Переосмислення аналізу даних: від інформаційних панелей до AI Copilot

У середовищі аналітики даних, що постійно розвивається, професіонали постійно стикаються з проблемою адаптації до нових інструментів і методів. Традиційні методи взаємодії з даними, такі як інтерфейс командного рядка (CLI) і графічний інтерфейс користувача (GUI), вимагають певних технічних знань і знайомства з системою, що може стати перешкодою для багатьох.

Спираючись на це, генеративний штучний інтелект обіцяє революціонізувати нашу взаємодію з даними, зробивши їх більш доступними та інтуїтивно зрозумілими для всіх, незалежно від їхнього технічного досвіду. У цій статті досліджується трансформаційний вплив генеративного штучного інтелекту на аналітику даних і взаємодію людини з комп’ютером, підкреслюючи потенційні переваги та виклики, які він представляє.

Чат із даними — це нові тенденції в даних і аналітиці

Переходячи до сучасних тенденцій, генеративний штучний інтелект використовує обробку природної мови (NLP), щоб полегшити більш інтуїтивно зрозумілий аналіз даних. Він може розуміти неструктуровані дані, заповнювати відсутню інформацію та навіть допомагати виконувати завдання з очищення даних, роблячи процес аналізу даних плавнішим та ефективнішим.

Крім того, інтеграція штучного інтелекту в аналітику кардинально змінила ситуацію, відкривши нові можливості та значно підвищивши ефективність і продуктивність. Нещодавній публічний випуск розмовного бота OpenAI, ChatGPT, ознаменував важливу віху, вивівши генеративний ШІ в мейнстрім і продемонструвавши його різноманітні програми.

Gartner називає цю тенденцію аналітики даних на основі ШІ розширена аналітика. Більш ніж 60% респондентів Під час опитування Gartner Data and Analytics Summit вони вважають, що розширена аналітика матиме значний або трансформаційний вплив на їхню здатність масштабувати цінність аналітики в їхній організації.

Галузеві експерти, у тому числі Дональд Фармер (засновник і керівник TreeHive Strategy) і Ритеш Рамеш (генеральний директор консалтингової компанії MDAudit у сфері охорони здоров’я), очікують, що НЛП стане серйозною розвитком у 2023 році, особливо в автоматичному режимі. генерування бізнес-ідей і коментар.

Руйнівний вплив генеративного ШІ на взаємодію кожного з даними

Поглиблюючись, поява мовних інтерфейсів користувача (LUI) знаменує зміну парадигми взаємодії людини з комп’ютером. LUI дозволяє користувачам взаємодіяти з комп’ютерами більш природно та інтуїтивно, використовуючи мову, щоб інструктувати моделі AI для виконання завдань, тим самим демократизуючи доступ до даних.

Крім того, LUI перетворює аналіз даних із завдання, яке вимагає написання складних запитів, на розмовний досвід. Тепер користувачі можуть попросити систему штучного інтелекту проаналізувати дані, створити звіти або візуалізувати дані, що робить процес більш зручним і доступним.

Крім того, генеративний штучний інтелект сприяє демократизації даних, дозволяючи більшій кількості людей отримувати доступ і інтерпретувати раніше зарезервовані дані для експертів. Цей зсув сприяє моделі коворкінгу, де штучний інтелект працює разом з людьми, розширюючи людські можливості, а не замінюючи їх.

Наприклад, керівник відділу продажів може поставити запитання на кшталт «Чому продажі впали в першому кварталі?» і отримати просте пояснення природною мовою. Штучний інтелект діє як другий пілот аналітика даних, щоб допомогти інтерпретувати такі запитання та відповідати на них. Раніше це було можливо лише за допомогою дорогих і висококваліфікованих аналітиків даних.

Розвиток AI Copilot для даних: агент, який доповнює людські можливості

Заглядаючи вперед, генеративний штучний інтелект може автономно створювати бізнес-зведення, допомагаючи користувачам зрозуміти коливання бізнес-показників і виявити основні причини, приховані в даних, тим самим допомагаючи в проактивному прийнятті бізнес-рішень. Дивлячись у майбутнє, ми уявляємо собі майбутнє, де агенти штучного інтелекту виконуватимуть складні завдання під керівництвом людини, сприяючи створенню середовища для співпраці, де ШІ доповнює людські здібності, стимулюючи цінність бізнесу та інновації.

Виклики та міркування

Однак потенціал неправильного використання або помилок зростає, оскільки системи ШІ стають більш інтегрованими в повсякденні завдання. Усунення та пом’якшення цих ризиків за допомогою надійних заходів безпеки, ретельного проектування системи та навчання користувачів є обов’язковим.

Зосередження на питаннях безпеки, упередженості та точності даних має вирішальне значення, гарантуючи, що технологія принесе користь всьому людству, а не лише кільком обраним.

Огляд можливостей ШІ Kyligence Zen

З представленими далекоглядними ідеями наша команда з гордістю представляє Kyligence Zen з Kyligence Copilot. Перебуваючи в авангарді розвитку штучного інтелекту, ми пропонуємо рішення, які роблять дані зрозумілими для всіх, заохочуючи підхід, керований людиною та доповнений штучним інтелектом.

Kyligence Zen є піонером функції AI Copilot для даних, яка працює з бізнес-метриками та цілями, пропонуючи унікальну платформу для спілкування з вашими бізнес-метриками, як ніколи раніше.

Підсумки

Коли ми стоїмо на порозі нової ери, Kyligence Zen та Другий пілот Kyligence прагнемо каталізувати аналітику даних, доповнену ШІ, у сучасному світі. Ми запрошуємо вас приєднатися до нас у цій захоплюючій подорожі, де аналітика даних є не просто інструментом, а партнером для співпраці, що покращує розуміння та сприяє інноваціям. Давайте разом крокувати в майбутнє, де можливості безмежні, а поєднання людського інтелекту та можливостей ШІ прокладає шлях до безпрецедентних досягнень.