Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do podejmowania trafniejszych decyzji biznesowych? 4 rodzaje analizy danych | Sztuczna inteligencja w biznesie #14

Jak wykorzystać moc sztucznej inteligencji, aby podejmować decyzje biznesowe w oparciu o szczegółowe i jeszcze trafniejsze dane? Przyjrzymy się rodzajom analizy danych i możliwościom ich wsparcia przez sztuczną inteligencję, a także narzędziom, które zrewolucjonizują sposób przeglądania danych.

4 rodzaje analizy danych wspierane przez sztuczną inteligencję

Najważniejsze rodzaje analizy danych, które może wspierać sztuczna inteligencja, to:

• Analiza opisowa – znana również jako analiza opisowa, jest najprostszą formą analityki. Polega na gromadzeniu i porządkowaniu danych historycznych, czyli o tym, co już wydarzyło się w firmie. Zwykle nie trzeba korzystać ze sztucznej inteligencji. Sztuczną inteligencję wykorzystuje się tylko wtedy, gdy analizowane są bardzo duże ilości danych lub gdy analitycy oczekują, że sztuczna inteligencja odkryje nowe wzorce, które nie były wcześniej badane.
• Analityka rozszerzona – to narzędzie wspierające analityków w zadaniach takich jak zestawianie danych do analizy czy wizualizacja wyników za pomocą różnorodnych wykresów, tabel i prezentacji. Na podstawie danych przygotowanych przez sztuczną inteligencję analityk może łatwiej podsumować zebrany materiał bez pomocy zespołu przy wprowadzaniu i klasyfikowaniu informacji. Można tu pomóc darmowym narzędziem ChatGPT lub skorzystać z opcji freemium takich jak Visme czy Datawrapper.


Przykład wizualizacji danych.

Źródło: academy.datawrapper.de

• Analityka predykcyjna – koncentruje się na znajdowaniu wzorców w istniejących danych, aby na ich podstawie można było podejmować trafniejsze decyzje i identyfikować potencjalne ryzyka. Sztuczna inteligencja wykorzystuje modelowanie statystyczne, uczenie maszynowe (ML, Machine Learning) i techniki Data Mining do przewidywania przyszłych zdarzeń.
• Analityka preskryptywna – inaczej zwana analityką preskryptywną, podobnie jak wszystkie powyższe, gromadzi dane na temat przeszłych sytuacji. Jednak jego przeznaczenie jest najbardziej złożone, a jego działanie w największym stopniu zależy od sztucznej inteligencji. Chodzi bowiem o wskazanie najlepszego zachowania w danej sytuacji biznesowej.

Podejmowanie decyzji – człowiek kontra sztuczna inteligencja

Podstawą podejmowania trafnych decyzji każdego typu jest wiedza o powiązaniach pomiędzy zdarzeniami i procesami. Zarówno człowiek, jak i sztuczna inteligencja próbujące przewidzieć przyszłość mają pewne szanse na sukces, zbierając i analizując dane dotyczące przeszłości.

Statystycznie szanse na podjęcie trafniejszej decyzji daje system bardziej zamknięty, czyli sytuacja niepodlegająca wpływom zewnętrznym. Szanse na sukces zwiększają także bardziej rozbudowany zbiór danych opisujących na różne sposoby podobne relacje z przeszłości.

Sztuczna inteligencja ma przewagę nad człowiekiem, ponieważ potrafi analizować znacznie większe ilości danych i dostrzegać w nich prawidłowości niewidoczne dla ludzkiego oka. Sztuczna inteligencja może na przykład:

• zobaczyć cykliczne zmiany popytu na usługi firmy w zależności od lokalizacji,
• dokładniej analizować informacje rynkowe składające się z różnorodnych danych,
• wyłowić optymalną dla firmy kombinację umiejętności kandydata z nieatrakcyjnego wizualnie CV.

Człowiek ma jednak tę przewagę nad sztuczną inteligencją, że podejmując decyzje, może uwzględnić czynniki zewnętrzne, których wpływ na sytuację firmy może nie być oczywisty lub pośredni. Człowiek interpretujący dane może:

• brać pod uwagę etyczne, społeczne i prawne aspekty swoich wyborów,
• kwestionować i krytycznie oceniać ich założenia i wnioski,
• uwzględniać istniejące relacje z klientami i partnerami biznesowymi.

Metody podejmowania decyzji

Aby poradzić sobie z ryzykiem, niepewnością i odpowiedzialnością związaną z podejmowaniem decyzji biznesowych, firmy przyjmują metody ułatwiające i uporządkowane ten proces. Obejmują one:

• Matryca Eisenhowera – to prosta technika ustalania priorytetów zadań w oparciu o osie pilności i ważności. Umożliwia podział zadań na 4 kategorie:
• Pilne i ważne – wymagają natychmiastowej realizacji.
• Ważne, ale niepilne – warto zaplanować termin ich realizacji.
• Pilne, ale nieważne – można je oddelegować komuś innemu lub w ogóle pominąć.
• Ani pilne, ani ważne – niepotrzebne, pochłaniające czas.

Sztuczna inteligencja może pomóc analitykom biznesowym korzystającym z macierzy Eisenhowera w automatycznym kategoryzowaniu zadań analitycznych według pilności i ważności, co ułatwia ustalanie priorytetów i planowanie.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – wieloaspektowy framework kładący nacisk na jednoosobową odpowiedzialność za decyzje w oparciu o dzielenie się doświadczeniem całego zespołu. To narzędzie wykorzystywane w biznesie, ale także w diagnostyce medycznej. Sztuczna inteligencja może wspierać wyszukiwanie poprzez analizę danych, symulowanie opcji i algorytmiczne modelowanie konsekwencji każdej decyzji.
• Agile Inception – tworzy ramy dla pierwszej fazy koncepcyjnej i decyzyjnej pracy zespołu zwinnego. Jego główne momenty to:
• Zdefiniuj wizję produktu i cele biznesowe.
• Analiza opcji i ryzyk, prototypowanie rozwiązań.
• Wybór najlepszych pomysłów i wyłonienie MVP.

Sztuczna inteligencja może modelować ryzyko, symulować opcje i rekomendować najlepsze prototypy na podstawie danych.

• Integrated Thinking – czyli metoda skupiająca się na badaniu możliwości i szybkim prototypowaniu rozwiązań, gdzie świetnie sprawdzą się narzędzia takie jak ChatGPT czy Google Bard.

4 obszary podejmowania decyzji wspierane przez sztuczną inteligencję

Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest zarówno do prostych, ale pracochłonnych decyzji związanych z analizą danych, jak i tych, które wymagają obsługi dużych zbiorów danych. Obejmują one:

• Wprowadzanie dokumentów do baz danych – nawet w sytuacjach, gdy dostarczane są do firmy w formie papierowej lub zawierają niekompletne lub słabo ustrukturyzowane dane, AI potrafi precyzyjnie uporządkować informacje i zdecydować, do jakiego zbioru należy dany dokument,
• odpowiadanie na pytania zadawane w języku naturalnym – podejmowanie decyzji sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest w stanie trafnie odpowiadać na zadawane pytania i przejmować inicjatywę zadając pytania uzupełniające,
• Zarządzanie procesami biznesowymi – w przypadku niekompletnych danych AI może podjąć decyzję o przejściu do jednej z klik alternatywnych kolejnych kroków ujętych na mapie procesu
• Automatyzacja procesów – działanie sztucznej inteligencji umożliwia automatyzację przepływów pracy pomiędzy różnymi programami obsługującymi firmę.

Najlepsze narzędzia AI do analizy danych biznesowych

Poniżej prezentujemy najnowszą generację narzędzi, które mogą pomóc w najtrudniejszej analizie danych – analizie preskryptywnej, odpowiadającej na pytanie, co należy zrobić, aby na podstawie danych poprawić wyniki. Żaden z nich nie podejmie decyzji samodzielnie, ale ich możliwości znacząco ułatwiają obiektywne i wieloaspektowe podejście do danych.

1. ChatGPT Code Interpreter – narzędzie dostępne dla abonentów ChatGPT Plus umożliwiające analizę, wizualizację i interpretację danych o wielkości do 170 MB. Jego największą zaletą jest to, że dokładnie dostosowuje się do poleceń pytającego, wadą natomiast jest konieczność przygotowania danych do analizy w innym programie. Jednak interpreter kodu może poradzić sobie z powtarzającymi się liniami, niedokładnymi danymi i niedokładnościami jednostek, wykryć wartości odstające, sprawdzić błędy, oczyścić, wstępnie przetworzyć, sprawdzić i wizualizować dane. Sztuczna inteligencja wyjątkowo dobrze radzi sobie z danymi strukturalnymi. Możesz przesyłać arkusze kalkulacyjne Excel, pliki CSV itp., a Interpreter kodu będzie opisywał, przetwarzał, oceniał, wizualizował i interpretował dane.
2. Tableau – oferuje funkcję „Ask Data”, która wprowadza zapytanie w języku naturalnym, a następnie automatycznie generuje odpowiednie wizualizacje danych. Wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby zrozumieć zapytanie użytkownika i zapewnić odpowiedź opartą na danych. Tableau oferuje także inne funkcje oparte na sztucznej inteligencji, takie jak „Explain Data”, które automatycznie interpretuje dane i zapewnia wgląd w ich znaczenie.
3. Improvado – narzędzie analityczne pozwalające konsolidować w jednym miejscu dane marketingowe i sprzedażowe z różnych źródeł. Jedną z głównych zalet Improvado jest możliwość integracji z Google Ads, Facebook Ads czy Salesforce. Oprócz tworzenia niestandardowych raportów i dashboardów, które pozwalają szybko i łatwo analizować dane.

Streszczenie

Analiza danych wsparta sztuczną inteligencją otwiera nowy wymiar możliwości podejmowania decyzji biznesowych. Chociaż sztuczna inteligencja ma potencjał do analizowania znacznie większych zbiorów danych i dostrzegania w nich ukrytych wzorców, nie zastąpi ona ludzkiego osądu i intuicji. Współpraca między ludźmi a technologią za pośrednictwem najlepszych narzędzi sztucznej inteligencji jest kluczem do przyszłości, w której decyzje będą bardziej świadome, dokładne i oparte na solidnych danych.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube i Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
5. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
6. Biznesowe NLP dziś i jutro
7. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
8. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
9. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
10. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
11. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
12. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
13. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
14. RPA i API w cyfrowej firmie
15. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
16. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
17. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
18. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
19. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
20. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
21. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
22. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
23. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
24. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
25. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
26. Narzędzia AI dla menedżera
27. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
28. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
29. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
30. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
31. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
32. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
33. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
34. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
35. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
36. Czym jest inteligencja biznesowa?
37. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
38. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?