AI Analytics: รับข้อมูลเชิงลึกที่ใหญ่ขึ้นและดีขึ้นด้วยอัลกอริทึมอัจฉริยะ

การสำรวจเมื่อเร็วๆ นี้โดย McKinsey เปิดเผยว่าผู้ตอบแบบสอบถามซึ่งที่ปรึกษาจัดให้เป็น "AI ประสิทธิภาพสูง" ระบุว่าอย่างน้อย 20% ของรายได้ก่อนหักดอกเบี้ยและภาษี (EBIT) เป็นปัญญาประดิษฐ์ การศึกษาอื่นโดย Accenture พบว่ามีเพียง 12% ขององค์กรที่ทำแบบสำรวจเท่านั้นที่ประสบความสำเร็จในการใช้งาน AI สำหรับบริษัทเหล่านี้ รายได้ 30% มาจากปัญญาประดิษฐ์

คุณรู้สึกว่านี่เป็นโอกาสที่พลาดไปที่คุณต้องการใช้ประโยชน์จากมันหรือไม่? จากนั้นอ่านต่อเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ของ AI วิธีที่สามารถให้บริการธุรกิจของคุณ และความท้าทายที่คาดหวังระหว่างการใช้งาน บางทีนี่อาจเป็นแรงบันดาลใจและให้ความรู้ที่จำเป็นแก่คุณในการติดต่อผู้ให้บริการพัฒนา AI

การวิเคราะห์ของ AI คืออะไร และแตกต่างจากวิธีการแบบเดิมอย่างไร

Analytics ทำงานโดยแยกรูปแบบที่มีความหมายในข้อมูลและตีความและสื่อสารข้อมูลเหล่านั้น วิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมนั้นช้าและใช้ความพยายามสูง แต่การเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI สามารถเร่งกระบวนการได้อย่างมากและเพิ่มความแม่นยำของผลลัพธ์

ในการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม ผู้ใช้สร้างแดชบอร์ดเพื่อค้นหารูปแบบในการแสดงข้อมูลด้วยความช่วยเหลือของการเขียนโปรแกรม “ถ้า-แล้ว” ซึ่งข้อมูลจะได้รับการประมวลผลอย่างเคร่งครัดตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แดชบอร์ดเหล่านี้ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจเฉพาะและมีขอบเขตจำกัด วิธีการแบบเดิมสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น

การวิเคราะห์ AI หมายถึงกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติโดยใช้เทคโนโลยี เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและส่วนย่อยอื่นๆ ของ AI การวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน เช่น รูปภาพและเสียงพูด ไม่จำกัดเพียงสมมติฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และทำให้คุณประหลาดใจด้วยผลลัพธ์ที่คาดไม่ถึง วิธีการแบบ AI แตกต่างจากวิธีดั้งเดิมซึ่งเป็นแบบคงที่ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมข้อมูลแบบไดนามิกเพื่อตอบคำถามที่หลากหลาย

จากข้อมูลของ Gartner มีสี่แนวทางหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนาตีความข้อมูลในอดีต โดยใช้เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจและแดชบอร์ดเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มและทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต มันไม่ได้ทำนายอนาคต
2. การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยใช้เทคนิคการขุดข้อมูล เพื่อทำความเข้าใจว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น
3. การวิเคราะห์เชิง คาดการณ์ช่วยคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต เนื่องจากเงื่อนไขคงที่ นี่คือที่มาของ AI
4. การวิเคราะห์เชิงกำหนดที่ขับเคลื่อนด้วยการกระทำ ช่วยกำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการบรรลุผลลัพธ์บางอย่าง

Gartner แนะนำให้รวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงกำหนดเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนและทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ดังนั้นหากคุณต้องการ:

• รวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็วในด้านต่างๆ ของธุรกิจของคุณ แทนที่จะสร้างแดชบอร์ดสำหรับทุกคำถามทางธุรกิจ
• รับคำแนะนำเชิงลึก
• มองปัญหาของคุณจากมุมมองที่แตกต่างกัน
• ทำความเข้าใจว่า "ทำไม" บางสิ่งจึงเกิดขึ้น และ "อย่างไร" ในการเปลี่ยนแปลงในอนาคต

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI คือสิ่งที่คุณต้องการลอง

กรณีการใช้งาน 5 อันดับแรกสำหรับการวิเคราะห์ปัญญาประดิษฐ์

ตอนนี้คุณรู้ถึงประโยชน์ของการวิเคราะห์ AI เหนือวิธีการแบบเดิมแล้ว มาดูกันว่าคุณจะใช้มันเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจของคุณได้อย่างไร

1. การวิเคราะห์ของ AI ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นฟิลด์ภายในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้ในการตรวจจับความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และบริการของคุณโดยการวิเคราะห์ข้อความ บริษัทต่างๆ สามารถใช้แนวทางปฏิบัตินี้เพื่อศึกษาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย การตอบแบบสำรวจ บทวิจารณ์จากลูกค้า ฯลฯ เพื่อประเมินชื่อเสียงของแบรนด์และทำความเข้าใจความต้องการของลูกค้า

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ขับเคลื่อนโดย AI ในภาคการธนาคาร

ธนาคารใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อค้นหาว่าผู้ใช้คิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการของตน และประสบการณ์โดยรวมกับองค์กร นอกจากนี้ สถาบันการเงินสามารถใช้กลยุทธ์นี้เพื่อประเมินปฏิกิริยาของลูกค้าที่มีต่อแคมเปญของคู่แข่งและคัดลอกตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จมากกว่า

ตัวอย่างหนึ่งของการทำความเข้าใจความคิดเห็นของลูกค้าด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาจาก Atom Bank ซึ่งตั้งอยู่ในเมือง Durham บริษัทวิเคราะห์ข้อมูลจากแบบสำรวจและชุมชนออนไลน์เพื่อค้นหาว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแอปธนาคารของตน ข้อมูลเปิดเผยว่าธีม "การรับรองความถูกต้อง" เกี่ยวข้องกับความรู้สึกเชิงลบ นอกจากนี้ยังตรวจพบปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องซึ่งสร้างความหงุดหงิด เช่น “การจดจำใบหน้าไม่ทำงาน”

Atom Bank ใช้ความรู้ที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI เพื่อทำการปรับปรุง และกลายเป็นธนาคารที่ได้รับการจัดอันดับสูงสุดตาม Trustpilot ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการตรวจสอบชั้นนำ

ทำความเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าในการค้าปลีก

ผู้ค้าปลีกสามารถวิเคราะห์สื่อสังคมออนไลน์ คำติชมของลูกค้า และคำถามเกี่ยวกับการสนับสนุนลูกค้า เพื่อค้นหาว่าผู้คนรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์ของพวกเขาโดยทั่วไปหรือต่อแคมเปญการตลาดที่เฉพาะเจาะจง การวิเคราะห์ความรู้สึกยังสามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกติดตามแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น

ร้านค้าปลีกเสื้อผ้าในอเมริกาเหนือตรวจสอบโซเชียลมีเดียของลูกค้าโดยเฉพาะ TikTok เพื่อระบุเทรนด์และอธิบายว่าพวกเขาเข้ากับบุคลิกของผู้ใช้ที่แตกต่างกันอย่างไร ส่งผลให้ผู้ค้าปลีกได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าเทรนด์เสื้อผ้าต่างๆ เช่น เนื้อผ้า การออกแบบ และราคา เหมาะสมกับบุคลิกของผู้ซื้อที่แตกต่างกันอย่างไร องค์กรใช้ข้อมูลนี้สำหรับแคมเปญเป้าหมายและสำหรับการออกแบบไลน์เสื้อผ้า

2. การวิเคราะห์ AI ช่วยลดเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ผ่านการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถประมวลผลข้อมูลที่รวบรวมจากเครื่องจักรต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจสภาพของมันแบบเรียลไทม์ แทนที่จะอาศัยการตรวจสอบโดยมนุษย์ตามกำหนดเวลา การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์นั้นมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ที่เข้าถึงยาก เช่น ในกรณีของอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ ซึ่งเครื่องจักรที่อยู่ห่างไกลเป็นสิ่งที่ท้าทายและอันตรายในการเข้าถึง

แต่แอปพลิเคชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จะเป็นประโยชน์ต่อภาคส่วนอื่นๆ เช่นกัน

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในการผลิต

การวิเคราะห์ AI มีประโยชน์มากมายในการผลิต สามารถตรวจจับอุปกรณ์ที่มีการโอเวอร์โหลด กำลังทำงานเหลือครึ่งหนึ่ง หรือมีแนวโน้มที่จะพัง ทำให้กระบวนการผลิตทั้งหมดล่าช้า

ZF Friedrichshafen ซัพพลายเออร์ชั้นนำในภาคยานยนต์ ร่วมมือกับ Microsoft เพื่อใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ ส่วนหนึ่งของโครงการนี้ บริษัทให้ความสำคัญกับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของสายการผลิตชิ้นส่วนเกียร์ มันต้องการเปลี่ยนแหวนลับในเครื่องขัดก่อนที่จะหมดอายุการใช้งาน โซลูชันการวิเคราะห์ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสุดท้ายสามารถตรวจจับการแตกหักของแหวนขัดได้ 99% ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อสายการผลิต

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ในการขนส่ง

ในอุตสาหกรรมการขนส่ง การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ช่วยตรวจจับการทำงานผิดปกติของยานพาหนะเพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่แทร็กติดอยู่กลางคัน ตัวอย่างเช่น บริษัท Infrabel ซึ่งเป็นบริษัทรถไฟของเบลเยียม ใช้เซ็นเซอร์ประเภทต่างๆ ในราง รวมถึงเซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิและการใช้พลังงาน หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว เจ้าหน้าที่ของบริษัทสามารถตรวจพบความร้อนสูงเกินไปและการใช้พลังงานที่ผิดปกติ และนำรถออกจากบริการเพื่อรับการซ่อมแซมในเวลาที่สะดวก

3. การวิเคราะห์ AI คาดการณ์ความต้องการสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง

วิธีการดั้งเดิมในการจัดการสินค้าคงคลังอาศัยข้อมูลการสั่งซื้อของลูกค้า แม้ว่าวิธีนี้จะได้ผล แต่ก็มักจะนำไปสู่การสต็อกสินค้ามากเกินไปและขาดสต็อก เนื่องจากใช้แหล่งข้อมูลที่จำกัด การวิเคราะห์ AI ช่วยให้ผู้จัดการห่วงโซ่อุปทานสามารถพิจารณาข้อมูลที่หลากหลายยิ่งขึ้น เช่น แนวโน้มปัจจุบัน ยอดขายในอดีต และแม้แต่เนื้อหาโซเชียลมีเดีย

จากข้อมูลของ McKinsey การรวมการวิเคราะห์ปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการดำเนินการจัดการห่วงโซ่อุปทานสามารถลดข้อผิดพลาดได้มากถึง 50% และลดโอกาสในการขายที่สูญเสียไปประมาณ 65%

Ikea ใช้เครื่องมือคาดการณ์อุปสงค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลมากถึง 200 แหล่งเพื่อทำนายความนิยมของแต่ละผลิตภัณฑ์ เครื่องมือนี้สามารถคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงของฤดูกาล เทศกาล และการพยากรณ์อากาศ และสามารถคาดการณ์อุปสงค์จากพื้นฐานวันเดียวกันไปจนถึงสี่เดือนล่วงหน้า เครื่องมือใหม่นี้เพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ของ Ikea เป็น 98%

4. การวิเคราะห์ AI ช่วยให้คุณสร้างข้อเสนอเฉพาะบุคคลได้

อีกครั้ง ด้วยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์ด้วย AI ช่วยให้บริษัทที่ดำเนินงานในภาคส่วนต่าง ๆ สามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการเฉพาะบุคคลได้ และทำให้ผู้คนที่ใช่มองเห็นได้ในเวลาที่เหมาะสม

ข้อเสนอเฉพาะบุคคลและการตลาดตามเป้าหมายในการค้าปลีก

การวิเคราะห์ของ AI สามารถดำเนินการแบ่งกลุ่มผู้ชมได้ดีขึ้น เปิดใช้งานแคมเปญการตลาดที่ปรับแต่งได้ ซึ่งช่วยให้ผู้ค้าปลีกสามารถส่งโฆษณาที่มีผลกระทบไปยังลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะดำเนินการ นอกจากนี้ บริษัทต่างๆ ยังสามารถเสียบเครื่องมือแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซของตน เพื่อให้สามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้าตามความชอบ ข้อมูลประชากร และแนวโน้มปัจจุบัน

ร้านค้าปลีกรองเท้าในอังกฤษแห่งหนึ่งทดลองใช้ปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์ของตน และพบว่าอัตราการเพิ่มสินค้าในรถเข็นเพิ่มขึ้น 8.6%

การรักษาส่วนบุคคลในการดูแลสุขภาพ

การวิเคราะห์ของ AI ในการดูแลสุขภาพสามารถรับข้อมูลเชิงลึกจากตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ ข้อมูลทางพันธุกรรม และข้อมูลด้านสุขภาพอื่นๆ ของผู้ป่วย เพื่อคาดการณ์การตอบสนองของบุคคลต่อตัวเลือกการรักษาต่างๆ ซึ่งจะช่วยหลีกเลี่ยงการสั่งยาราคาแพงหากไม่น่าจะได้ผล

มหาวิทยาลัย Chiba ของญี่ปุ่นใช้การวิเคราะห์ของ AI เพื่อประมวลผลข้อมูลจีโนม ทางคลินิก และเมตาบอลิซึมของผู้ป่วยมะเร็งรังไข่ก่อนการรักษา และค้นพบกลุ่มที่มีการพยากรณ์โรคค่อนข้างแย่ ซึ่งไม่น่าจะตอบสนองต่อการรักษาโดยทั่วไปได้ดีนัก หลังจากนั้น นักวิจัยใช้ผลลัพธ์เหล่านี้เพื่อพัฒนาการรักษาเฉพาะบุคคลสำหรับกลุ่มประชากรนี้

5. การวิเคราะห์ปัญญาประดิษฐ์ทำนายพฤติกรรมของลูกค้า

อีกครั้ง ด้วยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์ของ AI ช่วยให้บริษัทที่ดำเนินงานในภาคส่วนต่างๆ สามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้ และทำให้ผู้คนที่ใช่มองเห็นได้ในเวลาที่เหมาะสม

การป้องกันไม่ให้ลูกค้าเปลี่ยนใจ

ด้วยการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย รีวิวลูกค้า ตั๋วสนับสนุน และข้อมูลอื่นๆ การวิเคราะห์ AI สามารถระบุลูกค้าที่ไม่พอใจและคิดที่จะออกจากคู่แข่ง สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถใช้มาตรการที่จำเป็นเพื่อรักษาลูกค้ารายนี้ไว้ แทนที่จะปล่อยให้พวกเขาออกไปและจ่ายในราคาที่สูงขึ้นเพื่อดึงดูดผู้คนใหม่ๆ การศึกษาแสดงให้เห็นว่าการหาลูกค้าใหม่นั้นแพงกว่าการรักษาลูกค้าเดิมไว้ถึงห้าเท่า

การพยากรณ์การนัดหมายไม่มาแสดงตัว

การพลาดการนัดหมายทำให้ระบบการรักษาพยาบาลของสหรัฐฯ มีมูลค่าประมาณ 150,000 ล้านดอลลาร์ทุกปี การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้โรงพยาบาลและผู้ปฏิบัติงานเอกชนสามารถคาดการณ์ได้ว่าผู้ป่วยรายใดมีแนวโน้มที่จะข้ามการนัดหมายโดยไม่มีการแจ้งเตือน

นักวิจัยจากโรงพยาบาลเด็กบอสตันสร้างแบบจำลอง AI ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย ความพร้อมในการประกัน เชื้อชาติ และระดับการศึกษาของมารดา นอกเหนือไปจากสภาพอากาศ เพื่อตรวจจับการไม่ปรากฏตัวที่อาจเกิดขึ้น ทีมวิจัยยังแนะนำให้นำการเตือนบางประเภทไปใช้ในอัลกอริทึม เพื่อให้หลังจากการระบุผู้ป่วยที่มีแนวโน้มจะพลาดการนัดหมาย แบบจำลองสามารถระบุได้ว่าผู้ป่วยจะได้รับประโยชน์จากข้อความหรือการโทรหรือไม่ และกระตุ้นพวกเขาโดยใช้ วิธีที่ต้องการ

ความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล

โครงการปัญญาประดิษฐ์ขึ้นชื่อเรื่องอัตราความล้มเหลวสูง Forbes รายงานว่าระหว่าง 60% ถึง 80% ของโครงการ AI ล้มเหลว Gartner วาดภาพที่น่ากลัวยิ่งขึ้น โดย 85% ของโครงการดำเนินไปผิดทาง

เรามาสำรวจความยากลำบากหลักๆ ที่คุณอาจเผชิญและวิธีเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ คุณสามารถค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับ AI ได้ในบล็อกของเรา เรายังมีคู่มือการใช้งาน AI โดยละเอียดที่จะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายด้วย AI

ข้อมูลการฝึกอบรมไม่เพียงพอ

การวิจัยแสดงให้เห็นว่า 96% ขององค์กรเผชิญกับความท้าทายเกี่ยวกับข้อมูลเมื่อเป็นเรื่องของการวิเคราะห์ AI ไม่สามารถค้นหาชุดข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งตอบสนองความต้องการของคุณสำหรับการฝึกอบรมที่เหมาะสมได้เสมอไป ชุดข้อมูลที่มีอยู่อาจมีอคติ กว้างเกินไปสำหรับประชากรเป้าหมายของคุณ ไม่สมบูรณ์ หรือไม่ถูกต้อง การศึกษาล่าสุดที่จัดทำโดย University of California และ Google Research ค้นพบแนวปฏิบัติของ "การยืมจำนวนมาก" ของข้อมูลในหมู่ผู้ปฏิบัติงานและนักวิจัย ซึ่งหมายความว่าชุมชนที่ทำงานเกี่ยวกับงานหนึ่งๆ นำข้อมูลไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ "ยืมมา" ไม่น่าจะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ไม่คุ้นเคยกับกรณีเฉพาะของฟิลด์ของคุณ

เพื่อปรับปรุงคุณภาพการฝึกอบรมโมเดล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญโดเมนและเจ้าของข้อมูลเพื่อรวบรวมชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่เป็นตัวแทนของสาขาของคุณ พวกเขายังต้องแน่ใจว่าสะอาดและติดป้ายกำกับอย่างถูกต้องด้วยตนเองหรือด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือคำอธิบายประกอบ เช่น Supervise.ly

อย่าข้ามการปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องตีความข้อมูลจากประเทศและวัฒนธรรมอื่น Devaki Raj ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ CrowdAI ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้าน AI ที่ประสบความสำเร็จกล่าวว่า "เพื่อให้มีประสิทธิภาพ ระบบอัตโนมัติจำเป็นต้องได้รับการแจ้งจากผู้ที่ใกล้เคียงกับปัญหามากที่สุด"

ผลลัพธ์ที่ลำเอียง

ผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดล AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอบรมเป็นส่วนใหญ่ และหากข้อมูลนี้ไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเข้มงวด อคติตามชาติพันธุ์ อายุ และประเภทอื่นๆ สามารถแอบเข้ามาได้อย่างง่ายดาย ซึ่งทำให้อัลกอริทึมแกว่งไปแกว่งมาเพื่อให้การคาดคะเนที่เสียหาย แม้จะมีการฝึกอบรมเบื้องต้นอย่างเหมาะสม อัลกอริทึม AI ก็สามารถพัฒนาอคติได้เมื่อพวกเขาเรียนรู้ต่อไป

เพื่อเอาชนะข้อกังวลนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงการรวมไว้ในใจและผ่านการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลตัวแทน และหลังจากการปรับใช้ ให้ลงทุนในกรอบการควบคุมและดำเนินการตรวจสอบเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมดให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและเป็นกลาง

ค่าใช้จ่ายสูงที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกใช้พลังงานจำนวนมหาศาลในการทำงาน พวกเขาต้องการจำนวน GPU และคอร์ที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อใช้งาน และทั้งหมดนี้ค่อนข้างแพง แม้ว่าจะต้องขอบคุณการประมวลผลแบบคลาวด์ที่คุณไม่จำเป็นต้องมีทรัพยากรทั้งหมดภายในองค์กร แต่ก็ยังไม่ถูก และยิ่งอัลกอริทึมของคุณฉลาดและแม่นยำมากเท่าไหร่ การพัฒนาก็จะยิ่งมีค่าใช้จ่ายมากขึ้นเท่านั้น

คุณสามารถอ้างอิงบล็อกของเราสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับต้นทุนการใช้งาน AI และปัจจัยเบื้องหลังต้นทุนการวิเคราะห์ข้อมูล

คุณสามารถลดค่าใช้จ่ายของคุณในระหว่างขั้นตอนการพัฒนาก่อนหน้านี้ได้โดยการระบุกรณีการใช้งานที่สำคัญของคุณและสร้าง MVP เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของแนวคิดและระบุจุดที่ต้องปรับปรุง อย่าเติบโตเพื่อความแม่นยำมากเกินไปตั้งแต่เริ่มต้นและติดอยู่กับเงินไม่เพียงพอ เมื่อคุณมีหลักฐานว่าโครงการของคุณเป็นไปได้ คุณสามารถค่อยๆ ป้อนเครื่องมือวิเคราะห์ AI ของคุณด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากขึ้นเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ

ลักษณะกล่องดำของอัลกอริทึม AI

ในบางอุตสาหกรรม การยอมรับคำแนะนำด้านปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องท้าทายหากระบบไม่ได้อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการบรรลุข้อสรุป ความจำเป็นในการอธิบายเกิดขึ้นเนื่องจากหลักการปฏิบัติตามหรือด้วยเหตุผลส่วนตัว ตัวอย่างเช่น ในสาขาการดูแลสุขภาพ แพทย์จะพบว่าเป็นการยากที่จะสั่งการรักษาที่แนะนำโดยแบบจำลอง AI หากพวกเขาไม่เข้าใจเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการเลือกการรักษาเฉพาะนี้

หากสาขาของคุณต้องการความโปร่งใสในการตัดสินใจ คุณสามารถปรับใช้ AI ที่อธิบายได้ เป็นชุดของกระบวนการที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจผลลัพธ์ของอัลกอริทึม AI เทคนิค AI ที่อธิบายได้ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุและแก้ไขผลลัพธ์ที่มีอคติและไม่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม เป็นที่น่าสังเกตว่าโมเดลกล่องขาวไม่มีพลังในการทำนายของกล่องดำ

การวิเคราะห์ AI คุ้มค่ากับความพยายามหรือไม่?

แม้ว่าการวิเคราะห์ปัญญาประดิษฐ์จะเป็นสิ่งที่ท้าทายในการดำเนินการ และไม่ใช่ทุกองค์กรที่ประสบความสำเร็จในความพยายามนี้ ประโยชน์ของการปรับใช้ที่ประสบความสำเร็จนั้นมีมากมาย ในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ ซึ่งการแข่งขันกำลังเร่งตัวขึ้น ธุรกิจต่างๆ ไม่สามารถยอมเสียเวลาหลายเดือนในการตอบคำถามเชิงกลยุทธ์โดยใช้การวิเคราะห์แบบเดิมได้ พวกเขาจะเสียตำแหน่งทางการตลาดให้กับบริษัทที่พึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI และสามารถบรรลุผลลัพธ์เดียวกันได้เร็วกว่ามาก

ดูที่กรอบเวลาที่ James Crawford ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Orbital Insight ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพ AI นวัตกรรมใหม่อธิบายไว้ "เราต้องการลดเวลานั้นลงเหลือประมาณหนึ่งชั่วโมงหรือมากกว่านั้นเมื่อมันเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในโลกจริง"

และคุณใช้เวลากับงานวิเคราะห์มากน้อยเพียงใดในขณะนี้ หากคุณต้องการปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจและรับข้อได้เปรียบอื่นๆ ที่การวิเคราะห์ด้วย AI มีอยู่ ให้ติดต่อที่ปรึกษาด้านการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าที่เชื่อถือได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ

คุณสนใจที่จะปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วยการวิเคราะห์ AI หรือไม่? ได้รับการติดต่อ! เราจะคิดค้นแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับงบประมาณและกรณีการใช้งานของคุณ ช่วยคุณในการฝึกอบรมแบบจำลอง และตรวจสอบให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมปราศจากอคติ

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://itrexgroup.com เมื่อวันที่ 13 ธันวาคม 2022