis.

Namun, apakah kecerdasan buatan mampu menggantikan pekerjaan analis saat ini? Untuk mencoba menjawab pertanyaan ini, kita perlu melihat lebih dekat apa peran AI dalam analisis data.

Jenis analisis yang didukung oleh AI

Will AI replace business analysts

Kami akan menjelaskannya satu per satu, menunjukkan bagaimana AI meningkatkan kinerja masing-masing.

Analisis deskriptif

Analisis deskriptif, juga dikenal sebagai analisis deskriptif, adalah bentuk analitik yang paling sederhana. Ini melibatkan pengumpulan dan pengorganisasian data historis, yaitu tentang apa yang telah terjadi di perusahaan. Biasanya tidak perlu menggunakan kecerdasan buatan. AI hanya digunakan ketika menganalisis sejumlah besar data, atau ketika analis mengharapkan kecerdasan buatan untuk mengungkap pola baru yang belum pernah dipelajari sebelumnya.

Contoh penggunaan analitik deskriptif yang didukung AI dapat berupa pemrosesan data pelanggan dalam jumlah besar menggunakan platform e-niaga untuk mengidentifikasi momen pengabaian pembelian.

Analisis yang diperluas

Augmented analytics adalah alat yang mendukung analis dalam tugas-tugas seperti menyiapkan data untuk analisis atau memvisualisasikan hasil melalui berbagai bagan, tabel, dan presentasi. Berdasarkan data yang disiapkan AI, seorang analis dapat lebih mudah menarik kesimpulan dari materi yang dikumpulkan tanpa bantuan tim untuk memasukkan dan mengklasifikasikan informasi.

Contoh menarik dari augmented analytics menyangkut penerapannya di industri pertanian. Kecerdasan buatan dapat mengumpulkan dan mengklasifikasikan data dari berbagai sumber dan alat pengukuran, seperti konsumsi air dan pupuk serta suhu dan pertumbuhan tanaman. Ini kemudian akan menyajikannya dalam bentuk yang dapat diakses manusia, membuatnya lebih mudah untuk menarik kesimpulan dari metodenya dan membuat keputusan bisnis.

Analisis prediktif

Analisis prediktif, berfokus pada menemukan pola dalam data yang ada sehingga keputusan yang lebih akurat dapat dibuat berdasarkan itu dan potensi risiko dapat diidentifikasi. Kecerdasan buatan menampilkan pemodelan statistik, pembelajaran mesin (ML, Machine Learning), dan teknik Data Mining untuk memprediksi peristiwa masa depan secara efektif.

Di antara aplikasi lain, ia memiliki fitur dalam perencanaan sumber daya perusahaan (ERP). Misalnya, memungkinkan pengurangan kebutuhan untuk menimbun bahan baku dan suku cadang. Hal ini juga memungkinkan untuk membuat kalender yang optimal untuk pekerjaan pemeliharaan. Selain itu, membantu menentukan kebutuhan staf dan permintaan pasar untuk produk selama periode waktu tertentu.

Analisis preskriptif

Analisis peskriptif, atau dikenal sebagai preskriptif, seperti semua hal di atas mengumpulkan data tentang situasi masa lalu. Namun, tujuannya adalah yang paling kompleks, dan operasinya paling bergantung pada kecerdasan buatan. Ini karena ini tentang menunjukkan perilaku terbaik dalam situasi bisnis tertentu.

Meskipun hasil analisis preskriptif sangat berharga dan menjanjikan, sangat sulit untuk melakukannya dengan benar. Pertama, itu membutuhkan pengumpulan sejumlah besar data. Oleh karena itu, hanya dilakukan oleh perusahaan besar.

Saat melakukan analisis preskriptif, kecerdasan buatan biasanya menarik data yang diperoleh melalui analisis deskriptif dan prediktif, yang telah kami tulis di atas. Ini menarik kesimpulan dari informasi yang dikumpulkan menggunakan Machine Learning (ML). Ini memungkinkan AI untuk menyarankan, misalnya, strategi untuk menerbitkan konten, atau untuk merencanakan kampanye iklan yang efektif.

Akankah AI menggantikan analis bisnis? - Ringkasan

Analis bisnis yang bekerja di perusahaan kecil dan menengah masih bisa tidur nyenyak. Artinya, tentu saja, jika mereka belajar dengan cepat untuk bekerja dengan alat AI untuk mendukung pekerjaan mereka, meningkatkan akurasi analisis dan efektivitas kesimpulan mereka.

Kecerdasan buatan dapat secara signifikan mempercepat dan memfasilitasi proses pengumpulan, klasifikasi, dan visualisasi data. Namun, memberikan saran tentang masa depan berdasarkan sekumpulan kecil informasi masih berada di tangan para analis yang berpengalaman.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Will AI replace business analysts? | AI in business #14 robert whitney avatar 1background

Pengarang: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat coding.

Lihat semua posting

AI dalam bisnis:

  1. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
  2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
  3. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
  4. Aplikasi AI dalam bisnis - gambaran umum
  5. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis?
  6. Pemrosesan dokumen otomatis
  7. AI dan media sosial – apa yang mereka katakan tentang kita?
  8. Penerjemah otomatis. Lokalisasi cerdas produk digital
  9. Chatbot teks berbantuan AI
  10. Operasi dan aplikasi bisnis voicebots
  11. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
  12. Bisnis NLP hari ini dan besok
  13. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu BPM?
  14. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
  15. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
  16. Apa itu Intelijen Bisnis?
  17. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
  18. Posting media sosial otomatis
  19. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
  20. AI kreatif hari ini dan besok
  21. AI multimodal dan aplikasinya dalam bisnis
  22. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
  23. RPA dan API di perusahaan digital
  24. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
  25. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
  26. AI Hijau dan AI untuk Bumi
  27. EdTech. Kecerdasan buatan dalam pendidikan