Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? | AI w biznesie #14

Opublikowany: 2022-09-06

Przydatne są tradycyjne cyfrowe narzędzia do przygotowywania analiz biznesowych. Pracują szybko, wydajnie i doskonale potrafią wykonywać swoje zadania. Jest tylko jeden problem – spełniają swoje funkcje tylko wtedy, gdy są zaprogramowane przez człowieka. To wtedy ludzie dostarczają im właściwych danych i wybierają odpowiedni proces, aby przeanalizować informacje przekazane do programu i wyciągnąć z nich wnioski. W tym celu analitycy biznesowi zwykle spędzają większość czasu na przygotowywaniu danych do analizy. Czy wykorzystanie sztucznej inteligencji pomoże zmienić tę sytuację?

Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? – spis treści:

Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? Wstęp
Rodzaje analiz wspieranych przez AI
Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? - Streszczenie

Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? Wstęp

Analiza danych biznesowych wspomagana sztuczną inteligencją (BDA, Business Data Analysis) jest dziś istotną częścią systemu Business Intelligence, która ma na celu wymyślanie i podejmowanie decyzji opartych na wiedzy. Business Intelligence składa się z technologii, które umożliwiają firmom analizowanie danych i zarządzanie nimi w celu podejmowania kroków poprawiających wyniki biznesowe.

Czy jednak sztuczna inteligencja jest w stanie zastąpić dziś pracę analityków? Aby spróbować odpowiedzieć na to pytanie, musimy bliżej przyjrzeć się roli AI w analizie danych.

Rodzaje analiz wspieranych przez AI

Opiszemy je jeden po drugim, wskazując, w jaki sposób sztuczna inteligencja poprawia wydajność każdego z nich.

Analiza opisowa

Analiza opisowa, znana również jako analiza opisowa, jest najprostszą formą analizy. Polega na gromadzeniu i porządkowaniu danych historycznych, czyli o tym, co już wydarzyło się w firmie. Zwykle nie musi korzystać ze sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja jest używana tylko podczas analizowania ogromnych ilości danych lub gdy analitycy oczekują, że sztuczna inteligencja odkryje nowe wzorce, których wcześniej nie badano.

Przykładem wykorzystania analityki opisowej wspieranej przez sztuczną inteligencję może być przetwarzanie dużych ilości danych klientów za pomocą platformy e-commerce w celu identyfikacji momentów porzucenia zakupu.

Rozszerzona analiza

Rozszerzona analityka to narzędzie wspierające analityków w takich zadaniach jak przygotowanie danych do analizy czy wizualizacja wyników za pomocą różnych wykresów, tabel i prezentacji. Na podstawie danych przygotowanych przez sztuczną inteligencję analityk może łatwiej wyciągać wnioski z zebranego materiału bez pomocy zespołu wprowadzającego i klasyfikującego informacje.

Ciekawy przykład rozszerzonej analityki dotyczy jej zastosowania w branży rolniczej. Sztuczna inteligencja może zbierać i klasyfikować dane z różnych źródeł i narzędzi pomiarowych, takich jak zużycie wody i nawozów oraz temperatura i wzrost roślin. Następnie przedstawi je w przystępnej dla człowieka formie, ułatwiając wyciąganie wniosków z jej metod i podejmowanie decyzji biznesowych.

Analiza predykcyjna

Analityka predykcyjna, skupia się na wyszukiwaniu wzorców w istniejących danych , aby na ich podstawie można było podejmować trafniejsze decyzje i identyfikować potencjalne zagrożenia. Sztuczna inteligencja obejmuje modelowanie statystyczne, uczenie maszynowe (ML, uczenie maszynowe) i techniki eksploracji danych w celu skutecznego przewidywania przyszłych zdarzeń.

Wśród innych aplikacji jest wykorzystywany w planowaniu zasobów przedsiębiorstwa (ERP). Pozwala na przykład na ograniczenie konieczności magazynowania surowców i części zamiennych. Umożliwia również stworzenie optymalnego kalendarza prac konserwacyjnych. Ponadto pomaga określić potrzeby kadrowe i zapotrzebowanie rynku na produkty w określonym czasie.

Analiza nakazowa

Analiza peskryptywna, zwana inaczej nakazową, podobnie jak wszystkie powyższe, zbiera dane dotyczące przeszłych sytuacji. Jednak jego przeznaczenie jest najbardziej złożone, a jego działanie w największym stopniu uzależnione od sztucznej inteligencji. Chodzi bowiem o wskazanie najlepszego zachowania w danej sytuacji biznesowej.

Chociaż wyniki analizy normatywnej są bardzo cenne i obiecujące, ich prawidłowe uzyskanie jest bardzo trudne. Po pierwsze, wymaga zebrania ogromnej ilości danych. Dlatego wykonują go tylko większe firmy.

Wykonując analizę preskryptywną, sztuczna inteligencja zazwyczaj czerpie z danych uzyskanych w wyniku analizy opisowej i predykcyjnej, o której pisaliśmy powyżej. Wyciąga wnioski z zebranych informacji za pomocą uczenia maszynowego (ML). Dzięki temu AI może zasugerować np. strategię publikowania treści, czy zaplanować skuteczną kampanię reklamową.

Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? - Streszczenie

Analitycy biznesowi pracujący w małych i średnich przedsiębiorstwach mogą spać spokojnie. To znaczy oczywiście, jeśli w locie nauczą się pracować z narzędziami AI, które wspomagają ich pracę, zwiększając dokładność ich analizy i skuteczność wyciąganych wniosków.

Sztuczna inteligencja może znacznie przyspieszyć i ułatwić procesy gromadzenia, klasyfikacji i wizualizacji danych. Jednak dawanie sugestii dotyczących przyszłości na podstawie niewielkiego zestawu informacji nadal pozostaje w rękach doświadczonych analityków.

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

Autor: Robert Whitney
Ekspert i instruktor JavaScript, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych efektywnej współpracy podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

AI w biznesie:

Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
Aplikacje AI w biznesie - przegląd
Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
Automatyczne przetwarzanie dokumentów
AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
Działanie i aplikacje biznesowe Voicebotów
Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
Biznes NLP dziś i jutro
Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
Co to jest analiza biznesowa?
Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
RPA i API w cyfrowej firmie
Nowe usługi i produkty działające z AI
Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji