Role umělé inteligence v procesech rozhodování. 4 typy analýzy dat | AI v podnikání #14

4 typy analýzy dat podporované AI

Nejdůležitější typy analýzy dat, které může umělá inteligence podporovat, jsou:

• Deskriptivní analýza – také známá jako deskriptivní analýza, je nejjednodušší formou analýzy. Zahrnuje shromažďování a organizaci historických dat, tj. o tom, co se již ve společnosti stalo. Obvykle není potřeba používat umělou inteligenci. AI se používá pouze tehdy, když se analyzují velmi velké objemy dat, nebo když analytici očekávají, že umělá inteligence odhalí nové vzory, které nebyly studovány dříve.
• Augmentovaná analýza – je nástroj, který podporuje analytiky v úlohách, jako je shromažďování dat pro analýzu nebo vizualizace výsledků prostřednictvím různých grafů, tabulek a prezentací. Na základě AI-připravených dat může analytik snadněji vyvodit závěry z nasbíraného materiálu bez pomoci týmu pro zadávání a klasifikaci informací. Pomoci může například bezplatný nástroj ChatGPT nebo využití freemium možností jako Visme nebo Datawrapper.


Příklad vizualizace dat.

Zdroj: academy.datawrapper.de

• Prediktivní analýza – zaměřuje se na hledání vzorů v existujících datech, aby bylo možné na jejich základě učinit přesnější rozhodnutí a identifikovat potenciální rizika. Umělá inteligence používá statistické modelování, strojové učení (ML, Machine Learning) a techniky Data Miningu k předpovědi budoucích událostí.
• Preskriptivní analýza – jinak známá jako preskriptivní analýza, jako všechny výše uvedené shromažďuje data o minulých situacích. Její účel je však nejkomplexnější a její fungování je nejvíce závislé na umělé inteligenci. To je proto, že se jedná o naznačení nejlepšího chování v dané obchodní situaci.

Rozhodování – člověk vs. AI

Základem pro přesné rozhodování jakéhokoli typu je znalost vztahu mezi událostmi a procesy. Jak lidé, tak umělá inteligence, kteří se snaží předpovědět budoucnost, mají určitou šanci na úspěch shromažďováním a analýzou dat o minulosti.

Statisticky jsou šance na učinění přesnějšího rozhodnutí dány uzavřenějším systémem, tedy situací, která není vystavena vnějším vlivům. Šance na úspěch také zvyšuje rozsáhlejší datová sada popisující různými způsoby podobné minulé vztahy.

Umělá inteligence má výhodu nad lidmi, protože dokáže analyzovat mnohem větší objemy dat a vidět v nich vzory, které jsou lidskému oku neviditelné. AI může například:

• vidět cyklické změny v poptávce po službách společnosti v závislosti na lokalitě,
• přesněji analyzovat tržní informace skládající se z různých dat,
• vytáhnout optimální kombinaci dovedností kandidáta pro společnost z vizuálně neatraktivního životopisu.

Nicméně člověk má výhodu nad umělou inteligencí, že při rozhodování může zohlednit vnější faktory, jejichž dopad na situaci společnosti nemusí být zřejmý nebo přímý. Člověk interpretující data může:

• zvážit etické, sociální a právní aspekty svých voleb,
• zkoumat a kriticky hodnotit své předpoklady a závěry,
• zohlednit existující vztahy se zákazníky a obchodními partnery.

Metody rozhodování

Aby se společnosti vyrovnaly s riziky, nejistotami a odpovědnostmi spojenými s obchodními rozhodnutími, přijímají metody, které usnadňují a zjednodušují proces. Mezi ně patří:

• Eisenhowerova matice – je jednoduchá technika prioritizace úkolů založená na osách naléhavosti a důležitosti. Umožňuje rozdělit úkoly do 4 kategorií:
• Naléhavé a důležité – vyžadují okamžité provedení.
• Důležité, ale ne naléhavé – měli byste naplánovat termín pro jejich provedení.
• Naléhavé, ale nedůležité – mohou být delegovány na někoho jiného nebo zcela vynechány.
• Ani naléhavé, ani důležité – zbytečné, časově náročné.

AI může pomoci obchodním analytikům, kteří používají Eisenhowerovu matici, automaticky kategorizovat analytické úkoly podle naléhavosti a důležitosti, což usnadňuje prioritizaci a plánování.

• SPADE (Analýza pokroku událostí normalizovaných podle hustoty) – multifunkční rámec, který zdůrazňuje odpovědnost jednotlivce za rozhodnutí na základě sdílení zkušeností celého týmu. Je to nástroj používaný v podnikání, ale také v lékařské diagnostice. AI může podporovat vyhledávání analýzou dat, simulací možností a algoritmickým modelováním důsledků každého rozhodnutí.
• Agilní inception – vytváří rámec pro první konceptuální a rozhodovací fázi práce agilního týmu. Jeho hlavní momenty jsou:
• Definování vize produktu a obchodních cílů.
• Analýza možností a rizik, prototypování řešení.
• Výběr nejlepších nápadů a určení MVP.

AI může modelovat rizika, simulovat možnosti a doporučovat nejlepší prototypy na základě dat.

• Integrované myšlení – což je metoda, která se zaměřuje na prozkoumání možností a rychlé prototypování řešení, kde nástroje jako ChatGPT nebo Google Bard budou fungovat dobře.

4 oblasti rozhodování podporované AI

Umělá inteligence se používá jak pro jednoduchá, ale časově náročná rozhodnutí analýzy dat, tak pro ta, která vyžadují zpracování velkých datových sad. Mezi ně patří:

• Zadávání dokumentů do databází – i v situacích, kdy jsou dodávány společnosti v papírové podobě nebo obsahují neúplná nebo špatně strukturovaná data, může AI přesně organizovat informace a rozhodnout, do které sbírky dokument patří,
• odpovídání na otázky kladené v přirozeném jazyce – rozhodování činí umělou inteligenci schopnou přesně reagovat na kladené otázky a iniciovat další otázky,
• Řízení obchodních procesů – v případě neúplných dat může AI rozhodnout o přechodu na jednu z alternativních dalších kroků zahrnutých v procesní mapě
• Automatizace procesů – akce umělé inteligence umožňuje automatizaci pracovních toků mezi různými programy sloužícími společnosti.

Nejlepší AI nástroje pro analýzu obchodních dat

Níže je uvedena nejnovější generace nástrojů, které mohou pomoci s nejtěžšími analýzami dat – preskriptivní analýzou, která odpovídá na otázku, co je třeba udělat pro zlepšení výsledků na základě dat. Žádný z nich se nerozhodne sám, ale jejich schopnosti výrazně usnadňují objektivní a mnohostranný přístup k datům.

1. ChatGPT Code Interpreter – nástroj dostupný předplatitelům ChatGPT Plus, který nabízí analýzu, vizualizaci a interpretaci dat až do velikosti 170 MB. Jeho největší výhodou je, že se přesně přizpůsobuje příkazům tazatele, zatímco nevýhodou je potřeba připravit data pro analýzu v jiném programu. Nicméně, Code Interpreter si poradí s opakujícími se řádky, nepřesnými daty a nepřesnostmi jednotek, detekuje odlehlé hodnoty, kontroluje chyby, čistí, předzpracovává, inspekce a vizualizuje data. AI zvládá strukturovaná data výjimečně dobře. Můžete nahrát Excelové tabulky, CSV soubory atd. a nechat Code Interpreter popsat, zpracovat, vyhodnotit, vizualizovat a interpretovat data.
2. Tableau – nabízí funkci “Ask Data”, která zadává dotaz v přirozeném jazyce a poté automaticky generuje odpovídající vizualizace dat. Využívá AI k pochopení dotazu uživatele a poskytuje odpověď založenou na datech. Tableau také nabízí další funkce založené na AI, jako je “Explain Data”, která automaticky interpretuje data a poskytuje poznatky o jejich významu.
3. Improvado – analytický nástroj pro konsolidaci marketingových a prodejních dat z různých zdrojů na jednom místě. Jednou z hlavních výhod Improvado je, že umožňuje integraci s Google Ads, Facebook Ads nebo Salesforce. Kromě vytváření vlastních zpráv a dashboardů, které umožňují rychlou a snadnou analýzu dat.

Shrnutí

Analýza dat podporovaná umělou inteligencí otevírá novou dimenzi možností pro obchodní rozhodování. Zatímco AI má potenciál analyzovat mnohem větší datové sady a vidět skryté vzory v nich, nenahradí lidský úsudek a intuici. Spolupráce mezi lidmi a technologií, prostřednictvím nejlepších AI nástrojů, je klíčem k budoucnosti, ve které jsou rozhodnutí informovanější, přesnější a založená na pevných datech.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterest.