Yapay Zeka Analitiği: Akıllı Algoritmalarla Daha Büyük, Daha İyi İçgörüler Elde Edin

Yayınlanan: 2022-12-19

McKinsey tarafından yakın zamanda yapılan bir anket, danışmanlık şirketinin "AI yüksek performans gösterenler" olarak sınıflandırdığı katılımcıların, faiz ve vergi öncesi kazançlarının (EBIT) en az %20'sini yapay zekaya bağladığını ortaya koydu. Accenture tarafından yapılan başka bir araştırma, ankete katılan kuruluşların yalnızca %12'sinin yapay zeka konuşlandırmasıyla gerçekten başarıya ulaştığını ortaya koydu. Bu şirketler için gelirlerinin %30'u yapay zekadan geliyor.

Bunun yararlanmak isteyeceğiniz kaçırılmış bir fırsat olduğunu düşünüyor musunuz? Ardından, AI analitiği, bunun işletmenize nasıl hizmet edebileceği ve uygulama sırasında karşılaşabileceğiniz zorluklar hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin. Belki bu size ilham verir ve yapay zeka geliştirme hizmeti sağlayıcılarıyla iletişim kurmanız için ihtiyacınız olan bilgileri verir.

Yapay zeka analitiği nedir ve geleneksel yaklaşımdan farkı nedir?

Analitik, verilerdeki anlamlı kalıpları çıkararak ve bunları yorumlayarak ve ileterek çalışır. Analize yönelik geleneksel yaklaşım yavaştır ve yoğun çaba gerektirir, ancak bunu yapay zeka ile geliştirmek, süreci önemli ölçüde hızlandırabilir ve sonuç doğruluğunu artırabilir.

Geleneksel analitikte kullanıcılar, verilerin kesinlikle önceden tanımlanmış kurallara göre işlendiği "if-then" programlamanın yardımıyla görselleştirmelerdeki kalıpları bulmak için panolar oluşturur. Bu panolar belirli iş gereksinimlerini karşılar ve kapsamları sınırlıdır. Geleneksel yöntem yalnızca yapılandırılmış verileri işleyebilir.

AI analitiği, makine öğrenimi ve diğer AI alt kümeleri gibi teknolojiyi kullanarak veri analizi sürecini otomatikleştirmeyi ifade eder. Yapay zeka analitiği, görüntüler ve konuşma gibi karmaşık yapılandırılmamış verileri işleyebilir. Önceden tanımlanmış bir hipotezle sınırlı değildir ve beklenmedik sonuçlarla sizi şaşırtabilir. Statik olan geleneksel yaklaşımın aksine, AI tabanlı yöntem, kullanıcıların çeşitli sorguları yanıtlamak için verileri dinamik olarak toplamasına olanak tanır.

Gartner'a göre, veri analitiğine yönelik dört ana yaklaşım vardır.

Tanımlayıcı analitik, geçmiş verileri yorumlar. Trendleri analiz etmek ve geçmişte neler olduğunu anlamak için iş zekası araçlarını ve panolarını kullanır. Geleceği tahmin etmez.
Teşhis analitiği, bir şeyin neden olduğunu anlamak için veri madenciliği tekniklerini kullanır .
Tahmine dayalı analitik , koşulların sabit kalması koşuluyla gelecekteki sonuçların tahmin edilmesine yardımcı olur. Yapay zekanın devreye girdiği yer burasıdır.
Eylem odaklı kuralcı analitik. Belirli sonuçlara ulaşmanın en iyi yolunu belirlemeye yardımcı olur.

Gartner, karmaşık iş sorunlarını çözmek ve veriye dayalı kararlar almak için tahmine dayalı ve kuralcı analitiği birleştirmeyi önerir. Yani, yapabilmek istiyorsanız:

Her işle ilgili soru için bir pano oluşturmak yerine, işletmenizin farklı yönleriyle ilgili verileri hızla toplayın
Anlaşılır öneriler alın
Sorununuza farklı bir açıdan bakın
Belirli şeylerin "neden" olduğunu ve gelecekte "nasıl" değişiklik yapılacağını anlayın

O zaman AI veri analitiği, denemek isteyeceğiniz bir şeydir.

Yapay zeka analitiği için en iyi 5 kullanım örneği

Artık yapay zeka analitiğinin geleneksel yaklaşıma göre faydalarını bildiğinize göre, iş sorunlarınızı çözmek için bunu nasıl uygulayabileceğinizi görelim.

1. AI analitiği, duyarlılık analizi yardımıyla müşteri deneyimini iyileştirir

Duygu analizi, metni analiz ederek müşterilerin markanız, ürününüz ve hizmetleriniz hakkındaki duygularını tespit etmek için kullanılan, doğal dil işleme kapsamındaki bir alandır. Şirketler, marka itibarlarını ölçmek ve müşterilerin ihtiyaçlarını anlamak için sosyal medya gönderilerini, anket yanıtlarını, müşteri incelemelerini vb. incelemek için bu uygulamayı uygulayabilir.

Bankacılık sektöründe yapay zeka destekli duyarlılık analizi

Bankalar, kullanıcıların ürünleri ve hizmetleri hakkında ne düşündüklerini ve kuruluşla ilgili genel deneyimlerini keşfetmek için duyarlılık analizi kullanır. Ayrıca finansal kurumlar, müşterilerin rakiplerin kampanyalarına tepkilerini değerlendirmek ve daha başarılı örnekleri kopyalamak için bu taktiği kullanabilir.

Yapay zeka destekli duyarlılık analizi yardımıyla müşterilerin görüşlerini anlamanın bir örneği, Durham merkezli Atom Bank'tan geliyor. Şirket, müşterilerin bankacılık uygulamaları hakkında ne düşündüklerini keşfetmek için anketlerden ve çevrimiçi topluluklardan gelen verileri analiz etti. Veriler, "kimlik doğrulama" temasının olumsuz bir duygu ile ilişkili olduğunu ortaya çıkardı. Ayrıca, "yüz tanıma çalışmıyor" gibi hayal kırıklığına neden olan kalıcı sorunları da tespit etti.

Atom bankası, yapay zeka tabanlı veri analizinden elde ettiği bilgileri iyileştirmeler yapmak için kullandı ve önde gelen inceleme platformu Trustpilot'a göre en yüksek puan alan banka oldu.

Perakendede müşteri duyarlılığını anlamak

Perakendeciler, insanların genel olarak markaları hakkında veya belirli bir pazarlama kampanyası hakkında ne düşündüklerini öğrenmek için sosyal medyayı, müşteri geri bildirimlerini ve müşteri desteği sorgularını analiz edebilir. Duyarlılık analizi, perakendecilerin yaklaşan trendlerden haberdar olmasına da yardımcı olabilir.

Kuzey Amerikalı bir giyim perakendecisi, trendleri belirlemek ve farklı kullanıcı kişilikleriyle nasıl eşleştiğini göstermek için müşterilerinin sosyal medyasını, özellikle de TikTok'u inceledi. Sonuç olarak perakendeci, kumaş, tasarım ve fiyat gibi farklı giyim trendlerinin çeşitli alıcı kişiliklerine nasıl uyduğuna dair derin içgörüler elde etti. Kuruluş, bu bilgileri hedeflediği kampanyalar ve giyim serileri tasarlamak için kullandı.

2. AI analitiği, tahmine dayalı bakım yoluyla ekipman arıza süresini azaltır

Yapay zeka güdümlü tahmine dayalı analitik, programlanmış insan denetimine güvenmek yerine durumlarını gerçek zamanlı olarak anlamak için farklı makinelerden toplanan verileri işleyebilir. Kestirimci bakım, uzaktaki makinelere erişimin çok zor ve hatta tehlikeli olduğu petrol ve gaz endüstrisinde olduğu gibi, erişimi zor ekipmanlar için özellikle değerlidir.

Ancak kestirimci bakım uygulamaları diğer sektörlere de fayda sağlayabilir.

Üretimde kestirimci bakım

Yapay zeka analitiğinin üretimde birçok değeri vardır. Aşırı yüklenmiş, yarı kapasitede çalışan veya arızalanması muhtemel olan ekipmanları tespit ederek tüm üretim sürecini geciktirebilir.

Otomotiv sektörünün önde gelen tedarikçilerinden ZF Friedrichshafen, süreç optimizasyonu için yapay zekayı kullanmak üzere Microsoft ile ortaklık kurdu. Bu projenin bir parçası olarak şirket, dişli parçası üretim hattının kestirimci bakımına odaklandı. Honlama makinesindeki bir honlama bileziğini ömrünün bitiminden hemen önce değiştirmek istedi. Nihai yapay zeka analitiği çözümü, bileme halkası kırılmalarının %99'unu üretim hattını etkilemeden önce tespit edebildi.

Ulaşımda kestirimci bakım

Ulaşım endüstrisinde, kestirimci bakımdaki yapay zeka veri analitiği, bir yolun hiçliğin ortasında kaldığı durumlardan kaçınmak için araç arızalarını tespit etmeye yardımcı olur. Örneğin, Belçikalı bir demiryolu şirketi olan Infrabel, raylarında sıcaklık ve güç tüketimi ölçüm sensörleri de dahil olmak üzere farklı tipte sensörler kullanıyor. Verileri analiz ettikten sonra, şirketin operatörleri aşırı ısınmayı ve olağandışı güç tüketimi sapmalarını tespit edebilir ve aracı uygun bir zamanda onarım için hizmet dışı bırakabilir.

3. AI analitiği, envanter optimizasyonu için talebi tahmin eder

Envanter yönetimine yönelik geleneksel yaklaşım, müşteri sipariş verilerine dayanır. Bu yöntem etkili olabilse de, sınırlı veri kaynakları kullandığı için genellikle fazla stoklamaya ve eksik stoklamaya yol açar. AI analitiği, tedarik zinciri yöneticilerine mevcut trendler, geçmiş satışlar ve hatta sosyal medya içeriği gibi daha geniş bir veri yelpazesini dikkate alma yetkisi verir.

McKinsey'e göre, yapay zeka analitiğini tedarik zinciri yönetimi operasyonlarına dahil etmek, hatayı %50'ye kadar azaltabilir ve kaybedilen satış fırsatlarını yaklaşık %65 oranında azaltabilir.

Ikea, her bir ürünün popülaritesini tahmin etmek için 200'e kadar kaynaktan gelen verileri analiz edebilen yapay zeka odaklı bir talep tahmin aracı kullanır. Bu araç, mevsimsel değişiklikler, festivaller ve hava durumu tahminleri gibi faktörleri hesaba katabilir ve talebi aynı gün bazında dört ay öncesine kadar tahmin edebilir. Bu yeni araç, Ikea'nın tahmin doğruluğunu %98'e çıkardı.

4. AI analitiği, kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmanıza olanak tanır

Yine AI analitiği, önemli miktarda veriyi işleyerek farklı sektörlerde faaliyet gösteren şirketlerin kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler oluşturmasını ve bunları doğru zamanda doğru kişilere görünür kılmasını sağlıyor.

Perakendede kişiselleştirilmiş teklifler ve hedefli pazarlama

Yapay zeka analitiği, daha iyi kitle segmentasyonu gerçekleştirerek özel pazarlama kampanyaları sağlayabilir. Bu, perakendecilerin harekete geçme olasılığı daha yüksek olan müşterilere etkili reklamlar göndermesine olanak tanır. Ayrıca şirketler, yapay zeka destekli bir öneri motorunu e-Ticaret platformlarına bağlayarak müşterilere tercihlerine, demografilerine ve mevcut trendlerine göre ürünler önerebilir.

Bir İngiliz ayakkabı satıcısı, web sitesinde ürün önermek için yapay zeka ve veri analitiği deneyleri yaptı ve sepete ekleme oranlarında %8,6'lık bir artışa tanık oldu.

Sağlık hizmetlerinde kişiye özel tedavi

Sağlık hizmetlerindeki AI analitiği, kişinin farklı tedavi seçeneklerine tepkisini tahmin etmek için hastanın biyobelirteçlerinden, genetik bilgisinden ve diğer sağlık hizmeti verilerinden içgörüler elde edebilir ve bu da etkili olma olasılığı düşükse maliyetli bir ilaç reçete etmekten kaçınmaya yardımcı olur.

Japon Chiba Üniversitesi, tedaviden önce yumurtalık kanseri olan hastaların genomik, klinik ve metabolik verilerini işlemek için yapay zeka analitiğini kullandı ve tipik tedaviye iyi yanıt verme olasılığı düşük, prognozu oldukça kötü olan bir grup keşfetti. Daha sonra araştırmacılar bu sonuçları, bu popülasyon segmenti için kişiselleştirilmiş bir tedavi geliştirmek için kullandılar.

5. Yapay zeka analitiği, müşteri davranışını tahmin eder

Müşteri kaybını önleme

AI analitiği, sosyal medyayı, müşteri incelemelerini, destek biletlerini ve diğer bilgileri analiz ederek, memnun olmayan ve bir rakibe geçmeyi düşünen müşterileri tespit edebilir. Bu, bu müşteriyi bırakmak ve yeni insanları çekmek için daha yüksek bir bedel ödemek yerine elinizde tutmak için gerekli önlemleri almanızı sağlar. Araştırmalar, yeni bir müşteri edinmenin mevcut bir müşteriyi elde tutmaktan beş kat daha pahalı olduğunu gösteriyor.

Randevuya gelmeme tahmini

Kaçırılan randevular ABD sağlık sistemine her yıl yaklaşık 150 milyar dolara mal oluyor. Yapay zeka güdümlü veri analitiği, hastanelerin ve özel pratisyenlerin hangi hastaların herhangi bir bildirimde bulunmadan randevuları atlama olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmelerini sağlar.

Boston Çocuk Hastanesi'ndeki araştırmacılar, olası gelmeme durumlarını tespit etmek için hava koşullarına ek olarak hastanın tıbbi geçmişi, sigorta durumu, ırk ve annenin eğitim düzeyi gibi bilgileri analiz edebilen bir yapay zeka modeli oluşturdu. Araştırma ekibi ayrıca algoritmaya bir tür hatırlatıcı eklemeyi önerdi; böylece model, bir randevuyu kaçırma olasılığı yüksek olan hastaları belirledikten sonra, bir hastanın bir metin mesajından mı yoksa bir aramadan mı yararlanacağını belirleyebilir ve onu kullanarak onları dürtebilir. tercih edilen yol.

Veri analitiğinde yapay zekanın uygulanmasıyla ilgili zorluklar

Yapay zeka projeleri, yüksek başarısızlık oranlarıyla bilinir. Forbes, AI projelerinin %60 ila %80'inin başarısız olduğunu bildiriyor. Gartner, projelerin %85'inin doğru yoldan çıkmasıyla daha da kasvetli bir tablo çiziyor.

Karşılaşabileceğiniz başlıca zorlukları ve başarı şansınızı nasıl artıracağınızı keşfedelim. Blogumuzda AI ile ilgili zorluklar hakkında daha fazla bilgi bulabilirsiniz. Ayrıca, AI ile hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacak ayrıntılı bir AI uygulama kılavuzu da sunuyoruz.

Yetersiz eğitim verisi

Araştırmalar, işletmelerin %96'sının yapay zeka analitiği söz konusu olduğunda verilerle ilgili zorluklarla karşılaştığını gösteriyor. Uygun eğitim için taleplerinizi tam olarak karşılayan mevcut bir veri seti bulmak her zaman mümkün değildir. Mevcut kümeler önyargılı, hedef kitleniz için fazla genel, eksik veya tamamen hatalı olabilir. California Üniversitesi ve Google Research tarafından yakın zamanda yürütülen bir araştırma, uygulayıcılar ve araştırmacılar arasında "ağır ödünç alma" uygulamasını keşfetti; bu, bir görev üzerinde çalışan bir topluluğun farklı bir ortamda kullanılması amaçlanan verileri benimsemesi anlamına gelir. "Ödünç alınan" verilerle eğitilen modellerin, sizin alanınıza özgü durumlara aşina olmadıkları için doğru sonuçlar vermesi olası değildir.

Model eğitimi kalitesini iyileştirmenin bir yolu olarak, veri bilimciler, alanınızı temsil eden eğitim veri kümelerini derlemek için alan uzmanları ve veri sahipleriyle birlikte çalışmalıdır. Ayrıca manuel olarak veya Supervise.ly gibi ek açıklama araçlarının yardımıyla temiz ve doğru bir şekilde etiketlendiğinden emin olmaları gerekir.

Özellikle diğer ülkelerden ve kültürlerden gelen verileri yorumlamanız gerektiğinde, alan uzmanlarına danışmayı atlamayın. Başarılı bir yapay zeka girişimi olan CrowdAI CEO'su Devaki Raj'a göre, "Otomasyonun etkili olabilmesi için soruna en yakın olanlar tarafından bilgilendirilmesi gerekiyor."

önyargılı sonuçlar

AI modelleri tarafından üretilen sonuçlar büyük ölçüde eğitim verilerine bağlıdır. Ve bu veriler titizlikle incelenmezse, etnik, yaşa dayalı ve diğer önyargı türleri kolayca içeri sızabilir ve algoritmaları bozuk tahminler sunacak şekilde yönlendirebilir. Uygun ilk eğitimle bile, AI algoritmaları öğrenmeye devam ettikçe önyargı geliştirebilir.

Bu endişenin üstesinden gelmek için, algoritmaların kapsayıcılık göz önünde bulundurularak tasarlandığından ve temsili veriler üzerinde eğitildiğinden emin olun. Ve konuşlandırmanın ardından, tüm yapay zeka güdümlü veri analitiği araçlarının alakalı, tarafsız sonuçlar üretmesini sağlamak için kontrol çerçevelerine yatırım yapın ve düzenli denetimler gerçekleştirin.

Teknoloji ile ilgili yüksek harcamalar

Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, çalışabilmek için muazzam miktarda güç tüketir. Çalışmak için sürekli artan sayıda GPU ve çekirdek talep ediyorlar. Ve tüm bunlar oldukça maliyetli. Bulut bilgi işlem sayesinde tüm kaynaklara şirket içinde sahip olmanız gerekmese de yine de ucuz değil. Algoritmanız ne kadar akıllı ve doğruysa geliştirme maliyeti de o kadar yüksek olur.

AI uygulama maliyetleri ve veri analitiği maliyetlerinin ardındaki faktörler hakkında daha fazla bilgi için blogumuza başvurabilirsiniz.

Öncelikli kullanım durumlarınızı belirleyerek ve fikrinizi doğrulamak ve iyileştirme alanlarını belirlemek için bir MVP oluşturarak, erken geliştirme aşamalarında harcamalarınızı en aza indirebilirsiniz. Baştan itibaren aşırı doğruluk için gelişmeyin ve yetersiz parayla sıkışıp kalmayın. Projenizin uygulanabilir olduğuna dair kanıtınız olduğunda, doğruluğu artırmak için AI analitik aracınızı kademeli olarak daha alakalı verilerle besleyebilirsiniz.

AI algoritmalarının kara kutu doğası

Bazı sektörlerde, sistem sonuçlara nasıl ulaştığını ayrıntılı olarak anlatmazsa, yapay zeka ve veri analitiği önerilerini kabul etmek zordur. Açıklama ihtiyacı ya uyum ilkelerinden ya da kişisel sebeplerden kaynaklanmaktadır. Örneğin, sağlık alanında doktorlar, bu belirli tedaviyi seçmenin arkasındaki mantığı anlamazlarsa, bir yapay zeka modeli tarafından önerilen bir tedaviyi reçete etmekte zorlanacaklar.

Alanınız karar vermede şeffaflık gerektiriyorsa açıklanabilir yapay zekayı dağıtabilirsiniz. İnsan kullanıcıların yapay zeka algoritmalarının çıktılarını anlamalarını sağlayan bir dizi işlemdir. Açıklanabilir AI teknikleri, kullanıcıların önyargılı ve yanlış sonuçları tespit etmesine ve düzeltmesine de olanak tanır. Bununla birlikte, beyaz kutu modellerinin, kara kutu muadillerinin öngörü gücünden yoksun olduğunu fark etmeye değer.

Peki, AI analitiği çabaya değer mi?

Yapay zeka analitiğinin uygulanması zor olsa da ve her kuruluş bu çabada başarılı olamasa da, başarılı dağıtımın faydaları çoktur. Rekabetin hızlandığı bu hızlı tempolu dünyada işletmeler, geleneksel analitiği kullanarak stratejik soruları yanıtlayarak aylarca zaman kaybetmeyi göze alamaz. Yapay zeka güdümlü veri analizine güvenen ve aynı sonuçları çok daha hızlı elde edebilen şirketlere pazardaki konumlarını kaybedecekler.

Yenilikçi bir AI girişimi olan Orbital Insight'ın İcra Kurulu Başkanı James Crawford tarafından açıklanan zaman çerçevesine bakın, "Fiziksel dünyada olup biten bir şey olduğunda bunu bir saat kadar aşağı çekmek istiyoruz."

Ve şu anda analitik görevlere ne kadar zaman harcıyorsunuz? Karar verme becerilerinizi geliştirmek ve yapay zeka analitiğinin sunduğu diğer avantajları elde etmek istiyorsanız, verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacak güvenilir bir büyük veri analitiği danışmanıyla iletişime geçin.

İşinizi AI analitiği ile geliştirmekle ilgileniyor musunuz? Temasta olmak! Bütçeniz ve kullanım durumlarınız için en iyi yaklaşımı tasarlayacağız, model eğitiminde size yardımcı olacağız ve algoritmaların önyargısız olduğundan emin olacağız.

İlk olarak 13 Aralık 2022'de https://itrexgroup.com adresinde yayınlandı.