Umetna inteligenca v poslovni analitiki: od velikih pričakovanj do resničnih rezultatov

Z navdušenjem nad umetno inteligenco pogosto pridejo tudi nerealna pričakovanja. UI je vse prepogosto predstavljena kot rešitev za vse, kar spodbuja poplavo idej, katerih izvedba pa je v praksi izredno zahtevna. Podjetja sicer oglašujejo vključevanje UI v svojo programsko opremo, a gre pogosto zgolj za preimenovanje obstoječih osnovnih funkcij. Prav ta razkorak med prevelikimi pričakovanji in praktičnimi rezultati predstavlja enega največjih izzivov.

Tudi na področju poslovne analitike velja, da vsaka uporaba UI nima nujno smisla. Ključno je, da podjetja UI uvajajo ciljno usmerjeno in v tistih procesih, kjer lahko prinese dejansko dodano vrednost. Potencial UI v BI okolju je največji na področju raziskovalne analize in uporabe naravnega jezika pri poizvedbah (Natural Language Query – NLQ). Poleg tega vse več pozornosti dobiva samodejno strojno učenje (AutoML), ki odpira povsem nove možnosti.

Poizvedbe v naravnem jeziku (NLQ): komuniciranje z lastnimi podatki

Poizvedbe v naravnem jeziku (angl. Natural Language Query – NLQ) predstavljajo ključen premik pri uporabi umetne inteligence v poslovni analitiki. Uporabnikom omogočajo, da podatke preiskujejo z uporabo naravnega jezika, medtem ko algoritem v ozadju samodejno oblikuje odgovore, povzetke ali vizualizacije. Natančnost rezultatov je močno odvisna od kakovosti podatkov, natančnosti poizvedb in zanesljivosti vhodnih informacij.

NLQ ima še posebej veliko vrednost za uporabnike brez programerskega znanja ali izkušenj z UI. Če se uporablja pravilno, omogoča hiter in učinkovit način za delo z lastnimi podatki. Glavni izzivi pa so v oblikovanju natančnih poizvedb ter v preverjanju in interpretaciji rezultatov. NLQ predstavlja pomemben korak k demokratizaciji podatkovnega dostopa, saj tudi netehničnim uporabnikom omogoča aktivno sodelovanje v analizi poslovnih podatkov.

AutoML: neizkoriščen potencial za odločanje na podlagi podatkov

Razvoj funkcije NLQ poteka vzporedno z razvojem tehnologij, kot je AutoML. AutoML omogoča izvajanje strojnega učenja brez poglobljenega programerskega znanja. Kljub širokemu potencialu uporabe pri poročanju in analizah je področje še vedno slabo raziskano, saj se z njim ukvarja le majhno število strokovnjakov. Eno izmed redkih podjetij, ki že vključuje AutoML, je Qlik.

Z AutoML lahko uporabniki izvajajo eksperimente strojnega učenja, trenirajo modele in napovedujejo prihodnje trende na podlagi preverjenih podatkov. Integracija AutoML v Qlik SaaS omogoča interaktivno analizo in načrtovanje scenarijev. Transparentno ustvarjanje in razlaga modelov jasno kaže, kako lahko UI okrepi BI pri konkretnih poslovnih primerih.

Uporaba modelov AutoML omogoča učinkovitejšo analizo podatkov in sprejemanje odločitev, saj na podlagi zgodovinskih podatkov oceni verjetnosti za prihodnje dogodke. Tak pristop ne prinaša le zanimivih vpogledov, temveč tudi poglobi razumevanje podatkov in okrepi kakovost odločitev na različnih področjih, kot sta analiza in vizualno poročanje.

Bolj intenzivna analiza in integracija tega pristopa bi lahko pomagala obogatiti obstoječe platforme z dragocenimi informacijami in dodatno spodbudila uporabo podatkov znotraj podjetja. Za podjetja to predstavlja pomembno priložnost za izboljšanje obstoječih platform, a hkrati tudi potrebo po previdnosti – predvsem pri preverjanju rezultatov. UI ponuja prednosti, a jih spremljajo tudi tveganja, ki jih je treba odgovorno obravnavati.

Poleg tega so BI orodja odličen način za vizualizacijo in obdelavo zunanjih rezultatov v okviru strojnega učenja. To podpira raziskovanje podatkov in zagotavlja trdno osnovo za njihovo analizo, interpretacijo in nadaljnjo optimizacijo.

Rešitve, ki temeljijo na strojnem učenju

BE-terna je eden vodilnih evropskih ponudnikov specializiranih poslovnih programski rešitev za različne panoge. Na področju optimizacije dobavne verige podjetje uporablja orodja Qlik in Power BI Reports za vizualizacijo napovedi povpraševanja, zalog in predlogov za naročila. Uporabniki lahko te podatke po potrebi prilagodijo in jih delijo z zunanjimi orodji, kot so ERP sistemi, za nadaljnjo obdelavo.

BE-terna ponuja tudi rešitve, ki uporabljajo poslovno analitiko (BI) kot uporabniški vmesnik. Te rešitve pokrivajo številna področja, kot so optimizacija proizvodnega planiranja, segmentacija strank in analiza kamer na transportnih trakovih, vključno z avtomatiziranim prepoznavanjem napak.

Od razvoja modelov do razložljive umetne inteligence (Explainable AI)

Za nemoteno integracijo umetne inteligence v poslovno analitiko (BI) je potrebno celovito zagotavljanje kakovosti podatkov. Eden največjih izzivov je kakovost podatkov. Slabi ali nepopolni podatki lahko privedejo do napačnih sklepov in popačenih vpogledov. Poleg tega je ključno razumeti tudi metapodatke – ti predstavljajo ključ za interpretacijo osnovnih podatkov, saj zagotavljajo kontekst, vire in strukturo. Brez jasnih metapodatkov ima UI težave pri pravilnem razumevanju in sklepanju na podlagi podatkov.

Uporabniki in deležniki morajo razumeti, kako delujejo modeli umetne inteligence in kako pridejo do določenih rezultatov. Ta potreba po transparentnosti ni pomembna le z etičnega vidika, temveč tudi za sprejemanje rezultatov in gradnjo zaupanja uporabnikov. Področje, ki se ukvarja s temi vprašanji, imenujemo razložljiva umetna inteligenca (Explainable AI). Skrbno obravnavanje kakovosti podatkov, metapodatkov in transparentnosti jasno kaže, kako kompleksna in večplastna je uspešna vključitev umetne inteligence v poslovno analitiko.

Manipulacija modelov in pomen podatkovne pismenosti

Eden od pogosto spregledanih, a zelo pomembnih izzivov pri uporabi umetne inteligence v poslovni analitiki je možnost manipulacije modelov. V času hitrega tehnološkega napredka in vse pogostejših kibernetskih napadov morajo podjetja ne le preverjati delovanje svojih modelov, temveč tudi aktivno razvijati strategije za preprečevanje manipulacij.

V tem kontekstu postaja vse pomembnejša podatkovna pismenost (data literacy) – sposobnost ne le interpretacije podatkov, temveč tudi njihovega kritičnega razumevanja in preverjanja. Le s poglobljenim razumevanjem podatkov, ki jih uporabljajo modeli umetne inteligence, lahko prepoznamo in odpravimo morebitne napake ali zlorabe. Podatkovna pismenost omogoča, da skrbniki podatkov razumejo rezultate modelov in preverjajo integriteto osnovnih podatkov.

Glede na izjemno hiter razvoj umetne inteligence je ključnega pomena, da podjetja izobražujejo svoje zaposlene o podatkovni pismenosti – ne le kot varnostni ukrep za preprečevanje manipulacij, temveč tudi zato, da lahko v celoti izkoristijo potencial umetne inteligence v poslovni analitiki. Zaposleni, ki razumejo podatke, so bolje pripravljeni za delo z rezultati UI modelov ter lahko ohranjajo integriteto in verodostojnost podatkov – kar je temelj odgovorne uporabe umetne inteligence v poslovnem okolju.

Pogled v prihodnost: regulativa, etika in odgovornost podjetij

Obetavni dosežki umetne inteligence na področju poslovne analitike vzbujajo optimizem glede prihodnosti. Posebej izstopajo sodobna BI orodja z vgrajeno umetno inteligenco, ki postajajo vse bolj uporabniku prijazna. Kljub napredku pa se podjetja soočajo z resničnimi izzivi in etičnimi dilemami, zato je nujno, da pretekle dosežke in prihodnje korake ocenjujejo z realnega vidika.

Večja integracija umetne inteligence v poslovno analitiko zahteva tudi pozornost glede regulative in korporativne odgovornosti. Jasne etične smernice in transparentni mehanizmi so bistveni za ohranjanje zaupanja javnosti pri uporabi UI v BI. Zato je ključnega pomena vzpostavitev etičnih standardov za uporabo tehnologij umetne inteligence in spodbujanje odprtega dialoga o korporativni odgovornosti.

Trenutna realnost uporabe UI v poslovni analitiki razkriva mešanico obetavnih razvojnih korakov, praktičnih izzivov in etičnih dilem. Kljub navdušenju nad UI, je nujno, da napredek ocenjujemo objektivno – z zavedanjem tako prednosti kot tveganj. Prihodnost umetne inteligence v poslovni analitiki bo v veliki meri odvisna od tega, kako premišljeno, odgovorno in strateško jo bodo podjetja znala vključiti v svoje procese.