Úloha umelej inteligencie v procesoch rozhodovania. 4 typy analýzy dát | AI v podnikaní #14

4 typy analýzy dát podporované AI

Najdôležitejšie typy analýzy dát, ktoré môže umelá inteligencia podporiť, sú:

• Deskriptívna analýza – známa aj ako deskriptívna analýza, je najjednoduchšou formou analytiky. Zahŕňa zhromažďovanie a organizovanie historických dát, t.j. o tom, čo sa už v spoločnosti stalo. Zvyčajne nie je potrebné používať umelú inteligenciu. AI sa používa len vtedy, keď sa analyzujú veľmi veľké množstvá dát, alebo keď analytici očakávajú, že umelá inteligencia odhalí nové vzory, ktoré neboli predtým skúmané.
• Augmentovaná analytika – je nástroj, ktorý podporuje analytikov pri úlohách, ako je zostavovanie dát na analýzu alebo vizualizácia výsledkov prostredníctvom rôznych grafov, tabuliek a prezentácií. Na základe AI-pripravených dát môže analytik ľahšie vyvodiť závery z nazbieraného materiálu bez pomoci tímu na zadávanie a klasifikáciu informácií. Tu môže pomôcť bezplatný nástroj ChatGPT, alebo využiť freemium možnosti ako Visme alebo Datawrapper.


Príklad vizualizácie dát.

Zdroj: academy.datawrapper.de

• Prediktívna analytika – zameriava sa na hľadanie vzorov v existujúcich dátach, aby sa na ich základe mohli robiť presnejšie rozhodnutia a identifikovať potenciálne riziká. Umelá inteligencia využíva štatistické modelovanie, strojové učenie (ML, Machine Learning) a techniky Data Mining na predpovedanie budúcich udalostí.
• Preskriptívna analytika – známa aj ako preskriptívna analytika, ako všetky vyššie uvedené, zhromažďuje dáta o minulých situáciách. Jej účel je však najkomplexnejší a jej fungovanie je najviac závislé od umelej inteligencie. To je preto, že ide o naznačenie najlepšieho správania v danej obchodnej situácii.

Rozhodovanie – človek vs. AI

Základom pre presné rozhodovanie akéhokoľvek typu je znalosť vzťahu medzi udalosťami a procesmi. Človek aj umelá inteligencia, ktorí sa snažia predpovedať budúcnosť, majú nejakú šancu na úspech zhromažďovaním a analýzou dát o minulosti.

Štatisticky sú šance na presnejšie rozhodovanie dané uzavretejším systémom, t.j. situáciou, ktorá nie je vystavená vonkajším vplyvom. Šance na úspech sú tiež zvýšené rozsiahlejším súborom dát, ktorý rôznymi spôsobmi popisuje podobné minulé vzťahy.

Umelá inteligencia má výhodu nad ľuďmi, pretože dokáže analyzovať oveľa väčšie množstvá dát a vidieť v nich vzory, ktoré sú ľudskému oku neviditeľné. AI môže napríklad:

• vidieť cyklické zmeny v dopyte po službách spoločnosti v závislosti od lokality,
• presnejšie analyzovať trhové informácie pozostávajúce z rôznych dát,
• vytiahnuť optimálnu kombináciu zručností kandidáta pre spoločnosť z vizuálne neatraktívneho životopisu.

Avšak človek má výhodu nad umelou inteligenciou, že pri rozhodovaní môže zohľadniť vonkajšie faktory, ktorých dopad na situáciu spoločnosti nemusí byť zrejmý alebo priamy. Človek interpretujúci dáta môže:

• zohľadniť etické, sociálne a právne aspekty svojich rozhodnutí,
• spochybniť a kriticky zhodnotiť svoje predpoklady a závery,
• zohľadniť existujúce vzťahy so zákazníkmi a obchodnými partnermi.

Metódy rozhodovania

Aby sa vyrovnali s rizikami, neistotami a zodpovednosťami spojenými s obchodným rozhodovaním, spoločnosti prijímajú metódy, ktoré uľahčujú a usporiadajú tento proces. Tieto metódy zahŕňajú:

• Eisenhowerova matica – je jednoduchá technika prioritizácie úloh založená na osiach naliehavosti a dôležitosti. Umožňuje rozdeliť úlohy do 4 kategórií:
• Naliehavé a dôležité – vyžadujú okamžitú realizáciu.
• Dôležité, ale nie naliehavé – mali by ste naplánovať termín ich realizácie.
• Naliehavé, ale nedôležité – môžu byť delegované na niekoho iného alebo úplne vynechané.
• Nie naliehavé ani dôležité – zbytočné, časovo náročné.

AI môže pomôcť obchodným analytikom, ktorí používajú Eisenhowerovu maticu, automaticky kategorizovať analytické úlohy podľa naliehavosti a dôležitosti, čím sa uľahčuje prioritizácia a plánovanie.

• SPADE (Analýza pokrokov v hustote normalizovaných udalostí) – multifunkčný rámec, ktorý zdôrazňuje zodpovednosť jednotlivca za rozhodnutia na základe zdieľania skúseností celého tímu. Je to nástroj používaný v podnikaní, ale aj v medicínskej diagnostike. AI môže podporiť vyhľadávanie analýzou dát, simulovaním možností a algoritmickým modelovaním dôsledkov každého rozhodnutia.
• Agilný začiatok – vytvára rámec pre prvú koncepčnú a rozhodovaciu fázu práce agilného tímu. Jeho hlavné momenty sú:
• Definovanie vízie produktu a obchodných cieľov.
• Analýza možností a rizík, prototypovanie riešení.
• Výber najlepších nápadov a určenie MVP.

AI môže modelovať riziká, simulovať možnosti a odporúčať najlepšie prototypy na základe dát.

• Integrované myslenie – čo je metóda, ktorá sa zameriava na preskúmanie možností a rýchle prototypovanie riešení, kde budú dobre fungovať nástroje ako ChatGPT alebo Google Bard.

4 oblasti rozhodovania podporované AI

Umelá inteligencia sa používa na jednoduché, ale časovo náročné rozhodovanie v analýze dát, ako aj na tie, ktoré si vyžadujú spracovanie veľkých súborov dát. Tieto oblasti zahŕňajú:

• Zadávanie dokumentov do databáz – aj v situáciách, keď sú dodávané spoločnosti v papierovej forme alebo obsahujú neúplné alebo zle štruktúrované dáta, AI dokáže presne organizovať informácie a rozhodnúť, do ktorej zbierky dokument patrí,
• odpovedanie na otázky položené v prirodzenom jazyku – rozhodovanie robí umelú inteligenciu schopnou presne odpovedať na položené otázky a iniciovať ďalšie otázky,
• Riadenie obchodných procesov – v prípade neúplných dát môže AI rozhodnúť o prechode na jednu z alternatívnych ďalších krokov zahrnutých v procesnej mape
• Automatizácia procesov – činnosť umelej inteligencie umožňuje automatizáciu pracovných tokov medzi rôznymi programami slúžiacimi spoločnosti.

Najlepšie AI nástroje na analýzu obchodných dát

Nižšie sú uvedené najnovšie generácie nástrojov, ktoré môžu pomôcť s najnáročnejšou analýzou dát – preskriptívnou analýzou, ktorá odpovedá na otázku, čo je potrebné urobiť na zlepšenie výsledkov na základe dát. Žiadny z nich sa nerozhodne sám, ale ich schopnosti výrazne uľahčujú objektívny a mnohostranný prístup k dátam.

1. ChatGPT Code Interpreter – nástroj dostupný predplatiteľom ChatGPT Plus, ktorý ponúka analýzu, vizualizáciu a interpretáciu dát až do 170 MB. Jeho najväčšou výhodou je, že presne sa prispôsobuje príkazom tazateľa, zatiaľ čo nevýhodou je potreba pripraviť dáta na analýzu v inom programe. Avšak, Code Interpreter dokáže zvládnuť opakujúce sa riadky, nepresné dáta a nepresnosti jednotiek, detekovať odľahlé hodnoty, kontrolovať chyby, čistiť, predspracovávať, kontrolovať a vizualizovať dáta. AI mimoriadne dobre zvláda štruktúrované dáta. Môžete nahrávať Excel tabuľky, CSV súbory atď., a nechať Code Interpreter popísať, spracovať, vyhodnotiť, vizualizovať a interpretovať dáta.
2. Tableau – ponúka funkciu “Spýtaj sa dát”, ktorá zadáva dotaz v prirodzenom jazyku a potom automaticky generuje príslušné vizualizácie dát. Využíva AI na pochopenie dotazu používateľa a poskytnutie odpovede založenej na dátach. Tableau tiež ponúka ďalšie funkcie založené na AI, ako “Vysvetliť dáta”, ktorá automaticky interpretuje dáta a poskytuje prehľady o ich význame.
3. Improvado – analytický nástroj na konsolidáciu marketingových a predajných dát z rôznych zdrojov na jednom mieste. Jednou z hlavných výhod Improvado je, že umožňuje integráciu s Google Ads, Facebook Ads alebo Salesforce. Okrem vytvárania vlastných správ a dashboardov, ktoré umožňujú rýchlu a jednoduchú analýzu dát.

Zhrnutie

Analýza dát podporovaná umelou inteligenciou otvára novú dimenziu možností pre obchodné rozhodovanie. Zatiaľ čo AI má potenciál analyzovať oveľa väčšie súbory dát a vidieť skryté vzory v nich, nenahradí ľudský úsudok a intuíciu. Spolupráca medzi ľuďmi a technológiou, prostredníctvom najlepších AI nástrojov, je kľúčom k budúcnosti, v ktorej sú rozhodnutia informovanejšie, presnejšie a založené na pevných dátach.

Ak sa vám páči náš obsah, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pintereste.