Новый взгляд на анализ данных: от информационных панелей до искусственного интеллекта второго пилота

В постоянно меняющемся мире анализа данных профессионалы постоянно сталкиваются с проблемой адаптации к новым инструментам и методам. Традиционные методы взаимодействия с данными, такие как интерфейсы командной строки (CLI) и графические пользовательские интерфейсы (GUI), требуют определенных технических знаний и знакомства с системой, что для многих может стать препятствием.

Опираясь на это, генеративный ИИ обещает революционизировать то, как мы взаимодействуем с данными, сделав их более доступными и интуитивно понятными для всех, независимо от их технических знаний. В этой статье исследуется преобразующее влияние генеративного ИИ на анализ данных и взаимодействие человека и компьютера, подчеркивая потенциальные преимущества и проблемы, которые он представляет.

Чат с данными — новые тенденции в области данных и аналитики

Следуя современным тенденциям, генеративный искусственный интеллект использует обработку естественного языка (NLP) для более интуитивного анализа данных. Он может понимать неструктурированные данные, заполнять недостающую информацию и даже помогать в задачах очистки данных, делая процесс анализа данных более плавным и эффективным.

Более того, интеграция ИИ в аналитику стала настоящим прорывом, открыв новые возможности и обеспечив значительное повышение эффективности и производительности. Недавний публичный запуск разговорного бота OpenAI, ChatGPT, ознаменовал собой важную веху, сделав генеративный ИИ массовым явлением и продемонстрировав широкий спектр его применения.

Gartner называет эту тенденцию анализа данных на основе искусственного интеллекта расширенная аналитика, Больше, чем 60% респондентов В опросе Gartner Data and Analytics Summit заявили, что, по их мнению, расширенная аналитика окажет сильное или преобразующее влияние на их способность масштабировать ценность аналитики в их организации.

Эксперты отрасли, в том числе Дональд Фармер (основатель и руководитель TreeHive Strategy) и Ритеш Рамеш (генеральный директор консалтинговой компании в области здравоохранения MDAudit), ожидают, что НЛП станет важным достижением в 2023 году, особенно в области автоматического генерирование бизнес-информации и комментарий.

Разрушительное влияние генеративного ИИ на взаимодействие каждого человека с данными

Если копнуть глубже, появление языковых пользовательских интерфейсов (LUI) знаменует собой сдвиг парадигмы взаимодействия человека с компьютером. LUI позволяет пользователям более естественно и интуитивно взаимодействовать с компьютерами, используя язык для указания моделям ИИ выполнять задачи, тем самым демократизируя доступ к данным.

Более того, LUI превращает анализ данных из задачи, требующей написания сложных запросов, в диалоговый опыт. Теперь пользователи могут попросить систему искусственного интеллекта проанализировать данные, создать отчеты или визуализировать данные, что делает процесс более удобным и доступным.

Кроме того, генеративный ИИ способствует демократизации данных, позволяя большему количеству людей получать доступ к ранее зарезервированным для экспертов данным и интерпретировать их. Этот сдвиг способствует созданию модели совместной работы, в которой ИИ работает вместе с людьми, расширяя человеческие возможности, а не заменяя их.

Например, руководитель отдела продаж может задавать такие вопросы, как «Почему продажи упали в первом квартале?» и получите простое объяснение на естественном языке. ИИ выступает в роли второго пилота-аналитика данных, помогая интерпретировать и отвечать на вопросы такого типа. Раньше это было возможно только при помощи дорогостоящих и высококвалифицированных аналитиков данных.

Развитие искусственного интеллекта для второго пилота данных: агент, дополняющий человеческие возможности

В будущем генеративный искусственный интеллект сможет автономно составлять бизнес-сводки, помогая пользователям понимать колебания бизнес-показателей и выявлять коренные причины, скрытые в данных, тем самым помогая принимать упреждающие бизнес-решения. Заглядывая в будущее, мы представляем себе будущее, в котором агенты ИИ будут выполнять сложные задачи под руководством человека, создавая среду сотрудничества, в которой ИИ дополняет человеческие возможности, повышая ценность бизнеса и инновации.

Проблемы и соображения

Однако вероятность неправильного использования или ошибок возрастает по мере того, как системы ИИ становятся все более интегрированными в повседневные задачи. Крайне важно устранять и смягчать эти риски посредством надежных мер безопасности, тщательного проектирования системы и обучения пользователей.

Сосредоточение внимания на вопросах безопасности, предвзятости и точности данных имеет решающее значение, гарантируя, что технология принесет пользу всему человечеству, а не только избранным.

Обзор возможностей искусственного интеллекта Kyligence Zen

С представленными дальновидными идеями наша команда с гордостью представляет Kyligence Zen с Kyligence Copilot. Находясь в авангарде достижений в области искусственного интеллекта, мы предлагаем решения, которые делают данные понятными для всех, одновременно содействуя человеческому подходу, дополненному искусственным интеллектом.

Kyligence Zen представляет функцию AI Copilot для обработки данных, которая работает с бизнес-показателями и целями, предлагая уникальную платформу для общения с вашими бизнес-показателями, как никогда раньше.

Резюме

Мы стоим на пороге новой эры, Килидженс Дзен и Кайлидженс, второй пилот Мы стремимся стать катализатором внедрения аналитики данных, дополненной искусственным интеллектом, в современный мир. Приглашаем вас присоединиться к нам в этом захватывающем путешествии, где аналитика данных — не просто инструмент, а партнёр, расширяющий возможности аналитики и стимулирующий инновации. Вместе мы шагнём в будущее, где возможности безграничны, а слияние человеческого интеллекта и возможностей искусственного интеллекта прокладывает путь к беспрецедентным достижениям.