ხელოვნური ინტელექტი ჩაანაცვლებს მონაცემთა ანალიტიკოსებს

ჩაანაცვლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი მონაცემთა ანალიტიკოსებს? რეალური საუბარი.

ხელოვნური ინტელექტი ბოლო დროს სამუშაო ცხოვრების ყველა კუთხეში იპარება - ელფოსტა, აქციების არჩევანი, პროექტის დაგეგმვაც კი. ბუნებრივია, ეს დიდ, საშიშ კითხვას ბადებს: მონაცემთა ანალიტიკოსები იქნებიან შემდეგი, ვინც სამსახურიდან გაათავისუფლებს? გულწრფელი პასუხი, გამაღიზიანებლად, შუალედურია. დიახ, ხელოვნური ინტელექტი ძლიერია ციფრების დამუშავებაში, მაგრამ მონაცემების რეალურ ბიზნეს გადაწყვეტილებებთან დაკავშირების არეული, ადამიანური მხარე? ეს ჯერ კიდევ ძალიან ადამიანური საკითხია.

მოდით, ეს ყველაფერი ჩვეულ ტექნოლოგიურ აჟიოტაჟში ჩავარდნის გარეშე განვმარტოთ.

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები
ანალიზისა და გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები.

🔗 მონაცემთა ანალიზისთვის უფასო ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები
გაეცანით მონაცემებთან მუშაობის საუკეთესო უფასო ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებებს.

🔗 Power BI AI ინსტრუმენტები, რომლებიც მონაცემთა ანალიზს გარდაქმნიან
როგორ იყენებს Power BI ხელოვნურ ინტელექტს მონაცემთა ანალიზის გასაუმჯობესებლად.

რატომ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტი მონაცემთა ანალიზში კარგად 🔍

ხელოვნური ინტელექტი ჯადოქარი არ არის, მაგრამ მას აქვს რამდენიმე სერიოზული უპირატესობა, რომლებიც ანალიტიკოსებს ყურადღებას აქცევს:

  • სიჩქარე : უზარმაზარ მონაცემთა ნაკრებებს ნებისმიერ სტაჟიორზე უფრო სწრაფად ამუშავებს.

  • ნიმუშების აღმოჩენა : აფიქსირებს დახვეწილ ანომალიებსა და ტენდენციებს, რომლებიც ადამიანებს შეიძლება გამორჩათ.

  • ავტომატიზაცია : უმკლავდება მოსაწყენ ნაწილებს - მონაცემთა მომზადებას, მონიტორინგს, ანგარიშების გაცვლას.

  • პროგნოზირება : როდესაც კონფიგურაცია მყარია, მანქანური სწავლების მოდელებს შეუძლიათ იწინასწარმეტყველონ, თუ რა იქნება შემდეგი.

ინდუსტრიის პოპულარული სიტყვა აქ არის გაძლიერებული ანალიტიკა - ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ინტეგრირებულია BI პლატფორმებში, რათა გაუმკლავდეს პროცესის ნაწილებს (მომზადება → ვიზუალიზაცია → თხრობა). [Gartner][1]

და ეს თეორიული არ არის. გამოკითხვები გამუდმებით აჩვენებს, თუ როგორ ეყრდნობიან ყოველდღიური ანალიტიკური გუნდები ხელოვნურ ინტელექტს დასუფთავების, ავტომატიზაციისა და პროგნოზირებისთვის - უხილავ სისტემას, რომელიც ინფორმაციულ პანელებს აცოცხლებს. [ანაკონდა][2]

რა თქმა უნდა, ხელოვნური ინტელექტი სამუშაოს ნაწილებს ცვლის

ხელოვნური ინტელექტი vs. ადამიანი ანალიტიკოსები: სწრაფი შედარება 🧾

ინსტრუმენტი/როლი რაშიც საუკეთესოა ტიპიური ღირებულება რატომ მუშაობს (ან ვერ ხერხდება)
ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები (ChatGPT, Tableau AI, AutoML) მათემატიკის შესწავლა, შაბლონების ძიება საწევროები: უფასო → ძვირადღირებული ეტაპები ელვისებურად სწრაფია, მაგრამ თუ არ შემოწმდება, შეიძლება „ჰალუცინაციები“ გამოიწვიოს [NIST][3]
ადამიანური ანალიტიკოსები 👩💻 ბიზნეს კონტექსტი, თხრობა ხელფასზე დაფუძნებული (ველური დიაპაზონი) სურათში შემოაქვს ნიუანსები, სტიმულები და სტრატეგია
ჰიბრიდი (ხელოვნური ინტელექტი + ადამიანი) როგორ მუშაობს სინამდვილეში კომპანიების უმეტესობა ორმაგი ღირებულება, უფრო მაღალი ანაზღაურება ხელოვნური ინტელექტი მუშაობს, ადამიანები მართავენ გემს (უდავოდ გამარჯვებული ფორმულაა)

სადაც ხელოვნური ინტელექტი უკვე ამარცხებს ადამიანებს ⚡

მოდით, რეალისტები ვიყოთ: ხელოვნური ინტელექტი უკვე იმარჯვებს ამ სფეროებში -

  • უზარმაზარი, არეული მონაცემთა ნაკრებების უპრობლემოდ დამუშავება.

  • ანომალიების აღმოჩენა (თაღლითობა, შეცდომები, გამონაკლისები).

  • ტენდენციების პროგნოზირება ML მოდელების გამოყენებით.

  • თითქმის რეალურ დროში დაფებისა და შეტყობინებების გენერირება.

მაგალითი: ერთმა საშუალო ბაზრის საცალო ვაჭრობის კომპანიამ ანომალიების აღმოჩენა დააკავშირა დაბრუნების მონაცემებთან. ხელოვნურმა ინტელექტმა შენიშნა ერთ SKU-სთან დაკავშირებული ზრდა. ანალიტიკოსმა ჩაატარა გამოძიება, იპოვა არასწორად მონიშნული საწყობის ურნა და შეაჩერა ძვირადღირებული სარეკლამო შეცდომა. ხელოვნურმა ინტელექტმა შენიშნა, მაგრამ ადამიანმა გადაწყვიტა ...

სადაც ადამიანები კვლავ მართავენ 💡

კომპანიებს მხოლოდ ციფრები არ მართავს. განსჯა ადამიანებს ეკისრებათ. ანალიტიკოსები:

  • არეული სტატისტიკა გადააქციეთ ისტორიებად, რომლებიც აღმასრულებლებს ნამდვილად აინტერესებთ .

  • დასვით უცნაური კითხვები „რა მოხდებოდა, თუ?“, რომლებსაც ხელოვნური ინტელექტი საერთოდ არ დასვამდა.

  • მიკერძოების, გაჟონვისა და ეთიკური ხაფანგების დაჭერა (ნდობისთვის სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი) [NIST][3].

  • რეალური სტიმულებისა და სტრატეგიის შესახებ ინფორმაციის მიწოდება.

ასე დაფიქრდით: ხელოვნურმა ინტელექტმა შეიძლება წამოიძახოს „გაყიდვები 20%-ით შემცირდა“, მაგრამ მხოლოდ ადამიანს შეუძლია ახსნას: „ეს იმიტომ ხდება, რომ კონკურენტმა ტრიუკი შეასრულა - აი, ჩვენ ვუპასუხებთ თუ უგულებელვყოფთ მას“.

სრული ჩანაცვლება? ნაკლებად სავარაუდოა 🛑

ცდუნებაა, სრული ხელში ჩაგდების შიში გქონდეს. მაგრამ რეალისტური სცენარი? როლები იცვლება , ისინი არ ქრებიან:

  • ნაკლები უაზრო შრომა, მეტი სტრატეგია.

  • ადამიანები წყვეტენ, ხელოვნური ინტელექტი აჩქარებს.

  • კვალიფიკაციის ამაღლება განსაზღვრავს, ვინ იქნება წარმატებული.

მასშტაბირების შემცირებით, სავალუტო ფონდი ხედავს, რომ ხელოვნური ინტელექტი თეთრსაყელოიან სამუშაოებს ცვლის - არა მათ მთლიანად წაშლის, არამედ ამოცანებს მანქანების მიხედვით ცვლის. [სავალუტო ფონდი][4]

შემოგვიერთდით „მონაცემთა მთარგმნელის“ თამაშში 🗣️

ყველაზე პოპულარული ახალი პოზიცია? ანალიტიკური მთარგმნელი. ადამიანი, რომელიც ფლობს როგორც „მოდელს“, ასევე „საკონფერენციო დარბაზის“ ტერმინებს. მთარგმნელები განსაზღვრავენ გამოყენების შემთხვევებს, აკავშირებენ მონაცემებს რეალურ გადაწყვეტილებებთან და ინარჩუნებენ პრაქტიკული ინფორმაციის მიღების საშუალებას. [McKinsey][5]

მოკლედ: მთარგმნელი უზრუნველყოფს, რომ ანალიტიკა სწორ ბიზნეს პრობლემას - რათა ლიდერებმა შეძლონ მოქმედება და არა მხოლოდ დიაგრამის ყურება. [McKinsey][5]

ინდუსტრიები უფრო ძლიერად (და ნაკლებად) დაზარალდნენ 🌍

  • ყველაზე მეტად დაზარალებულები არიან : ფინანსები, საცალო ვაჭრობა, ციფრული მარკეტინგი - სწრაფად განვითარებადი, მონაცემებზე დაყრდნობით მომუშავე სექტორები.

  • საშუალო გავლენა : ჯანდაცვა და სხვა რეგულირებადი სფეროები - დიდი პოტენციალი აქვს, მაგრამ ზედამხედველობა ანელებს პროცესს [NIST][3].

  • ყველაზე ნაკლებად დაზარალებული : შემოქმედებითი + კულტურულად დატვირთული სამუშაო. თუმცა, აქაც კი, ხელოვნური ინტელექტი ეხმარება კვლევასა და ტესტირებაში.

როგორ ინარჩუნებენ ანალიტიკოსები აქტუალურობას 🚀

აქ მოცემულია „მომავლისთვის მზადყოფნის“ საკონტროლო სია:

  • შეეგუეთ ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების საფუძვლებს (Python/R, AutoML ექსპერიმენტები) [Anaconda][2].

  • გააორმაგეთ სიუჟეტის მოყოლა და კომუნიკაცია .

  • გაეცანით გაძლიერებულ ანალიტიკას Power BI-ში, Tableau-ში, Looker-ში [Gartner][1].

  • განავითარეთ დარგობრივი ექსპერტიზა - იცოდეთ „რატომ“ და არა მხოლოდ „რა“.

  • თარჯიმნის ჩვევების პრაქტიკა: პრობლემების ჩამოყალიბების გზები, გადაწყვეტილებების გარკვევა, წარმატების განსაზღვრა [McKinsey][5].

ხელოვნური ინტელექტი თქვენს ასისტენტად წარმოიდგინეთ. და არა კონკურენტად.

დასკვნა: უნდა ინერვიულონ თუ არა ანალიტიკოსებმა? 🤔

ზოგიერთი საწყისი დონის ანალიტიკოსის ამოცანა ავტომატიზირდება - განსაკუთრებით განმეორებითი მოსამზადებელი სამუშაოები. თუმცა, პროფესია არ კვდება. ის უფრო მაღალ დონეზე ადის. ანალიტიკოსები, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტს იყენებენ, ყურადღებას სტრატეგიაზე, სიუჟეტის მოყოლასა და გადაწყვეტილების მიღებაზე გაამახვილებენ - ისეთ რაღაცეებზე, რომელთა გაყალბებაც პროგრამულ უზრუნველყოფას არ შეუძლია. [IMF][4]

ეს არის განახლება.

ცნობები

  1. ანაკონდა. მონაცემთა მეცნიერების მდგომარეობის 2024 წლის ანგარიში. ბმული

  2. Gartner. გაძლიერებული ანალიტიკა (ბაზრის მიმოხილვა და შესაძლებლობები). ბმული

  3. NIST. ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო (AI RMF 1.0). ბმული

  4. საერთაშორისო სავალუტო ფონდი. ხელოვნური ინტელექტი გლობალურ ეკონომიკას გარდაქმნის. მოდით, დარწმუნდეთ, რომ ეს კაცობრიობას სარგებელს მოუტანს. ბმული

  5. McKinsey & Company. ანალიტიკის მთარგმნელი: ახალი აუცილებელი როლი. ბმული

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ

ბლოგზე დაბრუნება