AI сүүлийн үед ажлын амьдралын өнцөг булан бүрт нэвтэрч байна - имэйл, хувьцааны сонголт, тэр ч байтугай төслийн төлөвлөлт. Мэдээжийн хэрэг, энэ нь том аймшигт асуултыг төрүүлдэг: мэдээллийн шинжээчид цавчих блок дээр дараагийнх нь уу? Шударга хариулт нь ядаргаатай юм. Тиймээ, хиймэл оюун ухаан нь тоон үзүүлэлтийг гаргахдаа хүчтэй, гэхдээ өгөгдлийг бизнесийн бодит шийдвэртэй холбох замбараагүй, хүний тал нь юу? Энэ нь хүмүүст маш их хамааралтай хэвээр байна.
Энгийн технологийн шуугиан дэгдээхгүйгээр үүнийг задалцгаая.
Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:
🔗 Өгөгдлийн шинжээчдэд зориулсан хиймэл оюун ухааны шилдэг хэрэгслүүд
Шинжилгээ, шийдвэр гаргах чадварыг сайжруулах шилдэг AI хэрэгслүүд.
🔗 Өгөгдлийн шинжилгээ хийх үнэгүй хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд
Өгөгдлийн ажилд зориулсан хамгийн сайн үнэгүй хиймэл оюун ухааны шийдлүүдийг судлаарай.
🔗 Өгөгдлийн шинжилгээг өөрчлөх Power BI AI хэрэгслүүд
Power BI нь өгөгдлийн ойлголтыг сайжруулахын тулд AI-г хэрхэн ашигладаг вэ?
AI яагаад мэдээллийн шинжилгээнд сайн ажилладаг вэ 🔍
AI бол илбэчин биш, гэхдээ энэ нь шинжээчдийн анхаарлыг татахад хүргэдэг хэд хэдэн ноцтой давуу талуудтай:
-
Хурд : Их хэмжээний өгөгдлийн багцыг ямар ч дадлагажигчаас илүү хурдан зажилдаг.
-
Загварын толбо : Хүмүүсийн орхигдуулж болзошгүй нарийн гажиг, чиг хандлагыг олж авдаг.
-
Автоматжуулалт : Уйтгартай битүүдийг зохицуулдаг - өгөгдөл бэлтгэх, хянах, тайлан гаргах.
-
Урьдчилан таамаглах : Тохиргоо хатуу байх үед ML загварууд дараа нь юу болохыг урьдчилан таамаглах боломжтой.
Салбарын онцлох үг бол өргөтгөсөн аналитик - хиймэл оюун ухаан нь дамжуулах хоолойн хэсгүүдийг зохицуулахын тулд BI платформд боловсруулагдсан (бэлтгэл → дүрслэл → өгүүлэмж). [Гартнер][1]
Мөн энэ нь онолын хувьд биш юм. Өдөр тутмын аналитик багууд цэвэрлэх, автоматжуулалт, урьдчилан таамаглахдаа хяналтын самбарыг амьд байлгадаг үл үзэгдэх сантехникийн хиймэл оюун ухаанд хэрхэн түшиглэдэг болохыг судалгаанууд харуулсаар байна. [Анаконда][2]
ажлын хэсгүүдийг орлуулдаг нь гарцаагүй Гэхдээ ажил өөрөө? Одоо ч зогсож байна.
AI болон хүний шинжээчид: хурдан зэрэгцэн 🧾
| Хэрэгсэл/Үүрэг | Энэ нь юугаараа хамгийн сайн бэ | Ердийн зардал | Энэ яагаад ажилладаг вэ (эсвэл бүтэлгүйтдэг) |
|---|---|---|---|
| AI хэрэгслүүд (ChatGPT, Tableau AI, AutoML) | Математикийн хямрал, хэв маягийг хайх | Дэлгэрэнгүй: үнэ төлбөргүй → үнэтэй давхаргууд | Аянга хурдан, гэхдээ шалгахгүй бол "галлюцинация" болно [NIST][3] |
| Хүний шинжээчид 👩💻 | Бизнесийн нөхцөл байдал, түүх ярих | Цалин дээр суурилсан (зэрлэг хүрээ) | Зурган дээр нюанс, урамшуулал, стратегийг авчирдаг |
| Гибрид (AI + Хүн) | Ихэнх компаниуд хэрхэн ажилладаг | Давхар зардал, өндөр ашиг | Хиймэл оюун ухаан маш их ажилладаг, хүмүүс хөлөг онгоцыг удирддаг (ялах томъёолол) |
Хиймэл оюун ухаан аль хэдийн хүнийг ялж чадсан газар ⚡
Бодит байцгаая: AI эдгээр салбарт аль хэдийн ялсан -
-
Асар том, эмх замбараагүй өгөгдлийн багцуудыг гомдолгүйгээр маргаж байна.
-
Аномали илрүүлэх (хууран мэхлэлт, алдаа, хэт давсан үзүүлэлт).
-
ML загвараар чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах.
-
Бодит цаг хугацаанд хяналтын самбар болон сэрэмжлүүлэг үүсгэх.
Тохиолдол: зах зээлийн нэг дундын жижиглэнгийн худалдагч өгөөжийн өгөгдөлд гажиг илрүүлэх утастай. AI нь нэг SKU-тай холбогдсон баяжуулалтыг олж мэдэв. Шинжээч ухаж, буруу шошготой агуулахын хогийн сав олж, сурталчилгааны үнэтэй алдааг зогсоов. AI анзаарсан ч хүн шийдсэн .
Хүмүүс захирч байгаа газар 💡
Зөвхөн тоо л компанийг удирддаггүй. Хүмүүс шүүлтийн дуудлагыг авчирдаг. Шинжээчид:
-
Эмх замбараагүй статистикийг удирдах ажилтны санаа тавьдаг түүх .
-
Хиймэл оюун ухаан бүрдэхгүй байсан "хэрэв яах вэ" гэсэн хачирхалтай асуултуудыг асуу.
-
Хагархай, гоожиж, ёс суртахууны алдааг олж ав (итгэлцэлд амин чухал) [NIST][3].
-
Бодит урамшуулал, стратегийн талаархи ойлголтыг зангуу.
Ингэж бодоод үз дээ: хиймэл оюун ухаан “борлуулалт 20%-иар буурсан” гэж хашгирч болох ч зөвхөн хүн л “Өрсөлдөгч нь хоцрогдсон учраас бид үүнийг эсэргүүцэх үү, эс хайхрахгүй байна уу” гэж тайлбарлаж чадна.
Бүрэн солих уу? Магадгүй 🛑
Бүрэн эрхшээлдээ орохоос айх нь сонирхол татаж байна. Гэхдээ бодит хувилбар уу? Дүрүүд солигддог , тэд алга болдоггүй:
-
Уурлах ажил бага, илүү стратеги.
-
Хүн арбитрт ханддаг, хиймэл оюун ухаан хурдасдаг.
-
Ур чадвар дээшлүүлэх нь хэн хөгжихийг шийддэг.
ОУВС-г жижигрүүлснээр хиймэл оюун ухаан нь цагаан захтны ажлын байрыг өөрчлөн, тэдгээрийг шууд устгахгүй, харин машинууд хамгийн сайн хийдэг ажлуудыг дахин төлөвлөдөг болохыг харж байна. [ОУВС][4]
"Өгөгдлийн орчуулагч"-ыг оруулна уу 🗣️
Шинээр гарч ирж буй хамгийн халуухан дүр? Аналитик орчуулагч. "Загвар" болон "Зөвлөлийн танхим" гэж хоёуланг нь ярьдаг хүн. Орчуулагчид хэрэглээний тохиолдлуудыг тодорхойлж, өгөгдлийг бодит шийдвэртэй холбож, ойлголтыг практикт хадгалдаг. [МкКинси][5]
Товчхондоо: орчуулагч аналитик нь зөв асуудалд хариулт өгөхийг баталгаажуулдаг - ингэснээр удирдагчид график ширтээд зогсохгүй ажиллах боломжтой. [McKinsey][5]
Аж үйлдвэрүүд илүү хүчтэй (мөн илүү зөөлөн) цохилт өгсөн 🌍
-
Хамгийн их өртсөн : санхүү, жижиглэнгийн худалдаа, дижитал маркетинг - хурдацтай хөгжиж буй, өгөгдөл ихтэй салбарууд.
-
Дунд зэргийн нөлөөлөл : эрүүл мэнд болон бусад зохицуулалттай салбарууд - асар их боломж, гэхдээ хяналт нь бүх зүйлийг удаашруулдаг [NIST][3].
-
Хамгийн бага өртсөн : бүтээлч + соёлын хүнд ажил. Хэдийгээр энд ч гэсэн AI нь судалгаа, туршилт хийхэд тусалдаг.
Шинжээчид хэрхэн хамааралтай хэвээр байна 🚀
Энд "ирээдүйг баталгаажуулах" хяналтын хуудас байна:
-
AI/ML үндсэн (Python/R, AutoML туршилтууд) [Anaconda][2] ашиглан тухтай байгаарай.
-
Өгүүллэг болон харилцаа холбоог хоёр дахин бууруул .
-
Power BI, Tableau, Looker [Gartner][1] дээрх өргөтгөсөн аналитикийг судлаарай.
-
Домэйн мэдлэгээ хөгжүүлээрэй - зөвхөн "юу"-г бус "яагаад"-ыг мэдэж аваарай.
-
Орчуулагчийн дадал зуршлыг дадлагажуулах: асуудлыг тодорхойлох, шийдвэрээ тодруулах, амжилтыг тодорхойлох [МакКинси][5].
AI-г өөрийн туслах гэж бодоорой. Таны өрсөлдөгч биш.
Хамгийн гол нь: Шинжээчид санаа зовох ёстой юу? 🤔
Зарим анхан шатны түвшний шинжээчийн даалгавруудыг болно , ялангуяа давтагдах бэлтгэл ажил. Гэхдээ мэргэжил нь үхдэггүй. Энэ нь түвшин ахиж байна. Хиймэл оюун ухааныг хүлээн зөвшөөрдөг шинжээчид стратеги, түүх ярих, шийдвэр гаргахад анхаарлаа төвлөрүүлдэг - програм хангамж нь хуурамч байж чадахгүй. [ОУВС][4]
Энэ бол шинэчлэл юм.
Лавлагаа
-
Анаконда. Мэдээллийн шинжлэх ухааны байдал 2024 оны тайлан. Холбоос
-
Гартнер. Өргөтгөсөн аналитик (зах зээлийн тойм ба боломжууд). Холбоос
-
NIST. AI эрсдэлийн удирдлагын тогтолцоо (AI RMF 1.0). Холбоос
-
ОУВС. AI нь дэлхийн эдийн засгийг өөрчилнө. Энэ нь хүн төрөлхтөнд ашиг тустай гэдэгт итгэлтэй байцгаая. Холбоос
-
McKinsey & Company. Аналитик орчуулагч: Шинэ байх ёстой үүрэг. Холбоос