Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?| Firmbee

Tradycyjne cyfrowe narzędzia służące do przygotowywania analiz biznesowych są bardzo przydatne. Działają szybko, sprawnie, są doskonale przygotowane do pełnienia swoich zadań. Jest tylko jeden problem – realizują one swoje funkcje tylko wtedy, gdy zostaną zaprogramowane przez ludzi. Wtedy, gdy człowiek dostarczy im odpowiednich danych oraz gdy wybierze właściwy proces, który posłuży do analizy zapewnionych programowi informacji i wyciągnie z niego wnioski. Do tego analitycy biznesowi poświęcają zwykle większość czasu na przygotowanie danych do analizy. Czy rozwijająca się sztuczna inteligencja pozwoli zmienić tę sytuację?

Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? – omówione zagadnienia:

Wstęp
Typy analizy wspieranej przez AI
Podsumowanie

Wstęp

Wspierana przez sztuczną inteligencję analiza danych biznesowych (BDA, Business Data Analysis) stanowi dziś niezbędną część systemów Business Intelligence pozwalających firmom na budowanie i podejmowanie decyzji opartych na wiedzy. Na Business Intelligence składają się technologie umożliwiające biznesowi analizę i zarządzanie danymi, a także podejmowanie na ich podstawie kroków poprawiających efektywność działania.

Czy zatem sztuczna inteligencja jest już dzisiaj w stanie zastąpić pracę analityków? Aby spróbować udzielić odpowiedzi na to pytanie, musimy przyjrzeć się bliżej temu, jaka jest rola AI w analizowaniu danych.

Typy analizy wspieranej przez AI

Najważniejsze typy analiz, których przeprowadzanie wspiera sztuczna inteligencja to:

analiza opisowa
analiza poszerzona (augmented analytics)
analiza predykcyjna (predictive analytics)
analiza preskrypcyjna (prescriptive analytics)

Opiszemy je po kolei wskazując, w jaki sposób AI usprawnia działanie każdej z nich.

Analiza opisowa

Analiza opisowa, zwana też analizą deskryptywną, to najprostsza forma analityki. Polega na gromadzeniu i porządkowaniu danych historycznych, czyli dotyczących tego, co już wydarzyło się w przedsiębiorstwie. Zwykle nie musi korzystać ze sztucznej inteligencji. AI jest wykorzystywana tylko, gdy analizie poddawane są bardzo duże ilości danych, lub gdy analitycy oczekują, że sztuczna inteligencja pozwoli im odkryć nowe wzorce, które nie były wcześniej badane.

Przykładem użycia wspieranej przez AI analizy deskryptywnej może być przetwarzanie dużej ilości danych klientów korzystających z platformy e-commerce w celu identyfikacji momentów rezygnacji z zakupu.

Analiza poszerzona

Analiza poszerzona to narzędzie wspierające analityków w zadaniach takich jak opracowywanie danych do analizy czy wizualizacja wyników za pomocą różnych wykresów, tabel i prezentacji. Na podstawie przygotowanych przez AI danych, analityk może łatwiej wyciągać wnioski ze zgromadzonych materiałów nie korzystając z pomocy zespołu zajmującego się wprowadzaniem i klasyfikacją informacji.

Ciekawym przykładem użycia poszerzonej analizy może być jej zastosowanie w branży rolniczej. Sztuczna inteligencja może gromadzić i klasyfikować dane pochodzące z różnych źródeł i narzędzi pomiarowych, na przykład tych dotyczących zużycia wody i nawozów, temperatury i wzrostu roślin. Następnie przedstawi je w postaci przystępnej dla człowieka, ułatwiającej wyciąganie wniosków z zastosowanych metod i podejmowania decyzji biznesowych.

Analiza predykcyjna

Analiza predykcyjna, koncentruje się na wyszukiwaniu wzorców w istniejących danych po to, by można było na ich podstawie podejmować trafniejsze decyzje i identyfikować potencjalne ryzyko. Sztuczna inteligencja posługuje się modelowaniem statystycznym, uczeniem maszynowym (ML, Machine Learning), a także technikami Data Mining, aby skutecznie przewidywać przyszłe zdarzenia.

Znajduje ona zastosowanie między innymi w planowaniu zasobów przedsiębiorstwa (ERP). Pozwala na przykład na ograniczenie konieczności gromadzenia zapasów surowców i części zamiennych. Umożliwia także tworzenie optymalnego kalendarza prac konserwacyjnych. A także pomaga określić potrzeby kadrowe i zapotrzebowanie rynku na produkty w danym okresie czasu.

Analiza preskrypcyjna

Analiza preskrypcyjna, inaczej zwana preskryptywną, tak jak wszystkie wymienione powyżej zbiera dane dotyczące sytuacji z przeszłości. Jednak jej cel jest najbardziej złożony, a działanie najbardziej zależne od sztucznej inteligencji. Chodzi bowiem o wskazanie najlepszego zachowania w danej sytuacji biznesowej.

Choć wyniki analiz preskrypycyjnych są bardzo wartościowe i obiecujące, jej właściwe przeprowadzenie jest bardzo trudne. Przede wszystkim wymaga zgromadzenia ogromnej ilości danych. Dlatego jest ona wykonywana jedynie przez większe firmy.

Przeprowadzając analizę preskrypcyjną sztuczna inteligencja korzysta najczęściej z materiałów uzyskanych za pomocą analizy deskrypcyjnej i predykcyjnej, o których pisaliśmy powyżej. Wyciąga ona wnioski ze zgromadzonych informacji za pomocą uczenia maszynowego (Machine Learning, ML). Dzięki temu AI może zaproponować na przykład strategię dotyczącą publikacji contentu, albo zaplanować skuteczną kampanię reklamową.

Podsumowanie

Analitycy biznesowi pracujący w małych i średnich przedsiębiorstwach mogą jeszcze spać spokojne. Oczywiście jeśli uczą się na bieżąco współpracy z narzędziami AI wspierającymi ich pracę, zwiększającymi dokładność analiz i skuteczność wyciąganych wniosków.

Sztuczna inteligencja może znacząco przyspieszyć i ułatwić procesy zbierania, klasyfikacji i wizualizacji danych. Jednak dawanie sugestii dotyczące przyszłości na podstawie niewielkiego zbioru informacji nadal pozostaje w rękach doświadczonych analityków.

Przeczytaj również: Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Autor: Marta Matylda Kania
Założycielka Superpowered by AI. Opracowuje dla biznesu procesy tworzenia treści przez generatywną sztuczną inteligencję. Interesuje się przyszłością AI w biznesie, pisze zaawansowane prompty i prowadzi szkolenia z ChataGPT dla firm.
Zobacz wszystkie posty

Przerwa konserwacyjna

Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych? | AI in business #14