Rollen af kunstig intelligens i beslutningsprocesser. 4 typer af dataanalyse | AI i erhvervslivet #14

4 typer af dataanalyse understøttet af AI

De vigtigste typer af dataanalyse, som kunstig intelligens kan understøtte, er:

• Beskrivende analyse – også kendt som beskrivende analyse, er den enkleste form for analyse. Det involverer indsamling og organisering af historiske data, dvs. om hvad der allerede er sket i virksomheden. Det kræver normalt ikke brug af kunstig intelligens. AI bruges kun, når der analyseres meget store mængder data, eller når analytikere forventer, at kunstig intelligens kan afdække nye mønstre, der ikke er blevet studeret før.
• Augmented analytics – er et værktøj, der understøtter analytikere i opgaver som at samle data til analyse eller visualisere resultater gennem forskellige diagrammer, tabeller og præsentationer. Baseret på de AI-forberedte data kan en analytiker lettere konkludere det indsamlede materiale uden hjælp fra et team til at indtaste og klassificere information. Man kan her hjælpe med det gratis ChatGPT-værktøj eller bruge freemium-muligheder som Visme eller Datawrapper.

Eksempel på datavisualisering.

Kilde: academy.datawrapper.de

• Prædiktiv analyse – fokuserer på at finde mønstre i eksisterende data, så der kan træffes mere præcise beslutninger baseret på det, og potentielle risici kan identificeres. Kunstig intelligens bruger statistisk modellering, maskinlæring (ML, Machine Learning) og Data Mining-teknikker til at forudsige fremtidige begivenheder.
• Preskriptiv analyse – også kendt som preskriptiv analyse, indsamler ligesom alle de ovenstående data om tidligere situationer. Dens formål er dog det mest komplekse, og dens funktion er den mest afhængig af kunstig intelligens. Dette skyldes, at det handler om at angive den bedste adfærd i en given forretningssituation.

Beslutningstagning – menneske vs. AI

Grundlaget for at træffe præcise beslutninger af enhver art er viden om forholdet mellem begivenheder og processer. Både mennesker og kunstig intelligens, der forsøger at forudsige fremtiden, har en vis chance for succes ved at indsamle og analysere data om fortiden.

Statistisk set er chancerne for at træffe en mere præcis beslutning givet af et mere lukket system, det vil sige en situation, der ikke er udsat for eksterne påvirkninger. Chancerne for succes øges også af et mere omfattende datasæt, der beskriver på forskellige måder lignende tidligere forhold.

Kunstig intelligens har en fordel over mennesker, fordi den kan analysere meget større mængder data og se mønstre i dem, der er usynlige for det menneskelige øje. AI kan for eksempel:

• se cykliske ændringer i efterspørgslen efter virksomhedens tjenester afhængig af placering,
• mere præcist analysere markedsinformation bestående af en række data,
• fiske den optimale kombination af færdigheder for kandidaten til virksomheden ud fra et visuelt uattraktivt CV.

Men et menneske har den fordel over kunstig intelligens, at når der træffes beslutninger, kan han tage højde for eksterne faktorer, hvis indflydelse på virksomhedens situation måske ikke er åbenlys eller indirekte. Et menneske, der fortolker data, kan:

• overveje de etiske, sociale og juridiske aspekter af deres valg,
• spørge og kritisk evaluere deres antagelser og konklusioner,
• tage højde for eksisterende relationer med kunder og forretningspartnere.

Beslutningstagning metoder

For at håndtere de risici, usikkerheder og ansvar, der er forbundet med at træffe forretningsbeslutninger, adopterer virksomheder metoder til at gøre processen lettere og mere ordnet. Disse inkluderer:

• Eisenhower Matrix – er en simpel teknik til prioritering af opgaver baseret på akserne for hastighed og vigtighed. Den gør det muligt at opdele opgaver i 4 kategorier:
• Hurtig og vigtig – kræver øjeblikkelig implementering.
• Vigtig men ikke-hastende – du bør planlægge en deadline for deres implementering.
• Hurtig men uvigtig – kan delegeres til nogen anden eller springes over helt.
• Verken hastende eller vigtig – unødvendig, tidskrævende.

AI kan hjælpe forretningsanalytikere, der anvender Eisenhower-matrixen, med automatisk at kategorisere analytiske opgaver efter hastighed og vigtighed, hvilket gør prioritering og planlægning lettere.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – en multifacetteret ramme, der understreger enkeltpersoners ansvar for beslutninger baseret på deling af hele teamets erfaring. Det er et værktøj, der bruges i erhvervslivet, men også i medicinsk diagnostik. AI kan støtte søgningen ved dataanalyse, simulere muligheder og algoritmisk modellere konsekvenserne af hver beslutning.
• Agile Inception – skaber en ramme for den første konceptuelle og beslutningstagende fase af det agile teams arbejde. Dens hovedmomenter er:
• Definere produktvision og forretningsmål.
• Analyse af muligheder og risici, prototyping af løsninger.
• Udvælgelse af de bedste ideer og bestemmelse af MVP.

AI kan modellere risici, simulere muligheder og anbefale de bedste prototyper baseret på data.

• Integreret Tænkning – som er en metode, der fokuserer på udforskning af muligheder og hurtig prototyping af løsninger, hvor værktøjer som ChatGPT eller Google Bard vil fungere godt.

4 beslutningstagning områder understøttet af AI

Kunstig intelligens bruges til både simple, men arbejdskrævende dataanalysebeslutninger og dem, der kræver håndtering af store datasæt. Disse inkluderer:

• Indtastning af dokumenter i databaser – selv i situationer, hvor de leveres til virksomheden i papirform eller indeholder ufuldstændige eller dårligt strukturerede data, kan AI nøjagtigt organisere informationen og beslutte, hvilken samling dokumentet tilhører,
• besvare spørgsmål stillet i naturligt sprog – beslutningstagning gør kunstig intelligens i stand til at svare præcist på stillede spørgsmål og tage initiativ ved at stille opfølgende spørgsmål,
• Forretningsprocesstyring – i tilfælde af ufuldstændige data kan AI beslutte at gå videre til en af klikerne af alternative næste skridt, der er inkluderet i proceskortet
• Procesautomatisering – handlingen fra kunstig intelligens muliggør automatisering af arbejdsgange mellem de forskellige programmer, der betjener virksomheden.

De bedste AI-værktøjer til forretningsdataanalyse

Nedenfor er den nyeste generation af værktøjer, der kan hjælpe med den mest udfordrende dataanalyse – preskriptiv analyse, der besvarer spørgsmålet om, hvad der skal gøres for at forbedre resultaterne baseret på data. Ingen af dem vil beslutte på egen hånd, men deres kapaciteter letter betydeligt en objektiv og multifacetteret tilgang til data.

1. ChatGPT Code Interpreter – et værktøj tilgængeligt for ChatGPT Plus-abonnenter, der har analyse, visualisering og fortolkning af data på op til 170 MB. Dens største fordel er, at den nøjagtigt tilpasser sig spørgerens kommandoer, mens ulempe er behovet for at forberede dataene til analyse i et andet program. Dog kan en Code Interpreter håndtere gentagne linjer, unøjagtige data og enhedsfejl, opdage outliers, kontrollere for fejl, rense, forbehandle, inspicere og visualisere data. AI håndterer strukturerede data exceptionelt godt. Du kan uploade Excel-regneark, CSV-filer osv. og få Code Interpreter til at beskrive, behandle, evaluere, visualisere og fortolke dataene.
2. Tableau – tilbyder en “Ask Data”-funktion, der indtaster en forespørgsel i naturligt sprog og derefter automatisk genererer de passende datavisualiseringer. Det anvender AI til at forstå brugerens forespørgsel og give et datadrevet svar. Tableau tilbyder også andre AI-baserede funktioner, såsom “Explain Data”, der automatisk fortolker data og giver indsigt i dens betydning.
3. Improvado – et analyseværktøj til at konsolidere marketing- og salgsdata fra forskellige kilder ét sted. En af de største fordele ved Improvado er, at det tillader integration med Google Ads, Facebook Ads eller Salesforce. Udover at skabe tilpassede rapporter og dashboards, der gør det muligt at analysere data hurtigt og nemt.

Sammenfatning

Dataanalyse understøttet af kunstig intelligens åbner op for en ny dimension af muligheder for forretningsbeslutningstagning. Mens AI har potentiale til at analysere meget større datasæt og se skjulte mønstre i dem, vil det ikke erstatte menneskelig dømmekraft og intuition. Samarbejde mellem mennesker og teknologi, gennem de bedste AI-værktøjer, er nøglen til en fremtid, hvor beslutninger er mere informerede, præcise og baseret på solide data.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.