چگونه هوش مصنوعی مولد تجزیه و تحلیل داده ها را بازتعریف می کند

هوش مصنوعی مولد نه تنها استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل را آسان‌تر می‌کند، بلکه کیفیت اتوماسیونی را که می‌تواند در طول چرخه عمر تجزیه و تحلیل داده اعمال شود، به‌طور قابل‌توجهی بهبود می‌بخشد.

حزب هوش مصنوعی مولد هنوز هم بیداد می کند. این مزیت هر روز به میلیون‌ها راه دنیای تجارت را تکان داده است و زمین هنوز در حال تغییر است. اکنون، چهار ماه پس از سال ۲۰۲۴، ما شروع به دیدن مشاغل، به ویژه آنهایی که دارای برندهای عملگرایانه کمیاب هستند، شروع به درخواست شواهدی از ارزش، در مورد مسیر بازگشت سرمایه واقعی برگرفته از هوش مصنوعی کرده‌ایم. در حالی که صداهای عمل گرایانه برای افزایش ارزش، رهبران متفکر کسب و کار چگونه پاسخ می دهند؟

Alteryx دقیقاً این سؤال را مطالعه کرد. مسیرهای مشخصی برای رسیدن به ارزش هوش مصنوعی چیست؟ ما مدیران ارشد و اعضای هیئت مدیره را مورد بررسی قرار دادیم و رویکردی روشن برای مهندسی قابلیت‌های هوش مصنوعی نوظهور در نتایج کسب‌وکار پیدا کردیم.

بررسی ما نشان داد که هوش مصنوعی مولد در حال حاضر روی دستیابی به اهداف سازمانی در ۸۰٪ سازمان ها تاثیر می گذارد. چیزی که به عنوان موارد استفاده شماره ۲ و ۳ منجر شد، تجزیه و تحلیل بود – هم ایجاد و هم ترکیب بینش های جدید برای سازمان. این موارد استفاده از نظر استقبال، فقط تولید محتوا را دنبال کردند.

استفاده از هوش مصنوعی مولد در تجزیه و تحلیل

هوش مصنوعی مولد دو فرصت بزرگ را برای مقابله با این چالش ها با بهبود قابلیت استفاده و کارایی ابزارهای تجزیه و تحلیل سازمانی ارائه می دهد.

بیایید ابتدا در مورد قابلیت استفاده صحبت کنیم. هوش مصنوعی مولد استفاده از ابزارهای تحلیلی را آسان‌تر می‌کند. بخش اعظم این امر ناشی از ترکیب رابط های زبان طبیعی است که استفاده از تجزیه و تحلیل را بسیار آسان تر می کند، زیرا “زبان کدگذاری” می تواند زبان طبیعی ساده ای باشد. این بدان معناست که کاربران می توانند به جای یادگیری Python، وظایف تحلیلی پیچیده را با استفاده از زبان انگلیسی اولیه (زبان طبیعی) انجام دهند. همانطور که همه ما می دانیم، زبان های برنامه نویسی منحنی یادگیری بالایی دارند و ممکن است سال ها طول بکشد تا به طور واقعی تسلط پیدا کنند.

بعد، از نظر کارآیی، هوش مصنوعی مولد به طور قابل‌توجهی کیفیت اتوماسیون را بهبود می‌بخشد که می‌تواند در کل چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده، از استخراج، بارگذاری، و تبدیل (ELT) تا آماده‌سازی داده اعمال شود. ، تجزیه و تحلیل و گزارش.

هنگامی که در تجزیه و تحلیل اعمال می شود، هوش مصنوعی مولد:

• مرحله‌های داده‌های پایه ELT را ساده می‌کند: الگوریتم‌های پیش‌بینی برای بهینه‌سازی استخراج داده‌ها، سازمان‌دهی هوشمندانه داده‌ها در حین بارگیری، و تبدیل داده‌ها با تکنیک‌های تشخیص خودکار و عادی‌سازی طرحواره استفاده می‌شوند.
• آماده‌سازی داده‌ها را از طریق غنی‌سازی و کیفیت داده تسریع می‌کند: الگوریتم‌های هوش مصنوعی مقادیر از دست رفته را پیش‌بینی و پر می‌کنند، منابع داده خارجی را برای غنی‌سازی مجموعه داده شناسایی و ادغام می‌کنند، در حالی که تشخیص الگوی پیشرفته و تشخیص ناهنجاری دقت و سازگاری داده‌ها را تضمین می‌کند.
• تحلیل داده‌ها مانند geospatial و autoML را بهبود می‌بخشد: نقشه‌برداری و تجزیه و تحلیل فضایی از طریق مدل‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، تفسیر دقیق داده‌های جغرافیایی را امکان‌پذیر می‌سازد، در حالی که انتخاب خودکار، تنظیم و اعتبارسنجی ماشین مدل های یادگیری کارایی و دقت تحلیل های پیش بینی را افزایش می دهند.
• مرحله نهایی تجزیه و تحلیل، گزارش را ارتقا می دهد: برنامه های کاربردی سفارشی و مولد مبتنی بر هوش مصنوعی، تجسم داده های تعاملی و تجزیه و تحلیل متناسب با نیازهای تجاری خاص را ارائه می دهند. در همین حال، تولید زبان طبیعی داده‌ها را به گزارش‌های روایی – داستان‌های داده – تبدیل می‌کند که بینش‌ها را برای مخاطبان وسیع‌تری قابل دسترسی می‌کند.

برترین موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد برای تجزیه و تحلیل

تأثیر هوش مصنوعی مولد برای تجزیه و تحلیل واضح است. ادغام هوش مصنوعی مولد در تجزیه و تحلیل می‌تواند قابلیت‌های مدل‌های زبان بزرگ را آزاد کند و به کاربران کمک کند کوه‌هایی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا به پاسخ‌هایی برسند که ارزش کسب‌وکار را افزایش می‌دهند. فراتر از تولید محتوا، موارد استفاده برتر برای هوش مصنوعی مولد عبارتند از خلاصه بینش تجزیه و تحلیل (۴۳٪)، تولید بینش تجزیه و تحلیل (۳۲٪)، توسعه کد (۳۱٪)، و مستندات فرآیند (۲۷٪).

Alteryx به خوبی برای پشتیبانی از طیف وسیعی از برنامه‌های هوش مصنوعی مولد، از جمله موارد استفاده زیر، مجهز است که هم ابزارهای توسعه و هم زیرساخت برای استقرار را ارائه می‌کند: 

• تولید بینش: هوش مصنوعی مولد می تواند با منابع داده های مختلف کار کند و آنها را تجزیه و تحلیل کند تا بینشی برای کاربر فراهم کند. برای افزودن ارزش بیشتر، همچنین می‌تواند این بینش‌ها را در قالب‌های قابل هضم‌تر، مانند گزارش ایمیل یا ارائه پاورپوینت، ارائه و خلاصه کند.
• ایجاد مجموعه داده‌ها: گاهی اوقات استفاده از داده‌های واقعی مشتری یا بیمار می‌تواند پرهزینه و پرخطر باشد، اما هوش مصنوعی مولد می‌تواند داده‌های مصنوعی را برای آموزش مدل‌ها، به‌ویژه برای صنایع تحت نظارت، ایجاد کند. استفاده از داده‌های مصنوعی برای ایجاد اثبات مفاهیم می‌تواند استقرار را تسریع کند، در زمان صرفه‌جویی کند و هزینه‌ها را کاهش دهد – و حتی مهم‌تر از آن، خطر نقض قوانین و مقررات بالقوه حریم خصوصی را کاهش دهد.
• خلاصه و مستندات گردش کار: هوش مصنوعی مولد می‌تواند به‌طور خودکار جریان‌های کاری را برای بهبود حاکمیت و قابلیت حسابرسی مستند کند.

ایجاد یک رویکرد جامع و کنترل شده

در حالی که فرصت های بی پایانی برای اتوماسیون و موارد استفاده جدید وجود دارد که هنوز کشف نشده اند، رهبران باید درک کنند که اعتماد هوش مصنوعی و LLM به کیفیت ورودی داده ها بستگی دارد. بینش های تولید شده توسط مدل های هوش مصنوعی فقط به اندازه داده هایی است که آنها به آنها دسترسی دارند. موفقیت مولد هوش مصنوعی مستلزم اجرای حکمرانی داده در سیاست‌ها و شیوه‌های هوش مصنوعی مسئول برای پذیرش هوش مصنوعی است.

به خودی خود، استفاده از هوش مصنوعی مولد بدون حفاظ می‌تواند منجر به نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، نتایج نادرست، توهمات، و بسیاری از خطرات، چالش‌ها و محدودیت‌های دیگر شود. برای شرکت‌ها مهم است که با فروشندگانی کار کنند که اصول و چارچوب‌هایی دارند که با استانداردهای صنعت همسو هستند تا اطمینان حاصل کنند که می‌توانند به طور مسئولانه هوش مصنوعی مولد را در مقیاس اتخاذ کنند.

برای کمک به شرکت‌ها در کاهش این خطرات، Alteryx مکانیسم‌های مختلفی را در پلتفرم خود ایجاد می‌کند تا این چالش‌ها را کنترل کند و فرآیند مدیریت هوش مصنوعی را در طول چرخه عمر ساده‌تر کند، در حالی که بر اصولی استوار است که به ما و مشتریانمان کمک می‌کند هوش مصنوعی را مسئولانه اتخاذ کنیم.​ به عنوان مثال، ما پلتفرم خود را برای ارائه قابلیت‌های مدیریت داده‌های خصوصی ایجاد کرده‌ایم و به مشتریان خود اجازه می‌دهیم آموزش و استقرار هوش مصنوعی خود را به طور کامل در فایروال خود انجام دهند.

در نهایت، اجرای کنترل‌های مناسب و ترکیب مکانیسم‌های بازخورد انسان در حلقه برای فعال کردن تأیید و اعتبارسنجی مداوم مدل‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است. این امر دقت، قابلیت اطمینان و همسویی آنها با نتایج مطلوب را تضمین می کند.

مهندسی قابلیت‌های هوش مصنوعی در حال ظهور در نتایج کسب‌وکار

هنگامی که هوش مصنوعی مولد به طور مسئولانه و به شیوه ای ایمن و تحت کنترل استفاده شود، می تواند منجر به مزایای کلیدی مانند رقابت در بازار (۵۲٪)، امنیت بهبود یافته (۴۹٪)، و بهبود عملکرد یا عملکرد محصول (۴۵٪).

با موتور هوش مصنوعی Alteryx AiDIN برای تجزیه و تحلیل سازمانی، Alteryx پیمایش چشم انداز هوش مصنوعی را در یک سازمان روان تر و قابل مدیریت تر برای تجزیه و تحلیل می کند. به طور کلی، این پلتفرم به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از هوش مصنوعی مولد بر روی داده‌های خود، برای بهبود تجربیات مشتری، ساده‌سازی عملیات و ایجاد تعاملات شخصی، ارزشی از سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی مولد خود کسب کنند.

AsaWhillock معاون و مدیر کل یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در Alteryx.