Pēdējā laikā mākslīgais intelekts (MI) ienāk ikvienā darba dzīves jomā – e-pastos, akciju izvēlē un pat projektu plānošanā. Protams, tas rada lielu, biedējošu jautājumu: vai nākamie, kam jāpievērš uzmanība, ir datu analītiķi? Godīgā atbilde, kas kaitinoši ir kaut kas pa vidu. Jā, MI ir spēcīgs skaitļu apstrādē, bet sarežģītā, cilvēciskā puse, savienojot datus ar reāliem biznesa lēmumiem? Tā joprojām ir ļoti cilvēku lieta.
Atklāsim šo jautājumu, neiekļūstot ierastajā tehnoloģiju ažiotāžā.
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Labākie mākslīgā intelekta rīki datu analītiķiem
Labākie mākslīgā intelekta rīki analīzes un lēmumu pieņemšanas uzlabošanai.
🔗 Bezmaksas mākslīgā intelekta rīki datu analīzei
Iepazīstieties ar labākajiem bezmaksas mākslīgā intelekta risinājumiem darbam ar datiem.
🔗 Power BI mākslīgā intelekta rīki pārveido datu analīzi
Kā Power BI izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu datu ieskatus.
Kāpēc mākslīgais intelekts patiesībā labi darbojas datu analīzē 🔍
Mākslīgais intelekts nav burvis, taču tam ir dažas nopietnas priekšrocības, kas liek analītiķiem pievērst uzmanību:
-
Ātrums : apstrādā milzīgus datu kopumus ātrāk nekā jebkurš praktikants jebkad spētu.
-
Rakstu noteikšana : Pamana smalkas anomālijas un tendences, kuras cilvēki varētu nepamanīt.
-
Automatizācija : Nodarbojas ar garlaicīgajām daļām — datu sagatavošanu, uzraudzību, atskaišu mainību.
-
Prognoze : Kad iestatījumi ir stabili, mašīnmācīšanās modeļi var prognozēt, kas, visticamāk, notiks tālāk.
Šajā nozarē modīgs vārds ir papildinātā analītika — mākslīgais intelekts, kas iebūvēts BI platformās, lai apstrādātu atsevišķas procesa daļas (sagatavošana → vizualizācija → naratīvs). [Gartner][1]
Un tas nav teorētiski. Aptaujas turpina rādīt, kā ikdienas analītikas komandas jau paļaujas uz mākslīgo intelektu tīrīšanai, automatizācijai un prognozēšanai — neredzamo santehniku, kas uztur informācijas paneļus dzīvus. [Anaconda][2]
Tātad, protams, mākslīgais intelekts aizstāj daļu darba. Bet pats darbs? Joprojām pastāv.
Mākslīgais intelekts pret cilvēkiem-analītiķiem: īss salīdzinājums 🧾
| Rīks/Loma | Kas tas ir vislabākais | Tipiskas izmaksas | Kāpēc tas darbojas (vai neizdodas) |
|---|---|---|---|
| Mākslīgā intelekta rīki (ChatGPT, Tableau AI, AutoML) | Matemātikas analīze, modeļu meklēšana | Abonēšanas: bezmaksas → dārgas pakotnes | Zibensātrs, bet nekontrolēts var izraisīt "halucinācijas" [NIST][3] |
| Cilvēku analītiķi 👩💻 | Biznesa konteksts, stāstījuma veidošana | Algas pamatā (nepārtraukts diapazons) | Ienes attēlā nianses, stimulus un stratēģiju |
| Hibrīds (mākslīgais intelekts + cilvēks) | Kā lielākā daļa uzņēmumu patiesībā darbojas | Divkāršas izmaksas, lielāka atdeve | Mākslīgais intelekts veic sarežģītu darbu, cilvēki vada kuģi (līdz šim uzvarošā formula) |
Kur mākslīgais intelekts jau pārspēj cilvēkus ⚡
Būsim reāli: mākslīgais intelekts jau uzvar šajās jomās —
-
Bez sūdzībām tiek galā ar milzīgiem, nekārtīgiem datu kopumiem.
-
Anomāliju atklāšana (krāpšana, kļūdas, novirzes).
-
Tendenču prognozēšana ar mašīnmācīšanās modeļiem.
-
Informācijas paneļu un brīdinājumu ģenerēšana gandrīz reāllaikā.
Kā piemēru var minēt kādu vidēja lieluma mazumtirgotāju, kurš atgriezto preču datos integrēja anomāliju noteikšanu. Mākslīgais intelekts pamanīja ar vienu preces vienību saistītu cenu pieaugumu. Analītiķis iedziļinājās, atrada nepareizi marķētu noliktavas konteineru un novērsa dārgu reklāmas akcijas kļūdu. Mākslīgais intelekts to pamanīja, bet cilvēks nolēma ...
Kur joprojām valda cilvēki 💡
Uzņēmumus nevada tikai skaitļi. Spriedumus pieņem cilvēki. Analītiķi:
-
Pārveidojiet neskaidru statistiku stāstos, kas vadītājiem patiešām rūp .
-
Uzdodiet dīvainus “kas būtu, ja” jautājumus, kurus mākslīgais intelekts pat neformulētu.
-
Informācijas noplūdes tendence, informācijas noplūde un ētiskas kļūdas (būtiskas uzticēšanās veidošanai) [NIST][3].
-
Iegūstiet ieskatu reālos stimulos un stratēģijā.
Iedomājieties to šādi: mākslīgais intelekts varētu kliegt “pārdošanas apjomi samazinājušies par 20 %”, bet tikai cilvēks var izskaidrot: “Tas ir tāpēc, ka konkurents veica triku — lūk, vai mēs tam atbildēsim vai ignorēsim.”
Pilnīga nomaiņa? Maz ticams 🛑
Ir vilinoši baidīties no pilnīgas pārņemšanas. Bet reālistisks scenārijs? Lomas mainās , tās nepazūd:
-
Mazāk pūļu, vairāk stratēģijas.
-
Cilvēki risina arbitrāžas lietas, mākslīgais intelekts paātrina.
-
Prasmju pilnveidošana nosaka, kurš gūst panākumus.
Attālinot perspektīvu, SVF paredz, ka mākslīgais intelekts pārveidos balto apkaklīšu darbus — nevis tos pilnībā izdzēsīs, bet gan pārveidos uzdevumus, balstoties uz to, ko mašīnas dara vislabāk. [SVF][4]
Ievadiet “Datu tulkotāju” 🗣️
Karstākā jaunā loma? Analītikas tulkotājs. Kāds, kurš runā gan par “modeļa”, gan “valdes” principiem. Tulkotāji definē lietošanas gadījumus, saista datus ar reāliem lēmumiem un nodrošina, ka atziņas ir praktiskas. [Makkinsijs][5]
Īsāk sakot: tulks nodrošina, ka analītika atbild uz pareizo biznesa problēmu, lai vadītāji varētu rīkoties, nevis tikai skatīties diagrammā. [Makinsijs][5]
Nozares cieš spēcīgāk (un maigāk) 🌍
-
Visvairāk skartās : finanšu, mazumtirdzniecības, digitālā mārketinga nozares — strauji mainīgas, datu ziņā ietilpīgas nozares.
-
Vidēja ietekme : veselības aprūpe un citas regulētas jomas — liels potenciāls, taču uzraudzība palēnina procesus [NIST][3].
-
Vismazāk ietekmēts : radošs un kultūras ziņā ietilpīgs darbs. Lai gan pat šeit mākslīgais intelekts palīdz pētniecībā un testēšanā.
Kā analītiķi saglabā atbilstību 🚀
Šeit ir “nākotnes nodrošinājuma” kontrolsaraksts:
-
Apgūstiet mākslīgā intelekta/mašīnu mācīšanās pamatus (Python/R, AutoML eksperimenti) [Anaconda][2].
-
Divkāršojiet uzmanību stāstniecībai un komunikācijai .
-
Izpētiet paplašināto analītiku pakalpojumos Power BI, Tableau un Looker [Gartner][1].
-
Attīstiet jomas kompetenci — ziniet ne tikai “ko”, bet arī “kāpēc”.
-
Praktizējiet tulka paradumus: formulējiet problēmas, precizējiet lēmumus, definējiet panākumus [McKinsey][5].
Domājiet par mākslīgo intelektu kā par savu palīgu, nevis kā par konkurentu.
Secinājums: Vai analītiķiem vajadzētu uztraukties? 🤔
Daži sākuma līmeņa analītiķu uzdevumi tiks automatizēti, īpaši atkārtotais sagatavošanās darbs. Taču profesija nemirst. Tā paaugstina savu līmeni. Analītiķi, kas izmanto mākslīgo intelektu, var koncentrēties uz stratēģiju, stāstu stāstīšanu un lēmumu pieņemšanu – lietām, ko programmatūra nevar viltot. [SVF][4]
Tas ir jauninājums.
Atsauces
-
Anaconda. Datu zinātnes stāvokļa ziņojums 2024. gadā. Saite
-
Gartner. Paplašinātā analītika (tirgus pārskats un iespējas). Saite
-
NIST. Mākslīgā intelekta risku pārvaldības sistēma (AI RMF 1.0). Saite
-
SVF. Mākslīgais intelekts pārveidos globālo ekonomiku. Parūpēsimies, lai tas sniegtu labumu cilvēcei. Saite
-
McKinsey & Company. Analītikas tulkotājs: jaunā obligātā loma. Saite