Az alkalmazott mesterséges intelligencia automatizálja az üzleti elemzési betekintéseket. Ez a nyílt válasz, és fontos, mert sok üzleti elemzési (BI) csapat továbbra is túl sok időt tölt kézi adatlekéréssel, műszerfalak karbantartásával és jelentések írásával. Az alkalmazott MI képes átvenni ezen munka egyes részeit: olvassa az adatokat, fedezzen fel mintázatokat, és alakítsa át az eredményeket rövid összefoglalókká, amelyeket az emberek ellenőrizhetnek.
Ez a gyakorlati változás, amivel az üzlettulajdonosok folyamatosan szembesülnek. A hagyományos BI gyakran attól függ, hogy egy személy feltegye a megfelelő kérdést, építse meg a megfelelő diagramot, majd magyarázza el, mit jelent az. Az alkalmazott MI ezt a terhek egy részét szoftverre helyezi át. Segíthet nagy adathalmazok rendezésében, szignálhat szokatlan változásokat, vázlatos narratív összefoglalókat készíthet, és egyszerű nyelven megválaszolhat alapvető kérdéseket.
A legerősebb használat nem a varázslatos előrejelzés. A gyorsabb betekintési folyamat a cél. Egy jó rendszer kapcsolódhat az értékesítési, pénzügyi, ügyfélszolgálati vagy webes adatokhoz, majd megjeleníti azokat a változásokat, amelyek figyelmet érdemelnek. Ez lehet egy hirtelen konverzióesés, a jegyszám növekedése, vagy egy termékvonal, amely máshogy viselkedik, mint a többi. Az érték nemcsak a sebesség. Ugyanakkor a konzisztencia is. A gép fáradás nélkül újra és újra ellenőrizheti ugyanazokat a szabályokat.
Itt változik meg az üzleti elemzési szolgáltatások természete. Sok BI eszköz ma már tartalmaz természetes nyelvű funkciókat, automatikus összefoglalókat és adatmagyarázó eszközöket. Nem kell várni a manuális jelentésre: egy menedzser egyszerű szavakkal feltehet egy kérdést, és strukturált választ kaphat. A legjobb esetekben a rendszer bemutatja az adott válasz mögötti adatokat is, így a felhasználó tesztelheti azt, ahelyett, hogy vakon bíznna egy fekete dobozban.
Úgy véljük, ez az a pont, ahol az alkalmazott MI valódi műveletekben hasznossá válik. Nem arra szolgál, hogy helyettesítse az ítélőképességet. Hanem arra, hogy eltávolítsa a lassú, ismétlődő munkát az útjáról, amely az ítélőképességhez vezet. Egy pénzügyi csapatnak még mindig ellenőriznie kell a számokat. Egy értékesítési csapatnak még mindig meg kell magyaráznia, miért változott egy trend. De az MI lerövidítheti az időt a nyers adat és az első tiszta értelmezés között.
Ennek ellenére egy határ továbbra is fontos marad. Az automatizált betekintés csak olyan jó, mint a tápláló adat. Ha a forrásadat hiányos, késedelmes vagy rosszul címkézett, a kimenet magabiztosnak tűnhet, miközben valójában gyenge. Van egy szélesebb korlát is, közérthető üzleti nyelven: az MI képes összefoglalni a mintázatokat, de nem mindig tudja, melyik mintázat számít a leginkább a cég számára. Az emberi felülvizsgálat továbbra is fontos a kontextus, a prioritás és a kockázat szempontjából.
A másik óvatosság az irányítás. Egy BI rendszer nem válhat olvashatatlan összefoglalók halomává. Ha a betekintés nem vezethető vissza a forráshoz, a csapatok abbahagyják a bizalmat. Ezért a gyakorlatias alkalmazott MI általában akkor működik a legjobban, ha világos lépésekkel rendelkezik: adat be, szabály vagy modell alkalmazása, eredmény megjelenítése, és egy ember, aki képes ellenőrizni az utat. A cél nem a műszerfal elárasztása. A cél az, hogy a következő döntést könnyebb legyen látni.
Az EuroOp LLC-nél ezt mérnöki kérdésnek tekintjük, nem szlogennek. A kérdés az, hogyan kombináljuk a determinisztikus szabályokat, az analitikai logikát és az MI-t úgy, hogy mindegyik hozzáadott értéket biztosítson. Ez azt jelenti, hogy az MI-t szövegolvasásra, csoportosításra, összefoglalásra és értesítésre használjuk, miközben az üzleti szabályok láthatóak maradnak, és az átadás az emberek felé világos. A BI-ban ez az egyensúly fontosabb, mint a modell neve.
Az üzleti elemzési szolgáltatások üzenete egyszerű. Az alkalmazott MI automatizálja a betekintési réteget, nem pedig az egész döntést. Csökkentheti a manuális jelentéskészítési munkát, felgyorsíthatja az elemzést, és segíthet a csapatoknak észrevenni, mi változott. Nem tudná megszüntetni a tiszta adatok, egyértelmű tulajdonosi viszonyok vagy felülvizsgálat szükségességét. Ez a minta őszinte formája.
Az EuroOp Insights követi ezt a gyakorlati vonalat: egy alkalmazott K+F minta, egy hasznos tanulság az EuroOp termékei mögötti csatornából. A BI-ban a hasznos tanulság gyakran ennyire egyszerű: automatizálja az első olvasatot, majd tartsa az embereket felelősnek a végsőért.