Штучны інтэлект апошнім часам пранікае ва ўсе сферы працоўнага жыцця — электронную пошту, выбар акцый і нават планаванне праектаў. Натуральна, узнікае вялікае страшнае пытанне: ці будуць наступнымі на плаху аналітыкі дадзеных? Шчыры адказ, надакучліва, знаходзіцца пасярэдзіне. Так, штучны інтэлект моцны ў апрацоўцы лічбаў, але бязладны, чалавечы бок звязвання дадзеных з рэальнымі бізнес-рашэннямі? Гэта ўсё яшчэ ў значнай ступені справа людзей.
Давайце разгледзім гэта без звычайнай тэхналагічнай шуміхі.
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для аналітыкаў дадзеных
Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для паляпшэння аналізу і прыняцця рашэнняў.
🔗 Бясплатныя інструменты штучнага інтэлекту для аналізу дадзеных
Даследуйце найлепшыя бясплатныя рашэнні штучнага інтэлекту для працы з дадзенымі.
🔗 Інструменты штучнага інтэлекту Power BI, якія трансфармуюць аналіз дадзеных
Як Power BI выкарыстоўвае штучны інтэлект для паляпшэння аналізу дадзеных.
Чаму штучны інтэлект насамрэч добра працуе ў аналізе дадзеных 🔍
Штучны інтэлект не чараўнік, але ў яго ёсць некалькі сур'ёзных пераваг, якія прымушаюць звярнуць увагу аналітыкаў:
-
Хуткасць : апрацоўвае велізарныя наборы дадзеных хутчэй, чым любы стажор.
-
Выяўленне заканамернасцей : выяўляе нязначныя анамаліі і тэндэнцыі, якія людзі могуць прапусціць.
-
Аўтаматызацыя : апрацоўвае сумныя моманты — падрыхтоўку дадзеных, маніторынг, перапрацоўку справаздач.
-
Прагноз : Калі ўстаноўка добрая, мадэлі машыннага навучання могуць прагназаваць, што, верагодна, будзе далей.
Модным словам у галіне з'яўляецца дапоўненая аналітыка — штучны інтэлект, убудаваны ў платформы бізнес-аналітыкі для апрацоўкі частак канвеера (падрыхтоўка → візуалізацыя → апавяданне). [Gartner][1]
І гэта не тэарэтычна. Апытанні паказваюць, што каманды аналітыкі ўжо выкарыстоўваюць штучны інтэлект для ачысткі, аўтаматызацыі і прагназавання — нябачную сантэхніку, якая падтрымлівае працу панэляў кіравання. [Anaconda][2]
Вядома, штучны інтэлект замяняе часткі працы. Але сама праца? Усё яшчэ існуе.
Штучны інтэлект супраць аналітыкаў-людзей: хуткае параўнанне 🧾
| Інструмент/Роля | У чым яно лепшае | Тыповы кошт | Чаму гэта працуе (ці не працуе) |
|---|---|---|---|
| Інструменты штучнага інтэлекту (ChatGPT, Tableau AI, AutoML) | Матэматычныя разлікі, пошук заканамернасцей | Субтытры: бясплатныя → дарагія ўзроўні | Маланкава хуткі, але можа выклікаць «галюцынацыі», калі не кантраляваць [NIST][3] |
| Аналітыкі-людзі 👩💻 | Бізнес-кантэкст, апавяданне гісторый | На аснове заробку (дзікі дыяпазон) | Уносіць нюансы, стымулы і стратэгію ў карціну |
| Гібрыд (штучны інтэлект + чалавек) | Як насамрэч працуе большасць кампаній | Падвойны кошт, больш высокая аддача | Штучны інтэлект выконвае цяжкую працу, людзі кіруюць караблём (безумоўна, гэта формула поспеху) |
Дзе штучны інтэлект ужо перамагае людзей ⚡
Будзем шчырымі: штучны інтэлект ужо перамагае ў гэтых галінах -
-
Апрацоўка велізарных, бязладных набораў дадзеных без нараканняў.
-
Выяўленне анамалій (махлярства, памылкі, выкіды).
-
Прагназаванне тэндэнцый з дапамогай мадэляў машыннага навучання.
-
Стварэнне панэляў кіравання і абвестак практычна ў рэжыме рэальнага часу.
Прыклад: адзін рознічны гандляр сярэдняга рынку ўключыў выяўленне анамалій у дадзеныя аб вяртаннях. Штучны інтэлект заўважыў рэзкі ўсплёск, звязаны з адным з таварных шэрагаў. Аналітык пакапаўся, знайшоў няправільна маркіраваны складскі кантэйнер і спыніў дарагую памылку ў рэкламнай акцыі. Штучны інтэлект заўважыў гэта, але чалавек вырашыў ...
Дзе людзі ўсё яшчэ кіруюць 💡
Лічбы самі па сабе не кіруюць кампаніямі. Рашэнні прымаюць людзі. Аналітыкі:
-
Ператварыце неакуратную статыстыку ў гісторыі, якія сапраўды цікавяць кіраўнікоў .
-
Задавайце дзіўныя пытанні тыпу «што, калі б», якія штучны інтэлект нават не сфармуляваў бы.
-
Выяўленне прадузятасці, уцечкі інфармацыі і этычных памылак (жыццёва важна для даверу) [NIST][3].
-
Замацуйце ідэі ў рэальных стымулах і стратэгіі.
Падумайце пра гэта так: штучны інтэлект можа крыкнуць «продажы ўпалі на 20%», але толькі чалавек можа растлумачыць: «Гэта таму, што канкурэнт зрабіў нейкі трук — вось што мы павінны зрабіць, ці праігнараваць гэта».
Поўная замена? Наўрад ці 🛑
Ёсць спакуса баяцца поўнага паглынання. Але ці рэалістычны сцэнар? Ролі мяняюцца , яны не знікаюць:
-
Менш карпатлівай працы, больш стратэгіі.
-
Людзі вырашаюць, штучны інтэлект паскараецца.
-
Павышэнне кваліфікацыі вырашае, хто квітнее.
Калі казаць пра маштаб, то МВФ бачыць, што штучны інтэлект перафармуе прафесіі «белых каўнерыкаў» — не цалкам іх выдаляе, а перапраектоўвае задачы ў адпаведнасці з тым, што машыны робяць лепш за ўсё. [МВФ][4]
Увядзіце «Перакладчык дадзеных» 🗣️
Найбольш папулярная новая пасада? Перакладчык аналітыкі. Той, хто валодае як «мадэльнымі», так і «канферэнцыйнымі» тэрмінамі. Перакладчыкі вызначаюць выпадкі выкарыстання, звязваюць дадзеныя з рэальнымі рашэннямі і захоўваюць практычныя веды. [McKinsey][5]
Карацей кажучы: перакладчык гарантуе, што аналітыка адказвае на правільную бізнес-праблему, каб кіраўнікі маглі дзейнічаць, а не проста глядзець на дыяграму. [McKinsey][5]
Галіны пацярпелі мацней (і мякчэй) 🌍
-
Найбольш пацярпелі : фінансы, рознічны гандаль, лічбавы маркетынг — хутка развіваючыяся сектары, якія аб'ядноўваюць шмат дадзеных.
-
Сярэдні ўплыў : ахова здароўя і іншыя рэгуляваныя сферы — вялікі патэнцыял, але кантроль запавольвае працэс [NIST][3].
-
Найменш пацярпелі : творчая праца + праца, звязаная з культурай. Хаця нават тут штучны інтэлект дапамагае ў даследаваннях і тэсціраванні.
Як аналітыкі застаюцца актуальнымі 🚀
Вось кантрольны спіс «для падрыхтоўкі да будучыні»:
-
Асвойце асновы штучнага інтэлекту/машыннага навучання (эксперыменты па Python/R, AutoML) [Anaconda][2].
-
Падвойце намаганні па апавяданні гісторый і камунікацыі .
-
Даследуйце дапоўненую аналітыку ў Power BI, Tableau, Looker [Gartner][1].
-
Развівайце экспертныя веды ў даменнай вобласці — ведайце «чаму», а не толькі «што».
-
Практыкуйце навыкі перакладчыка: фармулюйце праблемы, удакладняйце рашэнні, вызначайце поспех [McKinsey][5].
Уявіце сабе штучны інтэлект як свайго памочніка, а не як суперніка.
Вынік: ці варта аналітыкам турбавацца? 🤔
Некаторыя задачы аналітыкаў пачатковага ўзроўню будуць аўтаматызаваны, асабліва паўтаральная падрыхтоўчая праца. Але прафесія не памірае. Яна павышае свой узровень. Аналітыкі, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект, могуць засяродзіцца на стратэгіі, апавяданні гісторый і прыняцці рашэнняў — тым, што праграмнае забеспячэнне не можа імітаваць. [МВФ][4]
Вось і абнаўленне.
Спасылкі
-
Anaconda. Справаздача аб стане навукі аб дадзеных за 2024 год. Спасылка
-
Gartner. Дапоўненая аналітыка (агляд рынку і магчымасці). Спасылка
-
NIST. Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF 1.0). Спасылка
-
МВФ. Штучны інтэлект зменіць сусветную эканоміку. Давайце пераканаемся, што гэта прынясе карысць чалавецтву. Спасылка
-
McKinsey & Company. Перакладчык аналітыкі: новая абавязковая роля. Спасылка