我最近與領(lǐng)先的企業(yè)分析平臺Alteryx首席執(zhí)行官安迪·麥克米倫（Andy Macmillan）的對話強調(diào)了這一在AI革命中的關(guān)鍵但不足的作用。正如麥克米倫（MacMillan）所解釋的那樣，原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與AI-Ready信息之間的差距需要人類的專業(yè)知識，將技術(shù)知識與深層業(yè)務(wù)知識相結(jié)合。

麥克米倫告訴我：“我認為由于AI，將會出現(xiàn)一系列新角色。” “我認為我們已經(jīng)談?wù)摿水?dāng)今的技術(shù)角色。正在建立大型語言模型的人，正在建立AI代理商的人。但是我認為也將需要的是商業(yè)專業(yè)知識。”

AI-DATA斷開連接

大多數(shù)組織花了數(shù)十年的時間圍繞業(yè)務(wù)應(yīng)用程序組織數(shù)據(jù)。您的CRM數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化以支持您的CRM軟件。您的ERP數(shù)據(jù)是為ERP功能設(shè)計的。但是人工智能需要不同的東西。

麥克米倫解釋說：“本質(zhì)上，世界上最大的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換項目即將開始。” “公司重新考慮使用這些數(shù)據(jù)所需的內(nèi)容?！?/p>

這種不匹配會產(chǎn)生一個基本問題。您不能簡單地將AI系統(tǒng)指向您現(xiàn)有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并期望它了解您的業(yè)務(wù)流程，公司政策或行業(yè)細節(jié)。麥克米倫（Macmillan）用銷售委員會的實例說明了這一點：

“如果你問銷售負責(zé)人，委員會計劃是什么？他們要說他們在哪個團隊？他們在哪個區(qū)域？他們的補償計劃是什么樣的？我們正在運行哪些問題和計劃？”他解釋說。 “您可能必須將他們的傭金計劃從您的傭金平臺中取出。您可能必須從人力資源數(shù)據(jù)庫中獲取基本工資。'因為通常，他們的傭金是其工資的百分比?！?/p>

AI分析師到底是什么？

AI分析師彌合了業(yè)務(wù)知識與AI能力之間的差距。這些專業(yè)人員了解業(yè)務(wù)運營以及如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以使AI真正有價值。

根據(jù)麥克米倫（Macmillan）的說法，理想的候選人是“實際上是數(shù)據(jù)理解的結(jié)合，而是商業(yè)敏銳度。不僅是一個能夠做到真正有趣的計算機科學(xué)或數(shù)據(jù)科學(xué)的人。您將不得不了解真正使業(yè)務(wù)打擊的是什么?！?/p>

這些分析師了解業(yè)務(wù)流程如何工作，并將其轉(zhuǎn)化為AI可以使用的數(shù)據(jù)工作流程。他們了解需要哪些問題以及需要什么上下文才能使答案有意義。

麥克米倫預(yù)測：“我認為在接下來的十年中，每個知道如何使用這些數(shù)據(jù)集并了解業(yè)務(wù)的人都會有一個巨大的機會?！?“這些是企業(yè)用戶，而不僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)家。這些人了解數(shù)據(jù)如何使業(yè)務(wù)運作?！?/p>

AI數(shù)據(jù)交換所

除了在技術(shù)上準(zhǔn)備數(shù)據(jù)外，組織還面臨治理挑戰(zhàn)，在確定AI系統(tǒng)應(yīng)訪問哪些信息時。

麥克米倫說：“我們有自上而下的任務(wù)，可以使用更多的AI和自上而下的任務(wù)，即我們的數(shù)據(jù)，IP，我們的任何信息都無法放入任何AI工具中?！?/p>

在這里，“ AI數(shù)據(jù)交換所”的概念成為必不可少的 - 一種系統(tǒng)的方法，用于審查，批準(zhǔn)和管理哪些數(shù)據(jù)輸入AI系統(tǒng)的方法。

麥克米倫解釋說：“您可以有一個返回交換所的過程?！?“您可以使用Alteryx構(gòu)建的數(shù)據(jù)工作流，然后說，好吧，在此工作流程，此數(shù)據(jù)流中，我要刪除此信息，我將重新發(fā)布此工作流程。我會再次獲得簽名?！?/p>

這種正式結(jié)構(gòu)可幫助組織與合規(guī)性和安全問題之間的創(chuàng)新平衡。它創(chuàng)建了一個可審核的，可管理的系統(tǒng)，可為AI工具提供業(yè)務(wù)信息。

從儀表板到AI生成的見解

AI轉(zhuǎn)換也在改變我們與分析的互動方式。 AI無需靜態(tài)儀表板需要人類的解釋，而是提供敘述性報告，強調(diào)最重要的見解。

“想象一下，我沒有去儀表板去，而是去我的大公司儀表板，所有這些都是顏色編碼的，我正在點擊試圖弄清楚發(fā)生了什么。如果，如果您只是收到一份報告告訴您發(fā)生了什么的報告，該怎么辦？”麥克米倫建議。

Alteryx用他們稱為“魔術(shù)報告”的內(nèi)容來投資于此能力 - AI生成的分析解釋了正在發(fā)生的事情，而不僅僅是顯示數(shù)據(jù)。

麥克米倫詳細闡述說：“我較早的關(guān)于銷售在西南部的示例是我的化妝例子，對嗎？如果我收到報告，每周的銷售報告，而我的銷售報告不僅僅是一組數(shù)字，而是一個分析?！?“嘿，安迪，這是您的報告。這是事情的進展。順便說一句，銷售額在西南；您會注意到這一點。”

業(yè)務(wù)分析的未來

用于AI使用的企業(yè)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換代表了組織對其信息資產(chǎn)的思考方式的基本轉(zhuǎn)變。盡管當(dāng)前的AI實現(xiàn)通常專注于使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的創(chuàng)意任務(wù)，但實際業(yè)務(wù)價值將來自將AI應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

麥克米倫指出：“如今，AI周圍最強大的用例往往是，我正在使用創(chuàng)意作品來創(chuàng)作其他創(chuàng)意作品?！?“這與問它不同，西南地區(qū)發(fā)生了什么，并了解如何分析您的業(yè)務(wù)?！?/p>

這種過渡提出了有關(guān)組織應(yīng)該擁有哪些系統(tǒng)和能力的戰(zhàn)略問題。公司是否會依靠其現(xiàn)有軟件供應(yīng)商的AI代理，建立專有系統(tǒng)或創(chuàng)建混合方法？

麥克米倫（Macmillan）預(yù)測：“我認為，自從.com繁榮以來，接下來的五年技術(shù)將比任何五年更有趣?！?“隨著人們的確重新思考可能。”

AI革命背后的人

盡管許多人擔(dān)心AI取代工作，但麥克米倫（Macmillan）看到了巨大的機會，特別是對于那些接受這些變化的分析的人。

他說：“對于某些人來說，這是一個很大的問題。但是我認為，如果您處于數(shù)據(jù)和分析空間中，那么對企業(yè)的運作方式非常需要大量知識?！?/p>

AI分析師的角色不僅代表了一個新的職稱，還代表了AI如何重塑業(yè)務(wù)的反映。最成功的實施方式不是具有最復(fù)雜的算法的實施，而是那些將技術(shù)能力與人類商業(yè)專業(yè)知識相結(jié)合的實施方式。

當(dāng)組織導(dǎo)航這一過渡時，那些認識到人類元素在使AI真正提供業(yè)務(wù)準(zhǔn)備的人將在將人工智能變成真正的商業(yè)智能方面具有重要優(yōu)勢。

以上是AI分析師的崛起：為什么這可能是AI革命中最重要的工作的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！