Napjaink gyorsan fejlődő üzleti intelligencia (BI) környezetében a generatív AI (Gen AI) integrálása a BI-eszközökbe áttörést jelent a döntéshozatal javításában. Ez a fúzió segíthet leküzdeni az adatelemzés néhány legmakacsabb kihívását, különösen a munkafolyamatok súrlódását, az adatismeretet és a bizalmat.
Vizsgáljuk meg, hogyan lehet ezeket a technológiákat integrálni az említett akadályok leküzdésére és a döntéshozatali folyamatok javítására a szervezetekben!
A kontextus szerepe
Bármely üzleti környezetben a kontextus kritikus szerepet játszik abban, hogy az AI-vezérelt BI hogyan értelmezi és dolgozza fel a lekérdezéseket. Az alkalmazottak rengeteg kontextuális tudással rendelkeznek, például iparágspecifikus szakzsargonnal és vállalatspecifikus rövidítésekkel, amelyeket az AI-nak pontosan kell értelmeznie a hatékony döntéshozatalhoz.
A MicroStrategy ezt úgy éri el, hogy lehetővé teszi az AI számára a szervezeti információkhoz való hozzáférést és azokból való tanulást, így az interakciók természetesebbé és hatékonyabbá válnak. Ha például egy alkalmazott egy adott rövidítést használ, a MicroStrategy szemantikus gráfjának köszönhetően az AI robot úgy tudja értelmezni azt, mint egy munkatárs. Ez a robusztus keretrendszer megérti a szerepeket, a biztonsági szinteket és az adatnézeteket, hogy a válaszokat az egyes felhasználók igényeihez igazítsa.
Az analitika bevezetésének akadályai
A szervezetek gyakran három jelentős akadályba ütköznek az analitika széles körű bevezetése előtt: a munkafolyamatok súrlódása, az adatismeret különböző szintjei és az adatokba vetett bizalom.
1. Súrlódás a munkafolyamatokban
Az emberek az ösztöneikre hagyatkoznak a döntéseik meghozatalakor, mert nincs idejük megtalálni az adatvezérelt döntésekhez szükséges információkat.
Az információhoz való hozzáférés akkor a leghatékonyabb, ha az közvetlenül a felhasználó munkafolyamatába van beágyazva. Ha azonban a felhasználóknak ki kell lépniük a munkafolyamatukból, hogy navigáljanak a dashboardokon vagy insightokat keressenek, kisebb valószínűséggel vesznek részt a munkában, amely az analitikai eszközök kihasználatlanságához vezet.
2. Adatismeret
Az analitikai alkalmazások tanulási görbéje gyakran meredek, amely megnehezíti az „önkiszolgáló” analitika elvégzéséhez szükséges szakértelem megszerzését.
Egy szervezetben nem mindenki adatszakértő. Vannak olyan alkalmazottak, akik tudják, hogy milyen adatokra van szükségük, de előfordulhat, hogy nincsenek meg a készségeik ahhoz, hogy önállóan létrehozzanak vagy elemezzenek adathalmazokat. Ez a hiányosság akadályozhatja a hatékony döntéshozatalt és lelassíthatja a folyamatokat, mivel az alkalmazottak arra várnak, hogy az adatokhoz jobban értő kollégák segítsenek nekik.
3. Bizalom
Az eltérő adatrendszerek egymásnak ellentmondó insightokhoz vezethetnek. Ennek eredményeként az emberek nem biztos, hogy megbíznak azokban az adatokban, amelyekre szükségük van a megalapozottabb döntések meghozatalához.
A rendelkezésre álló adatok túláradó mennyisége miatt az információk pontosságának és megbízhatóságának biztosítása kulcsfontosságú. Az adatokba vetett bizalom nélkül a generált insightoknak nincs nagy értéke, mivel a felhasználók habozhatnak, hogy azok alapján cselekedjenek.
Megoldás: HyperIntelligence
E kihívások megoldására a MicroStrategy bevezette a HyperIntelligence-t, egy olyan eszközt, amelyet arra terveztek, hogy csökkentse a súrlódásokat azáltal, hogy az analitikát közvetlenül a frontvonalban dolgozókhoz juttatja el. A HyperIntelligence az adatokat egy úgynevezett „hypercard”-hoz, egy kompakt, adatokban gazdag térképhez kapcsolja, amely bármely alkalmazásra ráhelyezhető.
A munkafolyamatok súrlódásainak csökkentése
Ezek a hypercardok testre szabhatók, hogy a szervezeten belül bármely „főnévre”, például ügyfélre, termékre vagy helyszínre vonatkozó információkat megjelenítsenek. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy röviden, az aktuális alkalmazás vagy munkafolyamat elhagyása nélkül hozzáférjenek a legfontosabb adatokhoz. Ez nemcsak időt takarít meg, hanem növeli annak valószínűségét is, hogy az alkalmazottak használják a rendelkezésre álló adatokat, amely magasabb elfogadási arányt eredményez a szervezeten belül.
A tudásbeli szakadék áthidalása
A Gen AI – különösen a nagy nyelvi modellek (large language models/LLM), mint például a GPT-4 – képes megérteni és létrehozni az emberhez hasonló szöveget. Az LLM-eknek azonban vannak belső korlátaik. Nagy mennyiségű adatot igényelnek a képzéshez, amely torzulást eredményezhet, és nem ideálisak a pontos adatelemzéshez.
Felismerve ezeket a korlátokat, a MicroStrategy olyan megoldást fejlesztett ki, amely egyesíti az LLM-ek erősségeit a BI szigorúságával. Ez az „Auto” névre keresztelt, hibrid megközelítés egy AI-alapú BI-asszisztensként működik, amely segít a felhasználóknak hatékonyabban navigálni és elemezni az adatokat, és képessé teszi a nem technikai dolgozókat arra, hogy intuitívabban és magabiztosabban lépjenek kapcsolatba az adatokkal.
Ezt az integrációt úgy tervezték, hogy átlátható legyen, azaz a felhasználók láthassák, hogyan értelmezte a rendszer a kérdéseiket, és hogyan jutott el a válaszhoz. Ez növeli a rendszerbe vetett bizalmat, és biztosítja a felhasználókat arról, hogy a mesterséges intelligencia válaszai pontosak és megbízhatóak.
A bizalom és a biztonság biztosítása
A bizalom és a biztonság kiemelkedő fontosságú az AI és az üzleti intelligencia integrálásakor, különösen, ha érzékeny üzleti adatokról van szó. A MicroStrategy biztosítja, hogy csak minimális, anonimizált adatokat osszanak meg az AI-val az adatvédelem és a biztonság fenntartása érdekében. Az AI úgy van beállítva, hogy ne legyen memóriája az interakciókról, amely tovább védi az adatok integritását.
A rendszer emellett lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy visszajelzést adjanak az AI válaszairól, amely folyamatos fejlesztést tesz lehetővé. Ha egy válasz nem felel meg az elvárásoknak, a felhasználók ezt jelezhetik, ezáltal a mesterséges intelligencia tanul a visszajelzésekből, hogy javítsa a jövőbeli interakciókat. Ez a visszacsatolási kör kritikus fontosságú a mesterséges intelligencia teljesítményének finomításához és annak biztosításához, hogy a szervezet egyedi igényeinek megfelelően fejlődhessen.
Összefoglalás
Az AI és a BI technológiák folyamatos fejlődésével a hatékonyabb adatvezérelt megoldások létrehozásának lehetőségei csak növekedni fognak. A MicroStrategy élen jár ebben az evolúcióban, és elkötelezett amellett, hogy az intelligenciát a szervezet minden szegletébe eljuttassa, valamint, hogy az insightokat minden eddiginél elérhetőbbé és használhatóbbá tegye.
Lépjen kapcsolatba velünk, ha többet szeretne megtudni a MicroStrategy-ről és megoldásairól!
(forrás: https://www.microstrategy.com/blog/breaking-the-analytics-adoption-barrier-with-ai)
