L'IA sostituirà gli analisti aziendali? | L'IA nell'attività #14

Gli strumenti digitali tradizionali per la preparazione dell'analisi aziendale sono utili. Lavorano in modo rapido, efficiente e sono perfettamente in grado di svolgere i loro compiti. C'è solo un problema: svolgono le loro funzioni solo se programmati dall'uomo. È allora che gli esseri umani forniscono loro i dati giusti e scelgono il processo giusto per analizzare le informazioni fornite al programma e trarne conclusioni. Per questo, gli analisti aziendali di solito trascorrono la maggior parte del loro tempo a preparare i dati per l'analisi. L'uso dell'intelligenza artificiale aiuterà a cambiare questa situazione?

L'intelligenza artificiale sostituirà gli analisti aziendali? - sommario:

1. L'IA sostituirà gli analisti aziendali? introduzione
2. Tipi di analisi supportate dall'IA
3. L'IA sostituirà gli analisti aziendali? - Riepilogo

L'IA sostituirà gli analisti aziendali? introduzione

L' analisi dei dati aziendali supportata dall'intelligenza artificiale (BDA, Business Data Analysis) è oggi una parte essenziale del sistema di Business Intelligence progettato per elaborare e prendere decisioni basate sulla conoscenza. La Business Intelligence è costituita da tecnologie che consentono alle aziende di analizzare e gestire i dati per adottare misure che migliorano le prestazioni aziendali.

Tuttavia, l'intelligenza artificiale è in grado di sostituire oggi il lavoro degli analisti? Per cercare di rispondere a questa domanda, dovremo dare un'occhiata più da vicino a quale sia il ruolo dell'IA nell'analisi dei dati.

Tipi di analisi supportate dall'IA

Li descriveremo uno per uno, indicando come l'IA migliora le prestazioni di ciascuno.

Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva, nota anche come analisi descrittiva, è la forma più semplice di analisi. Implica la raccolta e l'organizzazione di dati storici, cioè di quanto è già accaduto in azienda. Di solito non ha bisogno di usare l'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale viene utilizzata solo quando si analizzano enormi quantità di dati o quando gli analisti si aspettano che l'intelligenza artificiale scopra nuovi modelli che non sono stati studiati prima.

Un esempio dell'uso dell'analisi descrittiva supportata dall'intelligenza artificiale potrebbe essere l' elaborazione di grandi quantità di dati dei clienti utilizzando una piattaforma di e-commerce per identificare i momenti di abbandono dell'acquisto.

Analisi estesa

L'analisi aumentata è uno strumento che supporta gli analisti in attività come la preparazione dei dati per l'analisi o la visualizzazione dei risultati attraverso vari grafici, tabelle e presentazioni. Sulla base dei dati preparati dall'IA, un analista può trarre più facilmente conclusioni dal materiale raccolto senza l'aiuto di un team per inserire e classificare le informazioni.

Un interessante esempio di analisi aumentata riguarda la sua applicazione nel settore agricolo. L'intelligenza artificiale può raccogliere e classificare dati da varie fonti e strumenti di misurazione, come quelli sul consumo di acqua e fertilizzanti, nonché sulla temperatura e sulla crescita delle piante. Li presenterà quindi in una forma accessibile alle persone, rendendo più facile trarre conclusioni dai suoi metodi e prendere decisioni aziendali.

Analisi predittiva

L'analisi predittiva si concentra sulla ricerca di modelli nei dati esistenti in modo da poter prendere decisioni più accurate sulla base di essi e identificare potenziali rischi. L'intelligenza artificiale include modelli statistici, machine learning (ML, Machine Learning) e tecniche di data mining per prevedere efficacemente eventi futuri.

Tra le altre applicazioni, è presente nella pianificazione delle risorse aziendali (ERP). Ad esempio, consente di ridurre la necessità di accumulare materie prime e pezzi di ricambio. Consente inoltre di creare un calendario ottimale per i lavori di manutenzione. Inoltre, aiuta a determinare le esigenze di personale e la domanda del mercato per i prodotti in un determinato periodo di tempo.

Analisi prescrittiva

L'analisi pescriptive, altrimenti detta prescrittiva, come tutte le precedenti raccoglie dati su situazioni passate. Tuttavia, il suo scopo è il più complesso e il suo funzionamento è il più dipendente dall'intelligenza artificiale. Questo perché si tratta di indicare il miglior comportamento in una determinata situazione aziendale.

Sebbene i risultati dell'analisi prescrittiva siano molto preziosi e promettenti, ottenerla correttamente è molto difficile. In primo luogo, richiede la raccolta di un'enorme quantità di dati. Pertanto, viene eseguito solo da aziende più grandi.

Quando si esegue l'analisi prescrittiva, l'intelligenza artificiale di solito attinge i dati ottenuti attraverso l'analisi descrittiva e predittiva, di cui abbiamo scritto sopra. Trae conclusioni dalle informazioni raccolte utilizzando Machine Learning (ML). Ciò consente all'IA di suggerire, ad esempio, una strategia per pubblicare contenuti o di pianificare una campagna pubblicitaria efficace.

L'IA sostituirà gli analisti aziendali? - Riepilogo

Gli analisti aziendali che lavorano nelle piccole e medie imprese possono ancora dormire sonni tranquilli. Cioè, ovviamente, se imparano al volo a lavorare con gli strumenti di intelligenza artificiale per supportare il loro lavoro, aumentando l'accuratezza della loro analisi e l'efficacia delle loro conclusioni.

L'intelligenza artificiale può accelerare e facilitare notevolmente i processi di raccolta, classificazione e visualizzazione dei dati. Tuttavia, dare suggerimenti sul futuro sulla base di un piccolo insieme di informazioni è ancora nelle mani di analisti esperti.

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Autore: Robert Whitney

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

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