Kecerdasan Buatan dalam Analisis Bisnis: Tantangan bagi Investor dan Pengembang

Disponsori

Manfaat AI untuk Analisis Bisnis

Pengalaman saat memperkenalkan AI dan implementasi pengembangan konseptual tertentu dan solusi percontohan, yang baru saja disetujui di pasar, berbicara tentang manfaat penggunaan AI di bidang Ilmu Data dan Analisis Bisnis. Gartner memprediksi bahwa kedua daerah ini akan bertemu dalam waktu dekat.

Menurut Survei Bagi para pemimpin bisnis, manfaat utama penggunaan AI dalam analisis data mencakup penghapusan tugas yang berulang, otomatisasi proses kerja, optimalisasi proses bisnis, pengambilan keputusan yang lebih baik, dan pembuatan arahan dan ide baru yang menjanjikan. Mari kita lihat lebih dekat masing-masing manfaat ini.

Penghapusan tugas yang berulang

Ini adalah salah satu manfaat utama dari pengenalan Machine Learning dan teknologi AI lainnya ke dalam proses bisnis, yang memungkinkan Analis untuk fokus melakukan tugas yang lebih kreatif. Ini mengacu pada otomatisasi pekerjaan dengan data ketika upaya utama untuk pencarian, pembentukan, dan penyajiannya dilakukan oleh Machine Intelligence, yang membebaskan waktu tambahan bagi karyawan.

Misalnya, di sektor keuangan, AI membantu merampingkan proses akuntansi dan dengan andal melakukan tugas yang dapat diprediksi seperti entri data, pembayaran dan pembuatan faktur, dll., sehingga catatan keuangan disimpan. seakurat mungkin. Otomatisasi proses membantu menghilangkan kesalahan manusia biasa saat bekerja dengan data dan menjadikan tugas teknis bagi karyawan sebagai objek pemantauan dan kontrol, bukan objek produksi saat ini.

Pemasar dan Analis Bisnis juga dapat beralih dari melakukan tugas berulang mengumpulkan dan menganalisis informasi dari berbagai sumber ke bekerja dengan algoritme dan model perangkat lunak. Algoritma dan model ini melakukan tugas-tugas ini jauh lebih cepat dan lebih efisien daripada orang. Hal ini memungkinkan perusahaan besar untuk mengurangi staf pekerja teknis terlibat dalam transaksi otomatis dan mengumpulkan dan menyortir informasi. Karyawan perusahaan kecil dan perusahaan rintisan dapat, pada gilirannya, melaksanakan tugasnya secara efisien. Selain itu, seperti penelitian oleh Forrester menunjukkan, produktivitas karyawan meningkat secara signifikan ketika tugas harian dan non-rutin diotomatisasi.

Pengambilan keputusan yang lebih baik

Ini adalah manfaat utama lain menggunakan AI dalam Ilmu Data. Menghilangkan tugas yang berulang dan meningkatkan pengambilan keputusan dengan AI membantu pekerja otak menjadi lebih kreatif dan fokus pada pekerjaan intelektual, menurut 84% peserta dalam a oleh Forbes Insights untuk Microsoft. Jelas, pengambilan keputusan terutama mempengaruhi area manajemen dan mempengaruhi perencanaan strategis, yang penting bagi manajemen puncak dan pemegang saham. Secara tradisional, data yang diperlukan untuk pengambilan keputusan ada dalam bentuk Sistem Catatan, dan bekerja dengan ini jatuh ke analis dan manajer. Tapi hari ini, Sistem Intelijen diluncurkan menggunakan algoritma AI. Mereka “dapat menawarkan semua kemampuan SOR sambil juga menyediakan data dan wawasan yang diperlukan untuk membuat keputusan yang lebih baik di seluruh bisnis.”

Banyak dari proses ini masih memerlukan Analis Digital dan Penangan Data, yang mengoptimalkan dan memverifikasi model dan grafik, untuk memeliharanya, tetapi AI melakukan pemrosesan data itu sendiri pada tingkat yang jauh lebih intensif. Ini mempengaruhi manajemen rantai pasokan dan personel, peramalan bisnis, optimalisasi biaya, dan bekerja dengan klien dan organisasi mitra. Sirkuit pengambilan keputusan yang ditingkatkan membantu mengurangi risiko pengaruh data palsu dan pengambilan keputusan yang terlambat, meningkatkan akurasi dan kecepatan bekerja dengan informasi.

Generasi ide yang menjanjikan

Ini adalah manfaat utama lain dari penerapan teknologi AI di Analisis bisnis. Menurut survei yang telah disebutkan oleh Forbes Insights, sekitar 41% responden percaya bahwa kemampuan AI untuk mendeteksi ide-ide "tak terlihat" dan mengantisipasi konteks yang diperlukan yang diperlukan untuk memproses data dengan benar adalah penting, dan 45% responden menganggapnya sangat penting.

Dengan kata lain, AI memungkinkan untuk mengatur informasi dengan cara alternatif. Teknologi semacam itu melampaui persepsi manusia dan melihat pola dan anomali di tempat-tempat yang mungkin tidak diperhatikan orang. Pengembangan ide-ide yang menjanjikan dicapai melalui penggunaan keduanya skema analisis data heuristik dan interaksi multifungsi AI dengan berbagai penyimpanan dan database, yang memungkinkan untuk mendeteksi pola yang tidak jelas.

Kredensial mikro optimasi model prediktif memungkinkan untuk meramalkan perubahan permintaan dan kebutuhan akan produk atau layanan baru, serta membuka dan mengembangkan pasar baru yang fundamental, seperti halnya dengan toko aplikasi dan AirBnB.

Keunikan penting dalam menggunakan AI untuk analitik adalah Akses 24/7 ke hasilnya. Hal ini memungkinkan para pemimpin bisnis untuk menentukan indikator kinerja bisnis yang penting, membuat penyesuaian yang diperlukan saat muncul, menegosiasikan penjualan, membuat keputusan perekrutan dan penggalangan dana, dan menyimpulkan perjanjian kemitraan – semua ini dengan cepat dan waktu nyata.

Untuk memungkinkan solusi seperti itu, alat AI baru harus sepenuhnya beralih ke penciptaan rantai transfer data yang menjanjikan dan tidak terfragmentasi (Rantai Pasokan Data Anti-Rapuh, Masa Depan-bukti). Sebagai terkenal oleh Irfan Khan, pendiri dan CEO CLOUDSUFI:

“Pendekatan yang tepat untuk penilaian dan monetisasi data dapat mengungkap kemungkinan tanpa batas, termasuk berpusat pada pelanggan, efisiensi operasional, keunggulan kompetitif, kemitraan strategis, operasi yang efisien, peningkatan profitabilitas, dan aliran pendapatan baru.”

Penggunaan data dari perangkat multimedia modern bisa sangat efektif, pemrosesan informasi yang memberikan gambaran tentang banyak proses produksi dan perilaku klien.

Manfaat lain dari teknologi AI

Menurut oleh RELX, sistem yang dioptimalkan dan biaya yang lebih rendah adalah manfaat bisnis utama lainnya dari sistem AI. Efisiensi proses ditingkatkan dengan otomatisasi tingkat tinggi, lebih sedikit kesalahan, dan penggunaan sumber daya yang lebih baik. Algoritme canggih untuk bekerja dengan data memungkinkan untuk membangun skema produksi yang optimal, rantai pasokan, dan model manajemen personalia yang efektif.

Menurut McKinsey, solusi tersebut sangat efektif dalam mengurangi biaya dan meningkatkan profitabilitas bagi perusahaan di sektor pemasaran, penjualan, dan manufaktur. Secara umum, peningkatan terjadi di semua bidang yang signifikan.

Terakhir, keuntungan penting menggunakan AI for Business Analytics mencakup pendekatan yang berpusat pada klien, skema retensi klien yang ditingkatkan melalui mekanisme untuk mempelajari tuntutan pribadi mereka, dan menawarkan solusi yang sesuai pada tingkat algoritma pemrosesan data yang cerdas.

Layanan ini telah diterapkan sebagian sebagai bagian dari algoritme periklanan kontekstual, konsultan bot, dan rekomendasi pribadi di situs web dan dalam surat. Bekerja dengan data pribadi klien membantu menciptakan model permintaan langsung dan yang ditekan, serta membangun hubungan pribadi antara perusahaan dan klien setiap saat.

Tentu saja, teknologi AI tidak menyelesaikan setiap masalah klien. Menurut survei oleh Accenture, sebagian besar pembeli masih lebih suka berinteraksi dengan staf manusia untuk menerima saran atau rekomendasi. Tetapi harus diingat bahwa jika layanan klien tidak dibangun dengan baik, misalnya, karena kurangnya spesialis, lebih dari setengah pembeli akan lebih memilih untuk mencari penyedia baru.

Kesimpulan

Jadi, di antara manfaat utama menggunakan AI untuk Ilmu Data dan Analisis Bisnis adalah sebagai berikut:

• penghapusan tugas yang berulang dan otomatisasi tugas non-rutin,
• meningkatkan proses pengambilan keputusan dan meminimalkan risiko,
• generasi ide yang menjanjikan dan optimalisasi model prediktif, memasuki pasar baru;
• optimalisasi sistem dan pengurangan biaya;
• skema retensi klien yang lebih baik.

Secara teori, keunggulan ini secara signifikan berkontribusi pada promosi teknologi AI ke pasar untuk layanan bisnis, analitik, dan layanan outsourcing TI. Bagaimanapun, tren saat ini juga ditentukan oleh keberhasilan dan kegagalan kasus-kasus tertentu dari pengenalan teknologi semacam itu, yang akan kita bahas di bagian ketiga artikel ini.