Come utilizzare l'intelligenza artificiale per prendere decisioni aziendali più accurate? 4 tipi di analisi dei dati | L'intelligenza artificiale nel business n. 14

Come puoi sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale per prendere decisioni aziendali basate su dati dettagliati e ancora più pertinenti? Daremo uno sguardo ai tipi di analisi dei dati e al modo in cui possono essere supportati dall'intelligenza artificiale, nonché agli strumenti che rivoluzioneranno il modo in cui visualizzi i dati.

4 tipi di analisi dei dati supportati dall'intelligenza artificiale

I tipi più importanti di analisi dei dati che l’intelligenza artificiale può supportare sono:

• L’analisi descrittiva – nota anche come analisi descrittiva, è la forma più semplice di analisi. Si tratta di raccogliere e organizzare dati storici, cioè su quanto è già accaduto in azienda. Di solito non è necessario utilizzare l'intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale viene utilizzata solo quando vengono analizzate quantità molto grandi di dati o quando gli analisti si aspettano che l’intelligenza artificiale scopra nuovi modelli che non sono stati studiati prima.
• Analisi aumentata – è uno strumento che supporta gli analisti in attività come la compilazione di dati per l'analisi o la visualizzazione dei risultati attraverso vari grafici, tabelle e presentazioni. Sulla base dei dati preparati dall'intelligenza artificiale, un analista può concludere più facilmente il materiale raccolto senza l'aiuto di un team per inserire e classificare le informazioni. Puoi aiutare qui con lo strumento gratuito ChatGPT o utilizzare opzioni freemium come Visme o Datawrapper.


Esempio di visualizzazione dei dati.

Fonte: academy.datawrapper.de

• Analisi predittiva : si concentra sulla ricerca di modelli nei dati esistenti in modo che sia possibile prendere decisioni più accurate sulla base di essi e identificare potenziali rischi. L'intelligenza artificiale utilizza tecniche di modellazione statistica, machine learning (ML, Machine Learning) e data mining per prevedere eventi futuri.
• Analisi prescrittiva – altrimenti nota come analisi prescrittiva, come tutte le precedenti raccoglie dati su situazioni passate. Tuttavia, il suo scopo è il più complesso e il suo funzionamento dipende maggiormente dall’intelligenza artificiale. Questo perché si tratta di indicare il comportamento migliore in una determinata situazione aziendale.

Processo decisionale: uomo contro intelligenza artificiale

La base per prendere decisioni accurate di qualsiasi tipo è la conoscenza della relazione tra eventi e processi. Sia gli esseri umani che l’intelligenza artificiale che cercano di prevedere il futuro hanno qualche possibilità di successo raccogliendo e analizzando i dati del passato.

Statisticamente, le possibilità di prendere una decisione più accurata sono date da un sistema più chiuso, cioè da una situazione non soggetta ad influenze esterne. Le possibilità di successo aumentano anche grazie a un set di dati più ampio che descrive in vari modi relazioni passate simili.

L’intelligenza artificiale ha un vantaggio rispetto agli esseri umani perché può analizzare quantità di dati molto più grandi e vederne modelli invisibili all’occhio umano. L’intelligenza artificiale può, ad esempio:

• vedere i cambiamenti ciclici nella domanda dei servizi dell'azienda in base alla posizione,
• analizzare in modo più accurato le informazioni di mercato costituite da una varietà di dati,
• estrarre la combinazione ottimale di competenze del candidato per l'azienda da un curriculum visivamente poco attraente.

Rispetto all'intelligenza artificiale, l'uomo ha però il vantaggio di poter prendere decisioni tenendo conto di fattori esterni, il cui impatto sulla situazione aziendale potrebbe non essere evidente o indiretto. Un essere umano che interpreta i dati può:

• considerare gli aspetti etici, sociali e giuridici delle proprie scelte,
• mettere in discussione e valutare criticamente le loro ipotesi e conclusioni,
• tenere conto delle relazioni esistenti con clienti e partner commerciali.

Metodi decisionali

Per far fronte ai rischi, alle incertezze e alle responsabilità legate alle decisioni aziendali, le aziende stanno adottando metodi per rendere il processo più semplice e ordinato. Questi includono:

• La matrice Eisenhower è una semplice tecnica di definizione delle priorità dei compiti basata sugli assi di urgenza e importanza. Ti consente di dividere le attività in 4 categorie:
• Urgente e importante: richiede un’implementazione immediata.
• Importante ma non urgente: dovresti pianificare una scadenza per la loro implementazione.
• Urgente ma non importante: può essere delegato a qualcun altro o ignorato del tutto.
• Né urgente né importante: inutile, dispendiosa in termini di tempo.

L’intelligenza artificiale può aiutare gli analisti aziendali che utilizzano la matrice Eisenhower a classificare automaticamente le attività analitiche in base all’urgenza e all’importanza, semplificando la definizione delle priorità e la pianificazione.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – un quadro multiforme che enfatizza la responsabilità di una singola persona per le decisioni basate sulla condivisione dell'esperienza dell'intero team. È uno strumento utilizzato nel mondo degli affari, ma anche nella diagnostica medica. L’intelligenza artificiale può supportare la ricerca mediante l’analisi dei dati, simulando opzioni e modellando algoritmicamente le conseguenze di ciascuna decisione.
• Agile Inception – crea un quadro per la prima fase concettuale e decisionale del lavoro del team agile. I suoi momenti principali sono:
• Definire la visione del prodotto e gli obiettivi aziendali.
• Analisi delle opzioni e dei rischi, prototipazione di soluzioni.
• Selezione delle idee migliori e determinazione dell'MVP.

L’intelligenza artificiale può modellare i rischi, simulare opzioni e consigliare i migliori prototipi sulla base dei dati.

• Pensiero integrato – che è un metodo che si concentra sull’esplorazione delle possibilità e sulla prototipazione rapida di soluzioni, dove strumenti come ChatGPT o Google Bard funzioneranno bene.

4 aree decisionali supportate dall'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale viene utilizzata sia per decisioni di analisi dei dati semplici ma ad alta intensità di lavoro, sia per quelle che richiedono la gestione di grandi set di dati. Questi includono:

• Inserendo i documenti nei database – anche nelle situazioni in cui vengono consegnati all’azienda in formato cartaceo o contengono dati incompleti o scarsamente strutturati, l’intelligenza artificiale può organizzare con precisione le informazioni e decidere a quale collezione appartiene il documento,
• rispondere alle domande poste in linguaggio naturale : il processo decisionale rende l'intelligenza artificiale in grado di rispondere accuratamente alle domande poste e di prendere l'iniziativa ponendo domande di follow-up,
• Gestione dei processi aziendali – in caso di dati incompleti, l’AI può decidere di passare a una delle cricche di passaggi successivi alternativi inclusi nella mappa dei processi
• Automazione dei processi – l’azione dell’intelligenza artificiale consente l’automazione dei flussi di lavoro tra i vari programmi a servizio dell’azienda.

I migliori strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati aziendali

Di seguito è riportata l'ultima generazione di strumenti che possono aiutare con la più difficile delle analisi dei dati: l'analisi prescrittiva, rispondendo alla domanda su cosa è necessario fare per migliorare i risultati in base ai dati. Nessuno di loro deciderà da solo, ma le loro capacità facilitano in modo significativo un approccio obiettivo e sfaccettato ai dati.

1. Interprete di codice ChatGPT : uno strumento disponibile per gli abbonati ChatGPT Plus che offre analisi, visualizzazione e interpretazione di dati fino a 170 MB. Il suo più grande vantaggio è che si adatta con precisione ai comandi dell'interrogante, mentre lo svantaggio è la necessità di preparare i dati per l'analisi in un altro programma. Tuttavia, un interprete di codice può gestire righe ripetute, dati imprecisi e imprecisioni unitarie, rilevare valori anomali, verificare la presenza di errori, pulire, preelaborare, ispezionare e visualizzare i dati. L’intelligenza artificiale gestisce i dati strutturati eccezionalmente bene. È possibile caricare fogli di calcolo Excel, file CSV, ecc. e fare in modo che l'interprete di codice descriva, elabori, valuti, visualizzi e interpreti i dati.
2. Tableau : offre una funzione "Chiedi dati" che inserisce una query in linguaggio naturale e quindi genera automaticamente le visualizzazioni dei dati appropriate. Utilizza l'intelligenza artificiale per comprendere la query dell'utente e fornire una risposta basata sui dati. Tableau offre anche altre funzionalità basate sull'intelligenza artificiale, come "Spiega i dati", che interpreta automaticamente i dati e fornisce approfondimenti sul loro significato.
3. Improvado : uno strumento di analisi per consolidare i dati di marketing e vendite provenienti da varie fonti in un unico posto. Uno dei principali vantaggi di Improvado è che consente l'integrazione con Google Ads, Facebook Ads o Salesforce. Oltre a creare report e dashboard personalizzati che consentono di analizzare i dati in modo semplice e veloce.

Riepilogo

L’analisi dei dati supportata dall’intelligenza artificiale sta aprendo una nuova dimensione di possibilità per il processo decisionale aziendale. Sebbene l’intelligenza artificiale abbia il potenziale per analizzare set di dati molto più grandi e vedere in essi modelli nascosti, non sostituirà il giudizio e l’intuizione umana. La collaborazione tra uomo e tecnologia, attraverso i migliori strumenti di intelligenza artificiale, è la chiave per un futuro in cui le decisioni saranno più informate, accurate e basate su dati solidi.

Se ti piacciono i nostri contenuti, unisciti alla nostra impegnata community di api su Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

Visualizza tutti i post

L’intelligenza artificiale negli affari:

1. Minacce e opportunità dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari (parte 1)
2. Minacce e opportunità dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari (parte 2)
3. Applicazioni dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari: panoramica
4. AI e social media: cosa dicono di noi?
5. Chatbot di testo assistiti dall'intelligenza artificiale
6. La PNL aziendale oggi e domani
7. Il ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali aziendali
8. Pianificazione dei post sui social media. In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare?
9. Post automatizzati sui social media
10. L'intelligenza artificiale nella gestione dei contenuti
11. L'intelligenza artificiale creativa di oggi e di domani
12. L’intelligenza artificiale multimodale e le sue applicazioni nel mondo degli affari
13. Nuove interazioni. In che modo l’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui utilizziamo i dispositivi?
14. RPA e API in un'azienda digitale
15. Nuovi servizi e prodotti che operano con l’intelligenza artificiale
16. Il futuro mercato del lavoro e le professioni emergenti
17. IA verde e IA per la Terra
18. EdTech. L'intelligenza artificiale nell'istruzione
19. Quali sono i punti deboli della mia idea di business? Una sessione di brainstorming con ChatGPT
20. Utilizzo di ChatGPT negli affari
21. Attori sintetici. I 3 migliori generatori video AI
22. 3 utili strumenti di progettazione grafica AI. L’intelligenza artificiale generativa nel mondo degli affari
23. 3 fantastici scrittori di intelligenza artificiale che devi provare oggi
24. Esplorare il potere dell'intelligenza artificiale nella creazione musicale
25. Esplorare nuove opportunità di business con ChatGPT-4
26. Strumenti di intelligenza artificiale per il manager
27. 6 fantastici plugin ChatGTP che ti semplificheranno la vita
28. 3 grafica AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
29. Qual è il futuro dell’intelligenza artificiale secondo il McKinsey Global Institute?
30. L'intelligenza artificiale nel mondo degli affari - Introduzione
31. Cos'è la PNL o l'elaborazione del linguaggio naturale negli affari
32. Elaborazione automatica dei documenti
33. Google Traduttore contro DeepL. 5 applicazioni della traduzione automatica per le imprese
34. Il funzionamento e le applicazioni aziendali dei voicebot
35. Tecnologia dell'assistente virtuale o come parlare con l'intelligenza artificiale?
36. Cos'è la Business Intelligence?
37. L’intelligenza artificiale sostituirà gli analisti aziendali?
38. In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare con il BPM?