AI Analytics: coraz większy, lepszy wgląd dzięki inteligentnym algorytmom

Opublikowany: 2022-12-19

Niedawna ankieta przeprowadzona przez McKinsey ujawniła, że respondenci, których firma konsultingowa sklasyfikowała jako „wysoce wydajne AI”, przypisują sztucznej inteligencji co najmniej 20% swoich zarobków przed odsetkami i opodatkowaniem (EBIT). Inne badanie przeprowadzone przez Accenture wykazało, że tylko 12% ankietowanych organizacji faktycznie odnosi sukcesy dzięki wdrożeniu sztucznej inteligencji. W przypadku tych firm 30% ich przychodów pochodzi ze sztucznej inteligencji.

Czy czujesz, że to stracona szansa, którą chcesz wykorzystać? W takim razie czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o analityce AI, o tym, jak może ona służyć Twojej firmie i jakich wyzwań można się spodziewać podczas wdrażania. Może to Cię zainspiruje i da Ci wiedzę potrzebną do kontaktu z dostawcami usług rozwoju AI.

Czym jest analityka AI i czym różni się od tradycyjnego podejścia?

Analityka działa poprzez wyodrębnianie znaczących wzorców z danych oraz ich interpretację i przekazywanie. Tradycyjne podejście do analityki jest powolne i wymaga dużego nakładu pracy, ale wzbogacenie go o sztuczną inteligencję może znacznie przyspieszyć proces i zwiększyć dokładność wyników.

W tradycyjnej analityce użytkownicy tworzą dashboardy, aby znaleźć wzorce w wizualizacjach za pomocą programowania „jeśli-to”, gdzie dane są przetwarzane ściśle według z góry określonych reguł. Te pulpity nawigacyjne odpowiadają określonym wymaganiom biznesowym i mają ograniczony zakres. Tradycyjna metoda może obsługiwać tylko dane strukturalne.

Analityka AI odnosi się do automatyzacji procesu analizy danych przy użyciu technologii, takich jak uczenie maszynowe i inne podzbiory AI. Analiza sztucznej inteligencji może obsługiwać złożone dane nieustrukturyzowane, takie jak obrazy i mowa. Nie ogranicza się do z góry określonej hipotezy i może zaskoczyć nieoczekiwanymi wynikami. W przeciwieństwie do tradycyjnego podejścia, które jest statyczne, metoda oparta na sztucznej inteligencji umożliwia użytkownikom dynamiczne agregowanie danych w celu udzielenia odpowiedzi na różnorodne zapytania.

Według firmy Gartner istnieją cztery główne podejścia do analizy danych.

Analityka opisowa interpretuje dane historyczne. Wykorzystuje narzędzia Business Intelligence i pulpity nawigacyjne do analizowania trendów i zrozumienia, co wydarzyło się w przeszłości. Nie przewiduje przyszłości.
Analityka diagnostyczna wykorzystuje techniki eksploracji danych, aby zrozumieć, dlaczego coś się stało.
Analityka predykcyjna pomaga przewidywać przyszłe wyniki, biorąc pod uwagę, że warunki pozostają stałe. Tutaj wkracza sztuczna inteligencja.
Analityka nakazowa oparta na działaniu. Pomaga określić najlepszy sposób osiągnięcia określonych rezultatów.

Gartner sugeruje połączenie analiz predykcyjnych i preskryptywnych w celu rozwiązywania złożonych problemów biznesowych i podejmowania decyzji w oparciu o dane. Jeśli więc chcesz mieć możliwość:

Szybko agreguj dane dotyczące różnych aspektów Twojej firmy zamiast konstruować dashboard dla każdego pytania biznesowego
Otrzymuj wnikliwe rekomendacje
Spójrz na swój problem z innej perspektywy
Zrozum „dlaczego” pewne rzeczy się wydarzyły i „jak” dokonać zmiany w przyszłości

W takim razie analiza danych AI jest czymś, czego chciałbyś spróbować.

Top 5 przypadków użycia do analizy sztucznej inteligencji

Teraz, gdy znasz już zalety analityki AI w porównaniu z tradycyjnym podejściem, zobaczmy, jak możesz ją zastosować do rozwiązywania problemów biznesowych.

1. Analityka AI poprawia doświadczenia klientów za pomocą analizy nastrojów

Analiza nastrojów to dziedzina przetwarzania języka naturalnego służąca do wykrywania odczuć klientów na temat Twojej marki, produktu i usług poprzez analizę tekstu. Firmy mogą stosować tę praktykę do badania postów w mediach społecznościowych, odpowiedzi na ankiety, recenzji klientów itp., aby ocenić reputację swojej marki i zrozumieć potrzeby klientów.

Oparta na sztucznej inteligencji analiza nastrojów w sektorze bankowym

Banki wdrażają analizę nastrojów, aby dowiedzieć się, co użytkownicy myślą o ich produktach i usługach oraz o ogólnych doświadczeniach z organizacją. Również instytucje finansowe mogą wykorzystać tę taktykę do oceny reakcji klientów na kampanię konkurencji i kopiowania bardziej udanych przykładów.

Jeden przykład zrozumienia opinii klientów za pomocą analizy nastrojów opartej na sztucznej inteligencji pochodzi z Atom Bank z siedzibą w Durham. Firma przeanalizowała dane z ankiet i społeczności internetowych, aby dowiedzieć się, co klienci myślą o swojej aplikacji bankowej. Dane ujawniły, że temat „uwierzytelniania” jest powiązany z negatywnym nastrojem. Wykryto również uporczywe problemy, które powodowały frustrację, takie jak „rozpoznawanie twarzy nie działa”.

Bank Atom wykorzystał wiedzę uzyskaną z analizy danych opartej na sztucznej inteligencji do wprowadzenia ulepszeń i stał się bankiem najwyżej ocenianym przez Trustpilot, wiodącą platformę recenzji.

Zrozumienie nastrojów klientów w handlu detalicznym

Sprzedawcy detaliczni mogą analizować media społecznościowe, opinie klientów i zapytania dotyczące obsługi klienta, aby dowiedzieć się, co ludzie myślą o ich marce ogólnie lub w odniesieniu do konkretnej kampanii marketingowej. Analiza nastrojów może również pomóc detalistom być na bieżąco z nadchodzącymi trendami.

Północnoamerykański sprzedawca odzieży przyjrzał się mediom społecznościowym swoich klientów, w szczególności TikTok, aby zidentyfikować trendy i pokazać, w jaki sposób pasują one do różnych osobowości użytkowników. W rezultacie sprzedawca uzyskał głęboki wgląd w to, jak różne trendy odzieżowe, takie jak tkaniny, wzornictwo i ceny, pasują do różnych osobowości kupujących. Organizacja wykorzystała te informacje w swoich ukierunkowanych kampaniach i przy projektowaniu linii odzieżowych.

2. Analityka AI ogranicza przestoje sprzętu dzięki konserwacji zapobiegawczej

Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może przetwarzać dane zebrane z różnych maszyn, aby zrozumieć ich stan w czasie rzeczywistym, zamiast polegać na zaplanowanej inspekcji wykonywanej przez człowieka. Konserwacja zapobiegawcza jest szczególnie cenna w przypadku trudno dostępnych urządzeń, na przykład w przemyśle naftowym i gazowym, gdzie dostęp do zdalnych maszyn jest bardzo trudny, a nawet niebezpieczny.

Jednak aplikacje do konserwacji zapobiegawczej mogą przynieść korzyści również innym sektorom.

Konserwacja predykcyjna w produkcji

Analityka AI ma wiele zalet w produkcji. Może wykryć sprzęt, który jest przeciążony, pracuje z połową wydajności lub może ulec awarii, opóźniając cały proces produkcyjny.

ZF Friedrichshafen, wiodący dostawca w sektorze motoryzacyjnym, nawiązał współpracę z firmą Microsoft w celu wykorzystania sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów. W ramach tego projektu firma skoncentrowała się na predykcyjnym utrzymaniu ruchu linii produkcyjnej części przekładni. Chcieli wymienić pierścień honujący w honownicy tuż przed końcem jej żywotności. Ostateczne rozwiązanie analityczne wykorzystujące sztuczną inteligencję mogło wykryć 99% pęknięć pierścieni honujących, zanim wpłynęły one na linię produkcyjną.

Konserwacja predykcyjna w transporcie

W branży transportowej analiza danych AI w ramach konserwacji zapobiegawczej pomaga wykryć nieprawidłowe działanie pojazdu, aby uniknąć sytuacji, w których tor utknął w szczerym polu. Na przykład belgijska firma kolejowa Infrabel stosuje na swoich torach różnego rodzaju czujniki, w tym czujniki do pomiaru temperatury i zużycia energii. Po przeanalizowaniu danych operatorzy firmy mogą wykryć przegrzanie i nietypowe skoki zużycia energii oraz wycofać pojazd z eksploatacji w celu naprawy w dogodnym momencie.

3. Analityka AI prognozuje zapotrzebowanie na optymalizację zapasów

Tradycyjne podejście do zarządzania zapasami opiera się na danych o zamówieniach klientów. Chociaż ta metoda może być skuteczna, często prowadzi do przeładowania lub niedoboru, ponieważ wykorzystuje ograniczone źródła danych. Analityka AI umożliwia menedżerom łańcucha dostaw uwzględnienie szerszego zakresu danych, takich jak aktualne trendy, sprzedaż historyczna, a nawet zawartość mediów społecznościowych.

Według firmy McKinsey włączenie analizy sztucznej inteligencji do operacji zarządzania łańcuchem dostaw może zmniejszyć liczbę błędów nawet o 50% i zmniejszyć utracone szanse sprzedaży o około 65%.

Ikea używa opartego na sztucznej inteligencji narzędzia do prognozowania popytu, które może analizować dane z nawet 200 źródeł, aby przewidzieć popularność każdego produktu. To narzędzie może uwzględniać czynniki, takie jak zmiany sezonowe, festiwale i prognozy pogody, i może przewidywać popyt od tego samego dnia do czterech miesięcy naprzód. To nowe narzędzie zwiększyło dokładność prognoz Ikei do 98%.

4. Analityka AI umożliwia tworzenie spersonalizowanych ofert

Ponownie, przetwarzając znaczne ilości danych, analityka AI umożliwia firmom działającym w różnych sektorach tworzenie spersonalizowanych produktów i usług oraz udostępnianie ich odpowiednim osobom we właściwym czasie.

Spersonalizowane oferty i ukierunkowany marketing w handlu detalicznym

Analityka AI może przeprowadzać lepszą segmentację odbiorców, umożliwiając dostosowane do potrzeb kampanie marketingowe. Dzięki temu sprzedawcy detaliczni mogą wysyłać skuteczne reklamy do klientów, którzy są bardziej skłonni do działania. Ponadto firmy mogą podłączyć silnik rekomendacji oparty na sztucznej inteligencji do swojej platformy eCommerce, aby mógł sugerować klientom produkty na podstawie ich preferencji, danych demograficznych i aktualnych trendów.

Brytyjski sprzedawca obuwia eksperymentował ze sztuczną inteligencją i analizą danych, aby polecać produkty na swojej stronie internetowej, i odnotował 8,6% wzrost współczynnika dodania do koszyka.

Spersonalizowane leczenie w opiece zdrowotnej

Analityka AI w opiece zdrowotnej może uzyskiwać wgląd w biomarkery pacjenta, informacje genetyczne i inne dane medyczne, aby przewidzieć reakcję danej osoby na różne opcje leczenia, co pomaga uniknąć przepisywania kosztownych leków, jeśli jest mało prawdopodobne, aby były skuteczne.

Japoński Uniwersytet Chiba wykorzystał analitykę AI do przetwarzania danych genomicznych, klinicznych i metabolicznych pacjentów z rakiem jajnika przed leczeniem i odkrył grupę o raczej złym rokowaniu, która raczej nie zareaguje dobrze na typowe leczenie. Następnie naukowcy wykorzystali te wyniki do opracowania spersonalizowanego leczenia dla tego segmentu populacji.

5. Analityka sztucznej inteligencji przewiduje zachowanie klientów

Zapobieganie odpływowi klientów

Analizując media społecznościowe, recenzje klientów, zgłoszenia do pomocy technicznej i inne informacje, analityka AI może wykryć klientów, którzy są niezadowoleni i rozważają odejście do konkurencji. Pozwala to na podjęcie niezbędnych działań, aby zatrzymać tego klienta, zamiast pozwalać mu odejść i płacić wyższą cenę za przyciągnięcie nowych osób. Badania pokazują, że pozyskanie nowego klienta jest pięć razy droższe niż utrzymanie obecnego.

Prognozowanie no-show spotkania

Opuszczone wizyty kosztują amerykański system opieki zdrowotnej około 150 miliardów dolarów rocznie. Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji umożliwia szpitalom i prywatnym lekarzom przewidywanie, którzy pacjenci prawdopodobnie opuszczą wizyty bez powiadomienia.

Naukowcy z Boston Children's Hospital zbudowali model sztucznej inteligencji, który może analizować informacje, takie jak historia medyczna pacjenta, dostępność ubezpieczenia, rasa i poziom wykształcenia matki, a także warunki pogodowe, aby wykryć potencjalne niepojawienia się. Zespół badawczy zasugerował również wprowadzenie do algorytmu pewnego rodzaju przypomnienia, aby po zidentyfikowaniu pacjentów, którzy prawdopodobnie przegapią wizytę, model mógł określić, czy pacjent może skorzystać z wiadomości tekstowej lub połączenia, i zachęcić go za pomocą preferowana metoda.

Wyzwania związane z wdrażaniem AI w analityce danych

Projekty sztucznej inteligencji znane są z wysokiej awaryjności. Forbes donosi, że od 60% do 80% projektów AI kończy się niepowodzeniem. Gartner maluje jeszcze bardziej ponury obraz: 85% projektów schodzi z właściwej ścieżki.

Przyjrzyjmy się głównym trudnościom, jakie możesz napotkać, i sposobom zwiększenia szans na sukces. Więcej informacji o wyzwaniach związanych z AI znajdziesz na naszym blogu. Zapewniamy również szczegółowy przewodnik po implementacji sztucznej inteligencji, który pomoże Ci osiągnąć cele dzięki sztucznej inteligencji.

Niewystarczające dane szkoleniowe

Badania pokazują, że 96% przedsiębiorstw napotyka wyzwania związane z danymi, jeśli chodzi o analitykę AI. Nie zawsze jest możliwe znalezienie istniejącego zestawu danych, który w pełni spełnia Twoje wymagania dotyczące odpowiedniego szkolenia. Istniejące zestawy mogą być stronnicze, zbyt ogólne dla populacji docelowej, niekompletne lub po prostu niedokładne. Niedawne badanie przeprowadzone przez University of California i Google Research ujawniło praktykę „pożyczania dużych ilości” danych wśród praktyków i badaczy, co oznacza, że społeczność pracująca nad jednym zadaniem przejmuje dane przeznaczone do wykorzystania w innym środowisku. Modele trenowane na „pożyczonych” danych raczej nie dostarczą dokładnych wyników, ponieważ nie znają przypadków specyficznych dla danej dziedziny.

Aby poprawić jakość szkolenia modeli, analitycy danych muszą współpracować z ekspertami domenowymi i właścicielami danych w celu skompilowania zestawów danych szkoleniowych reprezentatywnych dla Twojej dziedziny. Muszą również upewnić się, że jest czysty i dokładnie oznaczony ręcznie lub za pomocą narzędzi do adnotacji, takich jak Supervise.ly.

Nie pomijaj konsultacji z ekspertami dziedzinowymi, zwłaszcza gdy musisz zinterpretować dane z innych krajów i kultur. Według Devaki Raj, dyrektora generalnego CrowdAI, odnoszącego sukcesy startupu zajmującego się sztuczną inteligencją, „Aby automatyzacja była skuteczna, musi być informowana przez osoby znajdujące się najbliżej problemu”.

Wyniki stronnicze

Wyniki generowane przez modele AI w dużej mierze zależą od danych treningowych. A jeśli dane te nie zostaną dokładnie zbadane, mogą łatwo wkraść się uprzedzenia etniczne, związane z wiekiem i inne rodzaje uprzedzeń, zmuszając algorytmy do dostarczania sfałszowanych prognoz. Nawet przy odpowiednim wstępnym szkoleniu algorytmy sztucznej inteligencji mogą wykształcić błąd w miarę uczenia się.

Aby przezwyciężyć ten problem, upewnij się, że algorytmy są projektowane z myślą o włączaniu i trenowane na reprezentatywnych danych. Po wdrożeniu zainwestuj w ramy kontroli i przeprowadzaj regularne audyty, aby mieć pewność, że wszystkie narzędzia do analizy danych oparte na sztucznej inteligencji dają odpowiednie, bezstronne wyniki.

Wysokie wydatki związane z technologią

Algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się zużywają ogromną ilość energii, aby działać. Do działania wymagają coraz większej liczby procesorów graficznych i rdzeni. A wszystko to jest dość kosztowne. Mimo że dzięki przetwarzaniu w chmurze nie musisz mieć wszystkich zasobów we własnym zakresie, nadal nie jest to tanie. A im bardziej inteligentny i dokładny jest twój algorytm, tym więcej będzie kosztowało jego opracowanie.

Więcej informacji na temat kosztów wdrożenia sztucznej inteligencji i czynników wpływających na koszty analizy danych można znaleźć na naszym blogu.

Możesz zminimalizować wydatki na wcześniejszych etapach rozwoju, identyfikując priorytetowe przypadki użycia i budując MVP, aby zweryfikować swój pomysł i wskazać obszary wymagające poprawy. Nie rozwijaj się w ekstremalnej dokładności od samego początku i utknij z niewystarczającymi funduszami. Gdy masz dowód, że Twój projekt jest wykonalny, możesz stopniowo zasilać narzędzie analityczne AI bardziej odpowiednimi danymi, aby poprawić dokładność.

Czarnoskrzynkowa natura algorytmów AI

W niektórych branżach trudno jest zaakceptować zalecenia sztucznej inteligencji i analizy danych, jeśli system nie wyjaśnia, w jaki sposób doszedł do swoich wniosków. Konieczność wyjaśnienia wynika albo z zasad zgodności, albo z powodów osobistych. Na przykład w dziedzinie opieki zdrowotnej lekarzom trudno będzie przepisać leczenie zalecane przez model sztucznej inteligencji, jeśli nie rozumieją uzasadnienia wyboru tego konkretnego leczenia.

Jeśli Twoja dziedzina wymaga przejrzystości w podejmowaniu decyzji, możesz wdrożyć zrozumiałą sztuczną inteligencję. Jest to zestaw procesów, które pozwalają użytkownikom zrozumieć dane wyjściowe algorytmów sztucznej inteligencji. Wyjaśnialne techniki sztucznej inteligencji pozwalają również użytkownikom wykrywać i korygować tendencyjne i niedokładne wyniki. Warto jednak zauważyć, że modele białoskrzynkowe nie mają mocy predykcyjnej ich odpowiedników czarnoskrzynkowych.

Czy zatem analiza AI jest warta wysiłku?

Chociaż wdrożenie analizy sztucznej inteligencji jest trudne i nie każdej organizacji się to udaje, korzyści płynące z udanego wdrożenia są liczne. W tym dynamicznym świecie, w którym konkurencja przyspiesza, firmy nie mogą sobie pozwolić na marnowanie miesięcy na odpowiadanie na strategiczne pytania przy użyciu tradycyjnych narzędzi analitycznych. Utracą swoją pozycję rynkową na rzecz firm, które opierają się na analizie danych opartej na sztucznej inteligencji i mogą osiągnąć te same wyniki znacznie szybciej.

Spójrz na ramy czasowe opisane przez Jamesa Crawforda, dyrektora generalnego Orbital Insight, innowacyjnego startupu zajmującego się sztuczną inteligencją: „Chcemy skrócić to do mniej więcej godziny, gdy chodzi o coś, co dzieje się w świecie fizycznym”.

A ile czasu poświęcasz obecnie na zadania analityczne? Jeśli chcesz poprawić swoje możliwości podejmowania decyzji i zyskać inne korzyści, jakie oferuje analityka AI, skontaktuj się z zaufanym konsultantem ds. analizy dużych zbiorów danych, który pomoże Ci jak najlepiej wykorzystać Twoje dane.

Czy jesteś zainteresowany ulepszeniem swojej firmy dzięki analityce AI? Skontaktuj się! Opracujemy najlepsze podejście do Twojego budżetu i przypadków użycia, pomożemy Ci w szkoleniu modeli i upewnimy się, że algorytmy są wolne od błędów.

Pierwotnie opublikowane na stronie https://itrexgroup.com 13 grudnia 2022 r.