Intelligenza artificiale nell'analisi aziendale: sfide per investitori e sviluppatori

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Vantaggi dell'IA per l'analisi aziendale

L'attuale esperienza di introduzione dell'IA e l'implementazione di alcuni sviluppi concettuali e soluzioni pilota, che sono appena stati approvati sul mercato, parlano dei vantaggi dell'utilizzo dell'IA nel campo della scienza dei dati e dell'analisi aziendale. Gartner prevede che queste due aree convergeranno nel prossimo futuro.

Secondo sondaggi dei leader aziendali, i principali vantaggi dell'utilizzo dell'IA nell'analisi dei dati includono l'eliminazione di attività ripetitive, l'automazione dei processi di lavoro, l'ottimizzazione dei processi aziendali, un migliore processo decisionale e la generazione di nuove direzioni e idee promettenti. Diamo un'occhiata più da vicino a ciascuno di questi vantaggi.

Eliminazione dei compiti ripetitivi

Questo è uno dei principali vantaggi dell'introduzione dell'apprendimento automatico e di altre tecnologie di intelligenza artificiale nei processi aziendali, che consente agli analisti di concentrarsi sull'esecuzione di attività più creative. Questo si riferisce all'automazione del lavoro con i dati quando gli sforzi principali per la sua ricerca, formazione e presentazione sono effettuati da Machine Intelligence, liberando tempo aggiuntivo per i dipendenti.

Ad esempio, nel settore finanziario, l'IA aiuta a semplificare i processi contabili ed eseguire in modo affidabile attività prevedibili come l'immissione di dati, il pagamento e la fatturazione, ecc., in modo da mantenere i registri finanziari il più preciso possibile. L'automazione dei processi aiuta a eliminare i tipici errori umani quando si lavora con i dati e rende le attività tecniche per un dipendente un oggetto di monitoraggio e controllo, non un oggetto della produzione corrente.

Gli esperti di marketing e gli analisti aziendali possono anche passare dall'esecuzione di attività ripetitive di raccolta e analisi di informazioni da varie fonti al lavoro con algoritmi e modelli software. Questi algoritmi e modelli eseguono queste attività in modo molto più veloce ed efficiente delle persone. Ciò consente alle grandi aziende di farlo ridurre il personale degli operai tecnici coinvolti nelle transazioni automatiche e nella raccolta e smistamento delle informazioni. I dipendenti di piccole imprese e startup possono, a loro volta, svolgere i propri compiti in modo efficiente. Inoltre, come ricerca di Forrester mostra, la produttività dei dipendenti aumenta significativamente quando le attività quotidiane e non di routine sono automatizzate.

Migliore processo decisionale

Questo è un altro grande vantaggio dell'utilizzo dell'IA nella scienza dei dati. Eliminare i compiti ripetitivi e migliorare il processo decisionale con l'IA è ciò che aiuta i lavoratori del cervello a diventare più creativi e concentrarsi sul lavoro intellettuale, secondo l'84% dei partecipanti a un sondaggio di Forbes Insights per Microsoft. Ovviamente, il processo decisionale riguarda principalmente l'area del management e influenza la pianificazione strategica, che è importante per il top management e gli azionisti. Tradizionalmente, i dati necessari per il processo decisionale esistevano sotto forma di Systems of Record e lavorare con questo spettava ad analisti e manager. Ma oggi, Sistemi di Intelligenza vengono lanciati utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. Essi "può offrire tutte le capacità di un SOR fornendo allo stesso tempo i dati e le informazioni necessarie per prendere decisioni migliori in tutta l'azienda".

Molti di questi processi richiedono ancora analisti digitali e gestori di dati, che ottimizzano e verificano modelli e grafici, per mantenerli, ma l'IA esegue l'elaborazione dei dati stessa a un livello molto più intensivo. Questo colpisce la gestione delle catene di approvvigionamento e del personale, la previsione aziendale, l'ottimizzazione dei costi e il lavoro con i clienti e le organizzazioni partner. I circuiti decisionali migliorati aiutano a mitigare i rischi di influenza da dati falsi e processi decisionali tardivi, aumentando l'accuratezza e la velocità di lavoro con le informazioni.

Generazione di idee promettenti

Questo è un altro vantaggio chiave dell'implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale business Analytics. Secondo il già citato sondaggio di Forbes Insights, circa il 41% degli intervistati ritiene che la capacità dell'IA di rilevare idee "invisibili" e anticipare il contesto necessario per elaborare correttamente i dati sia significativa e il 45% degli intervistati lo considera di fondamentale importanza.

In altre parole, l'IA consente di organizzare le informazioni in modo alternativo. Tali tecnologie vanno oltre la percezione umana e vedono schemi e anomalie in luoghi a cui le persone potrebbero non prestare attenzione. Lo sviluppo di idee promettenti si ottiene attraverso l'uso di entrambi schemi di analisi euristica dei dati e la interazione multifunzionale dell'IA con una varietà di archivi e database, che consente di rilevare schemi non ovvi.

La sezione ottimizzazione dei modelli predittivi permette di prevedere le variazioni della domanda e la necessità di nuovi prodotti o servizi, nonché aprire e sviluppare mercati fondamentalmente nuovi, come nel caso degli app store e di AirBnB.

Un'importante particolarità dell'utilizzo dell'IA per l'analisi è Accesso 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX ai suoi risultati. Ciò consente ai leader aziendali di determinare importanti indicatori di prestazioni aziendali, apportare le modifiche necessarie man mano che appaiono, negoziare vendite, prendere decisioni di assunzione e raccolta fondi e concludere accordi di partnership: tutto questo in modo rapido e in tempo reale.

Per rendere possibili tali soluzioni, i nuovi strumenti di intelligenza artificiale devono passare completamente alla creazione di catene di trasferimento dei dati promettenti e non frammentate (catene di fornitura di dati a prova di futuro e anti-fragili). Come noto di Irfan Khan, fondatore e CEO di CLOUDSUFI:

"Il giusto approccio alla valutazione e alla monetizzazione dei dati può svelare possibilità illimitate, tra cui centralità del cliente, efficienza operativa, vantaggio competitivo, partnership strategiche, operazioni efficienti, maggiore redditività e nuovi flussi di entrate".

L'uso dei dati dei moderni dispositivi multimediali può essere particolarmente efficace, l'elaborazione delle informazioni da cui si ha un'idea di molti processi produttivi e del comportamento del cliente.

Altri vantaggi delle tecnologie di intelligenza artificiale

Secondo un sondaggio di RELX, sistemi ottimizzati e costi ridotti sono altri vantaggi aziendali chiave dei sistemi di intelligenza artificiale. L'efficienza dei processi è aumentata da un elevato livello di automazione, meno errori e un migliore utilizzo delle risorse. Tali algoritmi avanzati per lavorare con i dati consentono di costruire schemi di produzione ottimali, catene di approvvigionamento e modelli efficaci di gestione del personale.

Secondo McKinsey, tali soluzioni sono particolarmente efficaci nel ridurre i costi e aumentare la redditività per le aziende nei settori del marketing, delle vendite e della produzione. In generale, l'aumento si sta verificando in tutte le aree significative.

Infine, gli importanti vantaggi dell'utilizzo dell'IA per Business Analytics includono un approccio incentrato sul cliente, migliori schemi di fidelizzazione dei clienti attraverso meccanismi per studiare le loro esigenze personali e offrire soluzioni adeguate a livello di algoritmi di elaborazione dati intelligenti.

Questi servizi sono già stati in parte implementati nell'ambito di algoritmi di pubblicità contestuale, consulenti bot e consigli personali sui siti Web e negli invii. Lavorare con i dati personali dei clienti aiuta a creare modelli della loro domanda diretta e repressa e costruire relazioni personali tra l'azienda e i clienti 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX.

Naturalmente, le tecnologie di intelligenza artificiale non risolvono tutti i problemi dei clienti. Secondo i sondaggi di Accenture, la maggior parte degli acquirenti preferisce ancora interagire con il personale umano per ricevere consigli o raccomandazioni. Ma va tenuto presente che se il servizio clienti è mal stabilito, ad esempio a causa della mancanza di specialisti, più della metà degli acquirenti preferirà cercare nuovi fornitori.

Conclusione

Pertanto, tra i principali vantaggi dell'utilizzo dell'IA per la scienza dei dati e l'analisi aziendale ci sono i seguenti:

• eliminazione delle attività ripetitive e automazione delle attività non di routine,
• processi decisionali migliorati e rischi ridotti al minimo,
• generazione di idee promettenti e ottimizzazione di modelli predittivi, ingresso in nuovi mercati;
• ottimizzazione dei sistemi e riduzione dei costi;
• migliori schemi di fidelizzazione dei clienti.

In teoria, questi vantaggi contribuiscono in modo significativo alla promozione delle tecnologie di intelligenza artificiale nei mercati dei servizi aziendali, dell'analisi e Servizi di outsourcing informatico. Ad ogni modo, la tendenza attuale è determinata anche dai successi e dai fallimenti di casi specifici di introduzione di tali tecnologie, di cui parleremo nella terza parte di questo articolo.