Vi tilbyr løsninger tilpasset din bransje. Velg din bransje og lær hvordan vi kan bidra til å transformere virksomheten din.
8 min read • Jan 22, 2024
Den transformative utviklingen av dataanalyse med artificiell intelligens (AI) setter fokus på business intelligence (BI). Den pågående hypen rundt AI, spesielt som et resultat av ChatGPT, belyser ikke bare mulighetene, men også de kritiske spørsmålene knyttet til den realistiske integrasjonen av AI i BI. Denne artikkelen diskuterer utfordringene, mulighetene og etiske spørsmål som følger av denne symbiosen.
Hypen rundt AI fører ofte til overdrevne forventninger, og det oppfattes som den ultimate løsningen for alle utfordringer. Dette resulterer i et overflødighetshorn av store ideer. Dessverre er AI i praksis mer komplekst å implementere enn mange tror. Bedrifter legger gjerne vekt på integrasjonen av AI i programvaren sin, men det har ofte større implikasjoner enn bare omprofilering av enkle funksjoner. Dette skaper overdrevne forventninger, ofte med mangel på konkrete anvendelser i det virkelige liv. Gapet mellom ideer og praktiske anvendelser er en betydelig utfordring.
Når det gjelder BI, er heller ikke enhver anvendelse av AI fornuftig å gjøre. Bedrifter står overfor utfordringen med å integrere AI på en målrettet måte og i riktige områder for å skape reell merverdi. Potensialet for AI i BI ligger spesielt i det utforskende området og i bruk av naturlige språkspørsmål. En annen interessant aspekt, som ennå ikke har fått tilstrekkelig oppmerksomhet, er utviklingen av automatisert maskinlæring (AutoML).
Natural Language Query (NLQ) spiller en nøkkelrolle i den transformative utviklingen av dataanalyse gjennom kunstig intelligens (AI) innenfor business intelligence (BI). NLQ gjør det mulig for brukere å stille datarelaterte spørsmål mens algoritmen behandler disse spørsmålene i bakgrunnen og genererer nøyaktige svar, sammendrag eller diagrammer. Intensiteten av interaksjonen med forretningsdata avhenger av presisjonen i innsendte spørsmål, datakvaliteten og inndataene. Bruken av NLQ gir klar merverdi, spesielt for brukere uten programmerings- eller maskinlæringskompetanse. Riktig brukt kan det tilby en rask og effektiv måte å jobbe med dine egne data. Den nye utfordringen er imidlertid å lage nøyaktige spørsmål og validere resultatene. NLQ representerer et viktig skritt mot å demokratisere tilgangen til data, fordi det gjør det mulig for personer utenfor de tekniske disiplinene å samhandle med BI-data aktivt og effektivt.
Integrasjonen av NLQ i BI drives av den parallelle utviklingen av teknologier som AutoML. Denne teknologien gjør det mulig å bruke maskinlæring uten omfattende programmeringsekspertise. Selv om mulighetene for bruk i analyse og rapportering er omfattende, og potensialet er enormt, har bare en håndfull eksperter så langt dykket dypt inn i dette området. Et selskap som tilbyr denne AutoML-funksjonen er Qlik.
Takket være AutoML kan brukere av analyseplattformen enkelt utføre maskinlæringsforsøk, trene modeller og lage fremtidsprognoser basert på fullt verifiserbare data. Integreringen av AutoML i Qlik SaaS letter interaktiv analyse og scenarioplanlegging. Evnen til å generere, forbedre og forklare modeller på en transparent måte illustrerer potensialet for AI i spesifikke BI-applikasjoner.
Bruk av AutoML-modeller gjør dataanalyse og beslutningstaking mer effektiv ved å bruke historiske data for å måle sannsynligheter for fremtiden. Denne tilnærmingen gir ikke bare fascinerende innsikter, men kan også gi et betydelig bidrag til å få dyptgående informasjon fra modeller og forbedre beslutningstakingen innen ulike anvendelsesområder som for eksempel analyse og visuell rapportering.
En mer grundig analyse og integrasjon av denne tilnærmingen kunne bidra til å berike eksisterende plattformer med verdifull informasjon og ytterligere fremme datanvendelse innenfor bedriften. Som nevnt er det viktig å være skeptisk, spesielt når det gjelder verifisering og forfalskning av svar. Bedrifter bør være klar over at bruk av AI ikke bare er knyttet til muligheter, men også til risikoer som må håndteres proaktivt. I tillegg er BI-verktøy en utmerket måte å visualisere og behandle eksterne resultater innen rammen av maskinlæring. Dette letter datautforskning og skaper dermed den ideelle plattformen for analyse, tolkning og forbedring av resultater.
BE-terna er en av Europas ledende leverandører av spesialiserte programvareløsninger for ulike bransjer. Innen området supply chain optimization bruker selskapet Qlik og Power BI-rapporter for å visualisere prognoser for etterspørsel, lagerbeholdninger og ordreforslag. Brukere har muligheten til å tilpasse disse dataene etter behov og dele dem med eksterne verktøy, som forretningsystemer, for behandling.
BE-terna tilbyr også løsninger som bruker Business Intelligence-applikasjoner som brukergrensesnitt. Disse løsningene dekker ulike områder, for eksempel optimalisering av produksjonsplanlegging, kundesegmentering og analyse av overvåkingssystemer med kamera på transportører, inkludert automatisk identifisering av defekter.
Den sømløse integrasjonen av AI i BI krever en omfattende kvalitetssikringsmetode. En stor hindring her er datakvalitet. Dårlig kvalitet eller ufullstendige data kan føre til at modeller gir feilaktige konklusjoner eller gir forvrengte innsikter. Dessuten er det vesentlig å vurdere metadata. Metadata fungerer som nøkkelen til å tolke underliggende data ved å gi kontekst, kilder og struktur. Uten klare metadata kan AI ha vanskeligheter med å forstå data og trekke passende konklusjoner.
Brukere og interessenter må være i en posisjon til å forstå og gjenskape hvordan AI-modeller fungerer og hvordan de fører til spesifikke resultater. Dette behovet for gjennomsiktighet er ikke bare viktig av etiske grunner, men også for aksepten av de genererte resultatene og brukernes tillit. Området som håndterer disse spørsmålene er kjent som "forklarlig AI." Samlet sett understreker grundig vurdering av datakvalitet, metadata og forklarbarhet kompleksiteten og det brede spekteret av utfordringer i den vellykkede integrasjonen av AI i business intelligence.
En utfordring som ikke må undervurderes i forbindelse med AI i business intelligence er potensialet for manipulerte modeller. Spesielt i en tid med radikal teknologiforandring der cyberkriminalitet blir stadig vanligere, trenger bedrifter ikke bare å vurdere verifisering av sine modeller, men også proaktivt utvikle strategier for å forhindre manipulasjon.
Emnet datakompetanse blir stadig viktigere i denne sammenhengen. Datakompetanse beskriver evnen ikke bare til å tolke data, men også til å utfordre og forstå det. Bare hvis vi har en grundig forståelse av dataene som brukes av AI-modeller, kan vi oppdage og rette eventuell manipulasjon. Datakompetanse gjør det ikke bare mulig for datasjefer å forstå modellresultatene, men også å verifisere integriteten til underliggende data.
Med tanke på den raske utviklingen innenfor AI-området er det avgjørende at bedrifter trener opp sine ansatte innen datakompetanse - ikke bare som en proaktiv sikkerhetstiltak for å forhindre manipulasjon, men også for å utnytte AIs fulle potensial innenfor business intelligence-området. En datakompetent arbeidsstyrke er ikke bare bedre i stand til å håndtere resultatene av AI-modeller, men også til å opprettholde integriteten og ektheten til dataene - en nøkkelaspekt for ansvarlig bruk av AI i en bedriftssetting.
De lovende fremskrittene som er gjort av kunstig intelligens innenfor business intelligence gir grunn til optimisme med tanke på fremtiden. Brukervennlige BI-verktøy som integrerer AI er spesielt imponerende. Til tross for den positive utviklingen står bedrifter overfor reelle utfordringer og etiske dilemmaer. Det er derfor viktig å ha en realistisk syn på tidligere utvikling og fremtidige utfordringer.
Den økte integrasjonen av kunstig intelligens innenfor business intelligence skjerper fokus på spørsmål knyttet til regulering og bedriftsansvar. Tydelige etiske retningslinjer og transparente mekanismer er avgjørende for å styrke allmennhetens tillit ved bruk av AI i BI. Utvikling av retningslinjer for etisk bruk av AI-teknologi er vesentlig, og en åpen diskusjon om etikkstandarder og bedriftsansvar er absolutt nødvendig.
Samlet sett avslører virkeligheten av AI innenfor business intelligence en blanding av lovende utvikling, praktiske utfordringer og etiske dilemmaer. Til tross for den pågående hypen rundt AI, er det viktig å gjøre en objektiv analyse av de faktiske fremskrittene og utfordringene denne revolusjonerende teknologien står overfor. Fremtiden for AI innenfor BI vil i stor grad bli formet av i hvilken grad bedrifter kan integrere teknologien i sine prosesser på en logisk og ansvarlig måte.
