Integracja sztucznej inteligencji (AI) w analizę danych otworzyła nieskończone możliwości dla organizacji w celu uzyskania cennych wniosków i podejmowania świadomych decyzji. W obliczu coraz większej dostępności danych w dzisiejszych transformacjach cyfrowych, AI stała się potężnym narzędziem w pokonywaniu przepaści między surowymi danymi a praktycznymi wnioskami.
Według Zohara Bronfmana, dyrektora generalnego i współzałożyciela Pecan, duże modele językowe (LLMs) zasilane przez AI wykazują nadzwyczajną zdolność do interakcji z ludźmi, zbierania danych i ułatwiania dostępu do wiedzy. Te modele zrewolucjonizowały dostęp do informacji semantycznych, zapewniając przyjazne interfejsy dla firm do wykorzystania.
Podczas gdy LLM są doskonałe w udostępnianiu danych, ich zdolności predykcyjne tradycyjnie stanowiły rdzeń AI. Jednak poprzez połączenie predykcyjnej AI z intuicyjnymi interfejsami generatywnymi, organizacje mogą osiągnąć zarówno predykcję, jak i dostępność. Predykcyjna AI umożliwia firmom oszacowanie prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeń, podczas gdy interfejsy generatywne AI sprawiają, że informacje związane z językiem są łatwo zrozumiałe.
Mimo korzyści z AI, gotowość organizacji do integracji AI w swoje operacje jest zróżnicowana. Wiele organizacji nadal boryka się z wyzwaniami, takimi jak kontrola jakości, zarządzanie i bezpieczeństwo podczas wdrażania AI. Braki kadrowe to kolejna istotna bariera, uniemożliwiająca firmom skuteczne wdrożenie rozwiązań AI. Aby zmierzyć się z tą luką, konieczne jest kombinowanie kształcenia technicznego i szerszego zrozumienia potrzeb biznesowych, pobudzając współpracę między zespołami inżynieryjnymi a członkami zarządu.
W miarę ewoluowania technologii, wdrażanie AI w biznesowej analizie danych przechodzi zmianę paradygmatu. Predykcyjne zdolności generatywne AI mają potencjał zmiany sposobu, w jaki firmy analizują ogromne ilości danych. Branże posiadające gęste dane własnościowe, takie jak te, które zbierają dane transakcyjne, mogą wykorzystać te zdolności do przewidywania przyszłych zdarzeń, takich jak zakupy klientów i wskaźniki rezygnacji.
Połączenie analiz predykcyjnych z interfejsami AI generatywnymi demokratyzuje wykorzystanie AI, umożliwiając profesjonalistom z różnych dziedzin przejście na stanowiska naukowców danych. Ten przesiew zwiększa ogólny wpływ analiz predykcyjnych w organizacjach.
Patrząc w przyszłość, Bronfman przewiduje, że przyszłość AI leży nie tylko w przewidywaniu przyszłych zdarzeń, ale także w zalecaniu działań na podstawie tych przewidywań. Celem jest zautomatyzowanie procesów podejmowania decyzji i optymalizacja operacji biznesowych. Jednak odpowiednie i etyczne korzystanie z AI pozostaje najważniejsze.
Integracja AI w analizę biznesową rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje wykorzystują dane. Wykorzystując potęgę AI, firmy mogą odblokować cenne wnioski, dokonywać prognoz i prowadzić procesy podejmowania decyzji oparte na danych.
The source of the article is from the blog toumai.es