AI Analytics: obținerea unor informații mai mari și mai bune cu algoritmi inteligenți

Un sondaj recent realizat de McKinsey a relevat că respondenții pe care consultanța i-a clasificat drept „performanțe înalte ale inteligenței artificiale” atribuie inteligenței artificiale cel puțin 20% din câștigurile lor înainte de dobânzi și impozite (EBIT). Un alt studiu realizat de Accenture a constatat că doar 12% dintre organizațiile chestionate au de fapt succes cu implementarea AI. Pentru aceste companii, 30% din veniturile lor provin din inteligența artificială.

Simțiți că aceasta este o oportunitate ratată pe care doriți să o valorificați? Apoi continuați să citiți pentru a afla mai multe despre analiza AI, cum vă poate servi afacerea și la ce provocări să vă așteptați în timpul implementării. Poate că acest lucru vă va inspira și vă va oferi cunoștințele de care aveți nevoie pentru a contacta furnizorii de servicii de dezvoltare AI.

Ce este analitica AI și prin ce diferă de abordarea tradițională?

Analytics funcționează prin extragerea unor modele semnificative în date și prin interpretarea și comunicarea acestora. Abordarea tradițională a analizei este lentă și necesită efort, dar îmbunătățirea acesteia cu AI poate accelera semnificativ procesul și poate crește acuratețea rezultatelor.

În analiza tradițională, utilizatorii creează tablouri de bord pentru a găsi modele în vizualizări cu ajutorul programării „dacă-atunci”, în care datele sunt procesate strict conform regulilor predefinite. Aceste tablouri de bord se adresează cerințelor specifice ale afacerii și sunt limitate în domeniul de aplicare. Metoda tradițională poate gestiona doar date structurate.

Analiza AI se referă la automatizarea procesului de analiză a datelor folosind tehnologie, cum ar fi învățarea automată și alte subseturi AI. Analiza inteligenței artificiale poate gestiona date complexe nestructurate, cum ar fi imaginile și vorbirea. Nu se limitează la o ipoteză predefinită și vă poate surprinde cu rezultate neașteptate. Spre deosebire de abordarea tradițională, care este statică, metoda bazată pe inteligență artificială permite utilizatorilor să agrege dinamic datele pentru a răspunde la diverse întrebări.

Potrivit Gartner, există patru abordări majore ale analizei datelor.

1. Analiza descriptivă interpretează datele istorice. Utilizează instrumente de business intelligence și tablouri de bord pentru a analiza tendințele și a înțelege ce sa întâmplat în trecut. Nu prezice viitorul.
2. Analiza de diagnosticare folosește tehnici de extragere a datelor pentru a înțelege de ce s-a întâmplat ceva.
3. Analiza predictivă ajută la prognoza rezultatelor viitoare, având în vedere că condițiile rămân constante. Aici intervine AI.
4. Analiză prescriptivă bazată pe acțiune. Ajută la determinarea modului cel mai bun de a obține anumite rezultate.

Gartner sugerează combinarea analizei predictive și prescriptive pentru a rezolva probleme complexe de afaceri și pentru a lua decizii bazate pe date. Deci, dacă vrei să poți:

• Agregați rapid date despre diferite aspecte ale afacerii dvs. în loc să construiți un tablou de bord pentru fiecare întrebare de afaceri
• Primiți recomandări perspicace
• Privește problema ta dintr-o perspectivă diferită
• Înțelegeți „de ce” s-au întâmplat anumite lucruri și „cum” să faceți o schimbare în viitor

Apoi, analiza datelor AI este ceva ce ați dori să încercați.

Top 5 cazuri de utilizare pentru analiza inteligenței artificiale

Acum că cunoașteți beneficiile analizei AI față de abordarea tradițională, să vedem cum o puteți aplica pentru a rezolva problemele dvs. de afaceri.

1. Analiza AI îmbunătățește experiența clienților cu ajutorul analizei sentimentelor

Analiza sentimentelor este un domeniu din procesarea limbajului natural folosit pentru a detecta sentimentele clienților despre marca, produsul și serviciile dvs. prin analiza textului. Companiile pot aplica această practică pentru a studia postările pe rețelele sociale, răspunsurile la sondaje, recenziile clienților etc. pentru a-și evalua reputația mărcii și pentru a înțelege nevoile clienților.

Analiza sentimentului bazată pe inteligență artificială în sectorul bancar

Băncile implementează analiza sentimentelor pentru a descoperi ce cred utilizatorii despre produsele și serviciile lor și despre experiența generală cu organizația. De asemenea, instituțiile financiare pot folosi această tactică pentru a evalua reacțiile clienților la campania concurenților și pentru a copia exemplele mai de succes.

Un exemplu de înțelegere a opiniilor clienților cu ajutorul analizei de sentimente bazate pe inteligență artificială vine de la Atom Bank din Durham. Compania a analizat datele din sondaje și comunități online pentru a descoperi ce simt clienții despre aplicația lor bancară. Datele au descoperit că tema „autentificare” este asociată cu un sentiment negativ. De asemenea, a recunoscut probleme persistente care au cauzat frustrare, cum ar fi „recunoașterea feței nu funcționează”.

Atom Bank a folosit cunoștințele obținute din analiza datelor bazate pe inteligență artificială pentru a face îmbunătățiri și a devenit banca cu cel mai bine cotată conform Trustpilot, o platformă de analiză de top.

Înțelegerea sentimentului clienților în retail

Comercianții cu amănuntul pot analiza rețelele sociale, feedback-ul clienților și întrebările de asistență pentru clienți pentru a afla ce simt oamenii despre marca lor în general sau față de o anumită campanie de marketing. Analiza sentimentelor poate ajuta, de asemenea, comercianții să rămână la curent cu tendințele viitoare.

Un comerciant de îmbrăcăminte din America de Nord a analizat rețelele sociale ale clienților săi, în special TikTok, pentru a identifica tendințele și a descrie modul în care acestea se potrivesc cu diferite persoane de utilizator. Drept urmare, retailerul a obținut informații profunde asupra modului în care diferitele tendințe vestimentare, cum ar fi țesătura, designul și prețul, se potrivesc diferitelor persoane de cumpărător. Organizația a folosit aceste informații pentru campaniile sale vizate și pentru proiectarea liniilor de îmbrăcăminte.

2. Analiza AI reduce timpul de nefuncționare a echipamentelor prin întreținere predictivă

Analiza predictivă bazată pe inteligență artificială poate procesa datele colectate de la diferite mașini pentru a le înțelege starea în timp real, în loc să se bazeze pe inspecția umană programată. Întreținerea predictivă este deosebit de valoroasă pentru echipamentele greu accesibile, cum ar fi în cazul industriei de petrol și gaze, unde mașinile de la distanță sunt foarte dificile și chiar periculoase de accesat.

Dar aplicațiile de întreținere predictivă pot beneficia și altor sectoare.

Întreținerea predictivă în producție

Analiza AI are multe merite în producție. Poate detecta echipamentele care sunt supraîncărcate, funcționează la jumătate din capacitate sau este probabil să se defecteze, întârziind întregul proces de producție.

ZF Friedrichshafen, un furnizor de top în sectorul auto, a încheiat un parteneriat cu Microsoft pentru a utiliza AI pentru optimizarea proceselor. Ca parte a acestui proiect, compania sa concentrat pe întreținerea predictivă a liniei de producție a pieselor de viteză. A vrut să înlocuiască un inel de șlefuit în mașina de șlefuit chiar înainte de sfârșitul duratei sale de viață. Soluția finală de analiză a inteligenței artificiale ar putea detecta 99% din fracturile inelului de șlefuire înainte ca acestea să afecteze linia de producție.

Întreținerea predictivă în transporturi

În industria transporturilor, analiza datelor AI în întreținerea predictivă ajută la detectarea defecțiunilor vehiculelor pentru a evita situațiile în care o cale este blocată în mijlocul nimicului. De exemplu, Infrabel, o companie feroviară belgiană, folosește diferite tipuri de senzori în liniile sale, inclusiv senzori de măsurare a temperaturii și a consumului de energie. După analizarea datelor, operatorii companiei pot detecta supraîncălzirea și variațiile neobișnuite ale consumului de energie și pot scoate vehiculul din funcțiune pentru reparație la un moment convenabil.

3. Analiza AI prognozează cererea de optimizare a stocurilor

Abordarea tradițională a gestionării stocurilor se bazează pe datele comenzilor clienților. Chiar dacă această metodă poate fi eficientă, deseori duce la suprastocare și subaprovizionare, deoarece utilizează surse limitate de date. Analiza AI le permite managerilor lanțului de aprovizionare să ia în considerare o gamă mai largă de date, cum ar fi tendințele actuale, vânzările istorice și chiar conținutul din rețelele sociale.

Potrivit lui McKinsey, încorporarea analizei inteligenței artificiale în operațiunile de management al lanțului de aprovizionare poate reduce erorile cu până la 50% și poate reduce oportunitățile de vânzări pierdute cu aproximativ 65%.

Ikea folosește un instrument de prognoză a cererii bazat pe inteligență artificială care poate analiza date din până la 200 de surse pentru a prezice popularitatea fiecărui produs. Acest instrument poate ține cont de factori, cum ar fi schimbările sezoniere, festivalurile și prognozele meteo și poate anticipa cererea de la aceeași zi până la patru luni înainte. Acest nou instrument a crescut acuratețea prognozelor Ikea la 98%.

4. Analiza AI vă permite să creați oferte personalizate

Din nou, prin procesarea unor cantități substanțiale de date, analiza AI permite companiilor care operează în diferite sectoare să creeze produse și servicii personalizate și să le facă vizibile pentru oamenii potriviți la momentul potrivit.

Oferte personalizate și marketing direcționat în retail

Analiza AI poate realiza o segmentare mai bună a publicului, permițând campanii de marketing personalizate. Acest lucru permite comercianților cu amănuntul să trimită reclame de impact clienților care au șanse mai mari să ia măsuri. De asemenea, companiile pot conecta un motor de recomandare alimentat de inteligență artificială în platforma lor de comerț electronic, astfel încât să le poată sugera clienților produse pe baza preferințelor, a datelor demografice și a tendințelor actuale.

Un comerciant britanic de pantofi a experimentat cu inteligența artificială și analiza datelor pentru a recomanda produse pe site-ul său web și a asistat la o creștere cu 8,6% a tarifelor de adăugare la coș.

Tratament personalizat în domeniul sănătății

Analiza AI în asistența medicală poate obține informații de la biomarkerii pacientului, informațiile genetice și alte date de asistență medicală pentru a prezice răspunsul persoanei la diferite opțiuni de tratament, ceea ce ajută la evitarea prescrierii unui medicament costisitor dacă este puțin probabil să fie eficient.

Universitatea Japoneză Chiba a folosit analiza AI pentru a procesa datele genomice, clinice și metabolice ale pacienților cu cancer ovarian înainte de tratament și a descoperit un grup cu un prognostic destul de prost, care este puțin probabil să răspundă bine la tratamentul obișnuit. Ulterior, cercetătorii au folosit aceste rezultate pentru a dezvolta un tratament personalizat pentru acest segment de populație.

5. Analiza inteligenței artificiale prezice comportamentul clienților

Din nou, prin procesarea unor cantități substanțiale de date, analiza AI permite companiilor care operează în diferite sectoare să creeze produse și servicii personalizate și să le facă vizibile pentru oamenii potriviți la momentul potrivit.

Prevenirea renunțării la clienți

Analizând rețelele sociale, recenziile clienților, biletele de asistență și alte informații, analiza AI poate identifica clienții care sunt nemulțumiți și care intenționează să plece pentru un concurent. Acest lucru vă permite să luați măsurile necesare pentru a păstra acest client în loc să-l lăsați să plece și să plătiți un preț mai mare pentru atragerea de oameni noi. Studiile arată că achiziționarea unui nou client este de cinci ori mai costisitoare decât păstrarea unuia existent.

Previziunea neprezentării la întâlnire

Numirile ratate costă sistemul de sănătate din SUA în jur de 150 de miliarde de dolari în fiecare an. Analiza datelor bazată pe inteligență artificială le permite spitalelor și medicilor privați să prezică pacienții care vor sări peste întâlniri fără notificare.

Cercetătorii de la Spitalul de Copii din Boston au creat un model AI care poate analiza informații, cum ar fi istoricul medical al pacientului, disponibilitatea asigurării, rasa și nivelul de educație al mamei, pe lângă condițiile meteorologice, pentru a identifica eventualele neprezentări. Echipa de cercetare a sugerat, de asemenea, implementarea unui anumit tip de memento în algoritm, astfel încât, după identificarea pacienților care sunt susceptibili de a pierde o întâlnire, modelul să poată determina dacă un pacient poate beneficia de un mesaj text sau de un apel și să-i dezvolte folosind metoda preferata.

Provocări asociate cu implementarea AI în analiza datelor

Proiectele de inteligență artificială sunt cunoscute pentru rata lor mare de eșec. Forbes raportează că între 60% și 80% dintre proiectele AI eșuează. Gartner pictează o imagine și mai sumbră, cu 85% dintre proiecte care merg pe drumul cel bun.

Haideți să explorăm dificultățile majore cu care vă puteți confrunta și cum să vă creșteți șansele de succes. Puteți găsi mai multe informații despre provocările asociate cu AI pe blogul nostru. De asemenea, oferim un ghid detaliat de implementare a AI care vă va ajuta să vă atingeți obiectivele cu AI.

Date de antrenament insuficiente

Cercetările arată că 96% dintre întreprinderi se confruntă cu provocări legate de date atunci când vine vorba de analiza AI. Nu este întotdeauna posibil să găsiți un set de date existent care să vă satisfacă pe deplin cerințele de formare adecvată. Seturile existente pot fi părtinitoare, prea generice pentru populația țintă, incomplete sau pur și simplu inexacte. Un studiu recent realizat de Universitatea din California și Google Research a descoperit practica „împrumutării grele” de date în rândul practicienilor și cercetătorilor, ceea ce înseamnă că o comunitate care lucrează la o sarcină adoptă date menite să fie utilizate într-un mediu diferit. Este puțin probabil ca modelele instruite pe date „împrumutate” să ofere rezultate precise, deoarece nu sunt familiarizate cu cazurile specifice domeniului dvs.

Ca o modalitate de a îmbunătăți calitatea formării modelelor, oamenii de știință în date trebuie să colaboreze cu experți în domeniu și cu proprietarii de date pentru a compila seturi de date de instruire reprezentative pentru domeniul dvs. De asemenea, trebuie să se asigure că este curat și etichetat corect, fie manual, fie cu ajutorul instrumentelor de adnotare, cum ar fi Supervise.ly.

Nu sări peste consultarea experților din domeniu, mai ales când trebuie să interpretați date din alte țări și culturi. Potrivit lui Devaki Raj, directorul executiv la CrowdAI, un startup de succes AI, „Pentru a fi eficient, automatizarea trebuie să fie informată de cei mai apropiați de problemă”.

Rezultate părtinitoare

Rezultatele produse de modelele AI depind în mare măsură de datele de antrenament. Și dacă aceste date nu sunt examinate cu rigurozitate, se pot strecura cu ușurință prejudecățile etnice, bazate pe vârstă și alte tipuri de părtinire, influențând algoritmii pentru a oferi predicții corupte. Chiar și cu o pregătire inițială adecvată, algoritmii AI pot dezvolta părtiniri pe măsură ce continuă să învețe.

Pentru a depăși această îngrijorare, asigurați-vă că algoritmii sunt proiectați având în vedere includerea și instruiți pe date reprezentative. Iar după implementare, investiți în cadre de control și efectuați audituri regulate pentru a vă asigura că toate instrumentele de analiză a datelor bazate pe inteligența artificială produc rezultate relevante și imparțiale.

Cheltuieli mari asociate cu tehnologia

Învățarea automată și algoritmii de învățare profundă consumă o cantitate enormă de energie pentru a funcționa. Ei necesită un număr tot mai mare de GPU și nuclee pentru a funcționa. Și toate acestea sunt destul de costisitoare. Chiar dacă datorită cloud computing-ului nu trebuie să aveți toate resursele interne, nu este încă ieftin. Și cu cât algoritmul tău este mai inteligent și mai precis, cu atât va costa mai mult dezvoltarea.

Puteți consulta blogul nostru pentru mai multe informații despre costurile de implementare a AI și factorii din spatele costurilor de analiză a datelor.

Vă puteți minimiza cheltuielile în etapele anterioare de dezvoltare, identificând cazurile de utilizare prioritare și construind un MVP pentru a vă valida ideea și a identifica zonele de îmbunătățire. Nu prospera pentru o precizie extremă de la început și rămâne blocat cu fonduri insuficiente. Când aveți dovezi că proiectul dvs. este fezabil, puteți alimenta treptat instrumentul dvs. de analiză AI cu date mai relevante pentru a îmbunătăți acuratețea.

Natura cutie neagră a algoritmilor AI

În unele industrii, este dificil să se accepte recomandările privind inteligența artificială și analiza datelor dacă sistemul nu detaliază modul în care a ajuns la concluziile sale. Nevoia de explicație apare fie din cauza principiilor de conformitate, fie din motive personale. De exemplu, în domeniul sănătății, medicilor le va fi greu să prescrie un tratament recomandat de un model AI dacă nu înțeleg rațiunea din spatele selectării acestui tratament special.

Dacă domeniul dvs. necesită transparență în luarea deciziilor, puteți implementa IA explicabilă. Este un set de procese care le permite utilizatorilor umani să înțeleagă rezultatul algoritmilor AI. Tehnicile AI explicabile permit, de asemenea, utilizatorilor să identifice și să repare rezultate părtinitoare și inexacte. Cu toate acestea, merită remarcat faptul că modelelor cu cutie albă le lipsește puterea de predicție a omologilor lor cu cutie neagră.

Deci, merită efortul de analiză AI?

Chiar dacă analiza inteligenței artificiale este dificil de implementat și nu toate organizațiile reușesc în acest demers, beneficiile implementării cu succes sunt abundente. În această lume în ritm rapid, în care concurența se accelerează, companiile nu își pot permite să piardă luni de zile răspunzând la întrebări strategice folosind analiza tradițională. Ei își vor pierde poziția pe piață în fața companiilor care se bazează pe analiza datelor bazată pe inteligență artificială și pot obține aceleași rezultate mult mai rapid.

Uitați-vă la intervalul de timp descris de James Crawford, directorul executiv la Orbital Insight, un startup inovator de inteligență artificială, „Vrem să reducem asta la aproximativ o oră când este vorba despre ceva ce se întâmplă în lumea fizică”.

Și cât timp petreci activităților de analiză în acest moment? Dacă doriți să vă îmbunătățiți capacitățile de luare a deciziilor și să obțineți alte avantaje pe care AI analytics le are rezervate, luați legătura cu un consultant de încredere în analiza datelor mari, care vă va ajuta să obțineți tot ce este mai bun din datele dvs.

Ești interesat să-ți îmbunătățești afacerea cu analize AI? Intrați în legătură! Vom concepe cea mai bună abordare pentru bugetul și cazurile dvs. de utilizare, vă vom ajuta cu antrenamentul modelului și vă vom asigura că algoritmii sunt lipsiți de părtinire.

Publicat inițial la https://itrexgroup.com pe 13 decembrie 2022.