Mākslīgā intelekta (AI) integrēšana datu analīzē ir atvērusi bezgalīgas iespējas organizācijām iegūt vērtīgas atziņas un pieņemt informētus lēmumus. Arvien pieejamāku datu klāstu šodienas digitālajās transformācijās AI ir kļuvis par spēcīgu instrumentu, kas savieno izejas datus ar darbību iespējām.
Saskaņā ar Zohar Bronfman, Pecan izpilddirektoru un līdzdibinātāju, lieli valodas modeļi (LLM), kas darbināmi ar AI, ir ļoti prasmīgi cilvēkiem mijiedarboties, apkopot datus un padarīt zināšanas viegli pieejamas. Šie modeļi ir revolucionizējuši semantiskās informācijas pieejamību, nodrošinot lietotājam draudzīgu interfeisu uzņēmumiem, lai izmantotu.
Lai gan LLM ir izcili data pieejamībā, viņu paredzamās spējas tradicionāli ir bijis galvenais AI aspekts. Tomēr, kombinējot paredzamo AI ar intuītīviem ģeneratīviem AI interfeisiem, organizācijas var sasniegt gan paredzamību, gan pieejamību. Paredzamais AI ļauj uzņēmumiem novērtēt nākotnes notikumu iespējamību, bet ģeneratīvie AI interfeisi padara valodas saistīto informāciju viegli saprotamu.
Neskatoties uz AI priekšrocībām, organizāciju gatavība integrēt AI savās darbībās ir atšķirīga. Daudzas organizācijas joprojām saskaras ar izaicinājumiem, piemēram, kvalitātes kontroli, vadību un drošību, iekļaujot AI. Talantu plaisa ir vēl viens nozīmīgs šķērslis, kas neļauj uzņēmumiem efektīvi īstenot AI risinājumus. Šī plaisas novēršana prasa tehnisku kompetenču uzlabošanu un plašāku izpratni par uzņēmuma vajadzībām, veicinot sadarbību starp inženieru komandām un augstākajām vadības amatpersonām.
Tehnoloģiju attīstoties, AI izmantošana biznesa analīzē piedzīvo paradigmas maiņu. Paredzamie ģeneratīvie AI spēki varētu pārveidot to, kā uzņēmumi analizē plašus datu apjomus. Nozares ar biežiem privāta veida datiem, piemēram, tiem, kuri apkopo darījumu datus, var izmantot šīs spējas, lai prognozētu nākotnes notikumus, piemēram, klientu pirkumus un pārejas likmes.
Paredzamo analītiku apvienojot ar ģeneratīvajiem AI interfeisiem, tieši izmanto AI iespēju demokratizēt, pilnvarot profesionāļus dažādās jomās pāriet uz datu zinātniekiem. Šis pārejas process uzlabo kopējo ietekmi no paredzamās analītikas uzņēmumos.
Skatoties nākotnē, Bronfman prognozē, ka AI nākotne ir ne tikai prognozēt nākotnes notikumus, bet arī izrakstīt darbības pamatojoties uz šiem pareģojumiem. Mērķis ir automatizēt lēmumu pieņemšanas procesus un optimizēt uzņēmējdarbības darbības. Tomēr atbildīga un ētiska AI izmantošana paliek galvena.
AI integrēšana biznesa analīzē pārveido organizāciju datu izmantošanas veidu. Izmantojot AI spēku, uzņēmumi var atklāt vērtīgas atziņas, prognozēt un virzīt datu balstītus lēmumu pieņemšanas procesus.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info