Rivoluzionare l'analisi dei dati con l'intelligenza artificiale generativa

L'intelligenza artificiale generativa è emersa come una tecnologia rivoluzionaria, generando alcuni casi d'uso incredibili e preziosi nel campo dell'analisi dei dati. L'intelligenza artificiale generativa ha sconvolto il panorama dell'analisi dei dati introducendo capacità senza precedenti nell'elaborazione, nell'interpretazione e nella generazione di valore dei dati. Da quando l'intelligenza artificiale generativa è esplosa per la prima volta sulla scena nel 2022, le organizzazioni hanno esplorato modi per utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per migliorare le esperienze dei clienti, ridurre i costi e aumentare l'efficienza. Questo post è la mia opinione su come l'intelligenza artificiale generativa sta plasmando il modo in cui le organizzazioni interagiscono con i propri dati, li analizzano e ne ricavano valore.

La sfida aziendale attorno all'analisi dei dati

I dati sono la linfa vitale di qualsiasi organizzazione, ma generare una visione significativa da una quantità schiacciante di dati è come cercare di trasformare il fieno in oro. Mi fa ricordare l'ironia acquosa di Rime of the Ancient Mariner, che diceva "Acqua, acqua ovunque, né una goccia da bere", solo che qui cambierei in "Dati, dati ovunque, né alcun valore da vedere". Le aziende stanno ancora lottando per generare valore dai dati, poiché i loro dati diventano sempre più complessi e spesso provengono da fonti disparate. L'enorme volume di dati, le informazioni isolate tra i reparti e la complessità nelle strutture e nei tipi di dati rendono quasi impossibile interpretare e creare una comprensione condivisa dei dati su più domini. C'è anche il fatto che l'80% dei dati non è strutturato (come e-mail, post sui social media, video, file audio e documenti) e non è facilmente accessibile per l'analisi. Gli utenti aziendali non tecnici spesso affrontano sfide con strumenti analitici complessi e finiscono per assumere data scientist qualificati mentre i budget salgono alle stelle. Inoltre, i dati si evolvono nel tempo e i decisori non possono permettersi di perdere informazioni in tempo reale per rimanere al passo con i tempi.

Casi d'uso comuni dell'intelligenza artificiale generativa analitica

Ora che ho menzionato alcune delle sfide legate ai dati organizzativi, condividerò la mia intuizione su come l'intelligenza artificiale di generazione ci sta venendo in soccorso.

L'intelligenza artificiale generativa è alimentata da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che sono modelli di apprendimento profondo su larga scala pre-addestrati su grandi quantità di dati. I trasformatori possono generare testo, immagini, video, grafici, report e riepiloghi in base a un prompt. Un prompt è un'istruzione che indica a uno strumento di intelligenza artificiale generativa cosa fare, ad esempio "riassumi questo post del blog in 50 parole o meno". Gli sviluppatori di intelligenza artificiale generativa creano modelli di intelligenza artificiale, basati su grandi volumi di dati, che gli utenti aziendali possono utilizzare per prendere decisioni, previsioni o raccomandazioni. A differenza dei tradizionali sistemi basati su regole in cui gli algoritmi sono programmati in modo esplicito, l'intelligenza artificiale generativa basata sui dati eccelle nell'apprendimento di modelli, relazioni e comportamenti dai dati che incontra.

Un caso d'uso correlato ai dati per Gen AI è automatizzare la pulizia e la pre-elaborazione dei dati, la generazione di insight in tempo reale, la modellazione di scenari predittivi e la creazione di report e visualizzazioni automatizzate. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio può utilizzare Gen AI per analizzare i modelli di acquisto dei clienti, generare raccomandazioni di marketing personalizzate, prevedere i requisiti di inventario e persino ottimizzare le strategie di prezzo. È qui che inizia la magia di Gen AI e l'elenco dei casi d'uso è ampio e in continua crescita. Utilizzando Generative AI, puoi trasformare la tua analisi dei dati da un processo complesso e dispendioso in termini di tempo che solo gli specialisti possono comprendere in uno strumento decisionale agile, accessibile e intelligente.

Ma sto solo iniziando. Il diagramma sopra mostra ancora più applicazioni di Gen AI nell'analisi dei dati, tra cui: test su SQL o Python generando query o codice da prompt in linguaggio naturale, generazione automatizzata di metadati chiedendo a Gen AI di creare descrizioni e tag per set di dati, creazione di un chatbot per fornire assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 in base alle policy e alla documentazione della tua organizzazione, analisi aziendali generative (BI) chiedendo a Gen AI di creare dashboard o visualizzazioni dei tuoi dati e persino utilizzando Gen AI per eseguire analisi una tantum di un set di dati specifico

Introduzione all'intelligenza artificiale di generazione nelle analisi

Prima di usare Gen AI nel tuo processo di analisi o BI, "determina innanzitutto se i tuoi dati sono pronti". Questo post del blog Is your data ready for Gen AI può aiutarti in questo processo. Testo in SQL/Python: colmare il divario tecnico

Una delle capacità di Gen AI che trovo particolarmente entusiasmante è la sua capacità di convertire i prompt in linguaggio naturale in query SQL precise. Immagina un responsabile marketing che vuole comprendere la segmentazione dei clienti senza una profonda competenza tecnica. Invece di affidarsi a data engineer, ora può semplicemente inserire "Mostrami il 10% dei clienti migliori per spesa annuale che hanno effettuato acquisti negli ultimi tre mesi" in Gen AI e ottenere una risposta!

L'intelligenza artificiale generativa traduce istantaneamente questo prompt leggibile dall'uomo in una query SQL complessa, recuperando le informazioni precise necessarie. Questa capacità fa risparmiare tempo, sì, ma ciò che trovo particolarmente potente è che consente agli utenti non tecnici di eseguire analisi di dati sofisticate in modo indipendente. L'intelligenza artificiale generativa può abbattere da sola i silos e democratizzare l'accesso ai dati nelle tue organizzazioni.

Oltre alla generazione di SQL, Generative AI fa un ulteriore passo avanti e accelera i flussi di lavoro della scienza dei dati convertendo le descrizioni del linguaggio naturale in codice Python completamente funzionale. Gli scienziati e gli analisti dei dati possono ora descrivere i loro requisiti analitici in inglese semplice e il sistema genera gli script Python corrispondenti per la manipolazione dei dati, l'analisi statistica e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico. Per saperne di più su questo argomento, questo post del blog, Generative AI in data analytics - how AI is making it easier to access data , potrebbe essere utile.

Intelligenza artificiale conversazionale: trasformare i prompt in informazioni significative

Gen AI ha il potenziale per generare raccomandazioni intelligenti e suggerimenti contestuali per un impatto nel mondo reale. Considera questi scenari pratici: un fornitore di assistenza sanitaria utilizza Gen AI per analizzare i risultati dei pazienti in più reparti, oppure una catena di vendita al dettaglio identifica opportunità di cross-selling generando complesse analisi del comportamento dei clienti. Gen AI può fornire raccomandazioni identificando potenziali modelli nascosti nei dati, suggerendo analisi aggiuntive pertinenti, evidenziando potenziali rischi o correlazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti e offrendo approfondimenti contestuali che migliorano il processo decisionale.

Utilizzando Gen AI, ad esempio, un direttore delle vendite che interroga i ricavi mensili potrebbe non solo ricevere i dati richiesti, ma anche ottenere informazioni aggiuntive su potenziali opportunità di crescita, tendenze stagionali o segmenti di mercato emergenti.

Generazione automatizzata di metadati

Questo è uno dei miei usi preferiti di Gen AI, perché può occuparsi di compiti importanti ma che possono essere noiosi per gli esseri umani. Gen AI può creare automaticamente metadati contestuali e ricchi per i prodotti di dati analizzando il contenuto e la struttura dei set di dati. Può generare descrizioni complete e identificare e suggerire tag pertinenti per le risorse di dati.

I modelli di tagging semantico possono creare tag intelligenti e consapevoli del contesto e utilizzare la comprensione del linguaggio naturale per identificare relazioni sfumate tra elementi di dati. Le funzionalità di tagging automatico migliorano la rilevabilità e la gestione dei dati, aumentando l'efficienza risparmiando tempo sulla creazione manuale di tag.

A loro volta, questi ricchi metadati non solo semplificano la collaborazione condividendo risorse con stakeholder interni o esterni, ma facilitano anche la conformità alle policy e ai controlli di governance dei dati.

Chatbot: amplificare il supporto clienti

Le organizzazioni hanno utilizzato l'intelligenza artificiale conversazionale per migliorare i servizi clienti con l'aiuto dei chatbot. L'intelligenza artificiale conversazionale funziona utilizzando l'apprendimento automatico (ML), che apprende dalle interazioni passate, e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che risponde alle interazioni umane. I chatbot simulano le conversazioni umane per migliorare l'esperienza del cliente fornendo risposte immediate 24 ore su 24.

I chatbot possono aiutare a ridurre o eliminare i tempi di attesa per le richieste di base e aiutare gli utenti a trovare informazioni rilevanti in tempo reale. I chatbot possono essere utili nell'integrazione della knowledge base e nel fornire risposte contestuali agli utenti. Tutti questi vantaggi contribuiscono notevolmente a migliorare la soddisfazione degli utenti, ridurre i costi di supporto e fornire assistenza coerente e personalizzata agli utenti. Mentre tutti questi vantaggi sembrano redditizi, dobbiamo assicurarci che i chatbot siano ampiamente testati con vincoli e guardrail chiaramente definiti per garantire l'accuratezza e la pertinenza delle risposte.

Gen BI: Democratizzare l'analisi dei dati

Questa è una delle mie applicazioni preferite di Gen AI, perché credo che la maggior parte degli utenti interni possa trarre vantaggio dall'avere accesso diretto ai dati aziendali. "Generative BI" è un termine che utilizzo quando gli utenti aziendali utilizzano l'intelligenza artificiale conversazionale per accedere ai dati aziendali per generare visualizzazioni e dashboard personalizzate. Quindi, il tuo strumento Gen AI diventa uno strumento Gen BI.

È possibile utilizzare Gen BI per fornire analisi AI self-service, che possono integrare NLP, strumenti di creazione per creare dashboard personalizzate, integrazioni di dati e collaborazione per un facile utilizzo dei report.

Ciò che fa Gen BI, in sostanza, è democratizzare l'accesso all'analisi togliendola dalle mani del team BI e consegnandola direttamente agli utenti. Gen BI aiuta un numero maggiore di utenti e stakeholder non tecnici a lavorare direttamente con i dati. L'integrazione dell'IA nelle soluzioni BI consente la generazione automatizzata di dashboard dinamiche, la creazione intelligente di grafici e diagrammi, raccomandazioni di visualizzazione automatizzate e rappresentazioni di dati sensibili al contesto.

Prossimi passi: provare Gen AI con i tuoi dati

In questo post del blog, ho evidenziato alcune delle sfide con l'analisi dei dati e ho fornito cinque casi d'uso che puoi provare a iniziare a usare Gen AI nelle tue analisi oggi stesso. Gen AI ha il potere di rendere tutti i tuoi dati isolati più accessibili e, in definitiva, più utilizzabili per tutto, dai chatbot dei clienti alle dashboard di vendita approfondite.

Se vuoi provarlo, AVRIO è una piattaforma dati basata sull'intelligenza artificiale che genera analisi, approfondimenti, opportunità e raccomandazioni in tempo reale da tutti i tuoi dati (strutturati e non strutturati) tramite conversazioni intuitive. Contattaci per una demo personalizzata qui .