Вештачката интелигенција во последно време се провлекува во секој агол од работниот живот - е-пошта, избор на акции, па дури и планирање на проекти. Секако, тоа го поставува големото застрашувачко прашање: дали аналитичарите на податоци се следни на листата на отказни? Искрениот одговор е досадно помеѓу. Да, вештачката интелигенција е силна во обработката на бројки, но хаотичната, човечка страна на поврзувањето на податоците со реалните деловни одлуки? Тоа е сè уште работа што ја засегаат луѓето.
Ајде да го разјасниме ова без да се задлабочиме во вообичаената технолошка возбуда.
Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:
🔗 Најдобри алатки за вештачка интелигенција за аналитичари на податоци
Врвни алатки за вештачка интелигенција за подобрување на анализата и донесувањето одлуки.
🔗 Бесплатни алатки за вештачка интелигенција за анализа на податоци
Истражете ги најдобрите бесплатни решенија за вештачка интелигенција за работа со податоци.
🔗 Алатки за вештачка интелигенција на Power BI кои ја трансформираат анализата на податоци
Како Power BI користи вештачка интелигенција за подобрување на увидите во податоците.
Зошто вештачката интелигенција всушност функционира добро во анализата на податоци 🔍
Вештачката интелигенција не е магионичар, но има некои сериозни предности што ги тераат аналитичарите да обрнат внимание:
-
Брзина : Обработува огромни бази на податоци побрзо отколку што би можел кој било практикант.
-
Воочување на шеми : Ги открива суптилните аномалии и трендови што луѓето би можеле да ги пропуштат.
-
Автоматизација : Се справува со здодевните делови - подготовка на податоци, следење, префрлање на извештаи.
-
Предвидување : Кога поставеноста е солидна, моделите за машинско учење можат да предвидат што веројатно ќе се случи следно.
Модерниот збор во индустријата овде е зголемена аналитика - вештачка интелигенција вградена во BI платформи за справување со делови од процесот (подготовка → визуелизација → наратив). [Гартнер][1]
И ова не е теоретско. Анкетите постојано покажуваат како тимовите за секојдневна аналитика веќе се потпираат на вештачката интелигенција за чистење, автоматизација и предвидувања - невидливиот систем што ги одржува контролните табли во живот. [Анаконда][2]
Секако, вештачката интелигенција заменува делови од работата. Но, самата работа? Сè уште стои.
Вештачка интелигенција наспроти човечки аналитичари: Брзо споредување 🧾
| Алатка/Улога | Во што е најдобар | Типична цена | Зошто функционира (или не успева) |
|---|---|---|---|
| Алатки за вештачка интелигенција (ChatGPT, Tableau AI, AutoML) | Математичко истражување, пребарување шеми | Претплати: бесплатни → скапи нивоа | Брзо како молња, но може да „халуцинира“ ако не се провери [NIST][3] |
| Човечки аналитичари 👩💻 | Бизнис контекст, раскажување приказни | Врз основа на плата (див опсег) | Внесува нијанси, стимулации и стратегија во сликата |
| Хибрид (Вештачка интелигенција + Човек) | Како всушност работат повеќето компании | Двојна цена, поголема исплата | Вештачката интелигенција работи, луѓето го управуваат бродот (убедливо победничката формула) |
Каде што вештачката интелигенција веќе ги победува луѓето ⚡
Да бидеме реални: вештачката интелигенција веќе победува во овие области -
-
Работење со огромни, неуредни бази на податоци без поплаки.
-
Детекција на аномалии (измама, грешки, отстапувања).
-
Прогнозирање на трендови со ML модели.
-
Генерирање на контролни табли и известувања во речиси реално време.
Пример за ова: еден трговец на мало од среден пазар вклучил откривање на аномалии во податоците за враќање. Вештачката интелигенција забележала скок поврзан со еден SKU. Аналитичарот истражувал, пронашол погрешно означен контејнер во магацин и спречил скапа промотивна грешка. Вештачката интелигенција забележала, но човек одлучил ...
Каде што луѓето сè уште владеат 💡
Само бројките не ги водат компаниите. Луѓето ја носат пресудата. Аналитичарите:
-
Претворете ги неуредните статистики во приказни за кои раководителите навистина се грижат .
-
Поставувајте чудни прашања од типот „што ако“ што вештачката интелигенција дури и не би ги поставила.
-
Фатете пристрасност, протекување и етички стапици (од витално значење за доверба) [NIST][3].
-
Посветете внимание на вистинските стимулации и стратегија.
Размислете вака: вештачката интелигенција може да извика „продажбата е намалена за 20%“, но само една личност може да објасни: „Тоа е затоа што конкурентот направил трик - еве дали ќе му возвратиме или ќе го игнорираме“.
Целосна замена? Не е веројатно 🛑
Примамливо е да се плашиме од целосно преземање. Но, реалното сценарио? Улогите се менуваат , тие не исчезнуваат:
-
Помалку напорна работа, повеќе стратегија.
-
Луѓето арбитрираат, вештачката интелигенција забрзува.
-
Надградбата на вештини одлучува кој ќе напредува.
Со одзумирање, ММФ гледа како вештачката интелигенција ги преобликува работните места во административните единици - не ги брише целосно, туку ги редизајнира задачите околу тоа што машините најдобро го прават. [ММФ][4]
Влезете во „Преведувач на податоци“ 🗣️
Најжешката нова улога? Преведувач на аналитика. Некој што зборува и за „модел“ и за „управен одбор“. Преведувачите дефинираат случаи на употреба, ги поврзуваат податоците со реални одлуки и ги одржуваат увидите практични. [McKinsey][5]
Накратко: преведувачот гарантира дека аналитиката одговара на точниот деловен проблем - за лидерите да можат да дејствуваат, а не само да гледаат во графикон. [McKinsey][5]
Индустриите се погодени посилно (и помеко) 🌍
-
Најпогодени : финансии, малопродажба, дигитален маркетинг - брзорастечки сектори со голем број податоци.
-
Средно влијание : здравствена заштита и други регулирани области - многу потенцијал, но надзорот ги забавува работите [NIST][3].
-
Најмалку погодени : креативна + работа со голема култура. Сепак, дури и тука, вештачката интелигенција помага со истражувањето и тестирањето.
Како аналитичарите остануваат релевантни 🚀
Еве листа за проверка за „идна подготовка“:
-
Научете се да ги користите основите на вештачката интелигенција/машинската технологија (Python/R, експерименти со AutoML) [Anaconda][2].
-
Двојно потрудете се да раскажувате приказни и да комуницирате .
-
Истражете ја проширената аналитика во Power BI, Tableau, Looker [Gartner][1].
-
Развијте експертиза во областа - знајте го „зошто“, а не само „што“.
-
Вежбање на преведувачки навики: формулирање проблеми, разјаснување одлуки, дефинирање успех [McKinsey][5].
Сметајте ја вештачката интелигенција како ваш асистент. Не како ваш ривал.
Заклучок: Дали аналитичарите треба да се грижат? 🤔
Некои задачи на аналитичарите на почетно ниво ќе бидат автоматизирани - особено повторувачката подготвителна работа. Но, професијата не умира. Таа се издига на повисоко ниво. Аналитичарите кои ја прифаќаат вештачката интелигенција можат да се фокусираат на стратегија, раскажување приказни и донесување одлуки - работи што софтверот не може да ги фалсификува. [ММФ][4]
Тоа е надградбата.
Референци
-
Анаконда. Извештај за состојбата на науката за податоци за 2024 година. Линк
-
Гартнер. Проширена аналитика (преглед на пазарот и можности). Линк
-
NIST. Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF 1.0). Линк
-
ММФ. Вештачката интелигенција ќе ја трансформира глобалната економија. Да се погрижиме тоа да биде од корист за човештвото. Линк
-
McKinsey & Company. Преведувач на аналитика: Новата задолжителна улога. Линк