Mein jüngstes Gespr?ch mit Andy Macmillan, CEO der führenden Unternehmensanalyse -Plattform Alteryx, zeigte diese kritische, aber untersch?tzte Rolle in der KI -Revolution. Wie Macmillan erkl?rt, erfordert die Kluft zwischen Rohgesch?ftsdaten und KI-f?higen Informationen menschliches Fachwissen, das technisches Wissen mit tiefem Gesch?ftssinn kombiniert.

"Ich denke, es wird eine ganze Reihe neuer Rollen geben, die wegen KI auftauchen", sagte Macmillan. "Ich denke, wir sprechen heute viel über die technologischen Rollen. Menschen, die die gro?en Sprachmodelle aufbauen, Menschen, die die AI -Agenten aufbauen. Aber ich denke, was auch ben?tigt wird, ist das Gesch?ftskompetenz."

Die AI-Daten trennt die Verbindung

Die meisten Unternehmen haben Jahrzehnte damit verbracht, ihre Daten zu Gesch?ftsanwendungen zu organisieren. Ihre CRM -Daten sind strukturiert, um Ihre CRM -Software zu unterstützen. Ihre ERP -Daten sind für ERP -Funktionen ausgelegt. Aber KI braucht etwas anderes.

"Was im Wesentlichen das weltweit gr??te Datenvorbereitungs- und Datentransformationsprojekt der Daten ist, steht vor der Tür", erkl?rte Macmillan. "Unternehmen überdenken, wofür sie diese Daten verwenden müssen."

Diese Nichtübereinstimmung schafft ein grundlegendes Problem. Sie k?nnen ein KI -System nicht einfach auf Ihre vorhandenen Gesch?ftsdaten richten und erwarten, dass es Ihre Gesch?ftsprozesse, Unternehmensrichtlinien oder Branchenspezifikationen versteht. Macmillan illustrierte dies mit einem praktischen Beispiel für Verkaufsprovisionen:

"Wenn Sie einen Vertriebsführer fragen, in welcher Provisionsplan werden sie sagen? Er erkl?rte. "M?glicherweise müssen Sie ihren Provisionsplan aus Ihrer Provisionsplattform herausholen. M?glicherweise müssen Sie ihr Grundgehalt aus Ihrer HR -Datenbank herausholen.“ Denn normalerweise ist ihre Provision ein Prozentsatz ihres Gehalts. "

Was genau ist ein AI -Analyst?

Der AI -Analyst schlie?t die Lücke zwischen Gesch?ftswissen und KI -F?higkeiten. Diese Fachleute verstehen sowohl Gesch?ftsbetriebe als auch, wie sie Daten vorbereiten, um KI wirklich wertvoll zu machen.

Laut MacMillan ist der perfekte Kandidat "wirklich diese Mischung aus Datenverst?ndnis, aber Gesch?ftssinn. Es ist nicht nur jemand, der wirklich interessante Informatik- oder Datenwissenschaften tun kann. Sie müssen verstehen, was das Gesch?ft wirklich zum Ticken bringt."

Diese Analysten nutzen ihre Kenntnisse darüber, wie Gesch?ftsprozesse funktionieren, und übersetzen dies in Datenworkflows, die KI verwenden k?nnen. Sie verstehen, welche Fragen stellen müssen und welcher Kontext erforderlich ist, um Antworten aussagekr?ftig zu machen.

"Ich denke, für das n?chste Jahrzehnt wird es für alle eine gro?e Chance geben, die wei?, wie man mit diesen Datens?tzen arbeitet und das Gesch?ft versteht", sagte Macmillan voraus. "Dies sind Gesch?ftsanwender, nicht nur Datenwissenschaftler. Dies sind Personen, die verstehen, wie die Daten die Unternehmen funktionieren lassen."

Das AI -Daten Clearinghouse

Neben der technischen Vorbereitung technisch gesehen stellen sich die Organisationen vor den Herausforderungen der Regierungsführung, um zu bestimmen, welche Informationen für KI -Systeme zug?nglich sein sollten.

"Wir haben ein Top-Down-Mandat, mehr KI und ein Top-Down-Mandat zu verwenden, dass keines unserer Daten, unsere IP, unsere Informationen in ein KI-Tool eingebracht werden kann", sagte Macmillan und beschreibt die widersprüchlichen Richtungen, die er von mehreren Kunden geh?rt hat.

Hier wird das Konzept eines "KI -Datenclearinghouse" wesentlich - ein systematischer Ansatz zur überprüfung, Genehmigung und Verwaltung, was Daten in KI -Systeme einspeisen.

"Sie k?nnen einen Prozess haben, bei dem Sie zum Clearinghouse zurückkehren", erkl?rte Macmillan. "Sie gehen in einen Datenworkflow wie einen, den Sie mit Alteryx erstellen k?nnten, und Sie sagen: Okay, in diesem Workflow, diesen Datenfluss, ich werde diese Informationen herausziehen und ich werde diesen Workflow erneut ver?ffentlichen. Ich werde mich wieder abschlie?en."

Diese formelle Struktur hilft Unternehmen, Innovationen mit Einhaltung von Einhaltung und Sicherheitsbedenken in Einklang zu bringen. Es schafft ein prüfbares, überschaubares System, mit dem AI -Tools Gesch?ftsinformationen zur Verfügung stehen.

Von Dashboards bis hin zu AI-generierten Erkenntnissen

Die KI -Transformation ver?ndert auch die Art und Weise, wie wir mit Analysen interagieren. Anstelle von statischen Dashboards, die menschliche Interpretation erfordern, kann KI narrative Berichte liefern, die die wichtigsten Erkenntnisse hervorheben.

"Stellen Sie sich vor, ich gehe zu einem Dashboard, anstatt die Visualisierung zu sein, ich gehe zu meinem gro?en Firmen-Dashboard, und es ist alles farbcodiert, und ich klicke herum, um herauszufinden, was los ist. Was w?re, wenn Sie stattdessen gerade einen Bericht erhalten, der Ihnen gesagt hat, was los ist?" Schlug Macmillan vor.

Alteryx investiert in diese F?higkeit in die sogenannten "magischen Berichte"-AI-generierte Analysen, die erkl?ren, was passiert, anstatt nur Daten anzuzeigen.

"Mein Beispiel früher, wenn der Umsatz im Südwesten gesunken ist, ist mein erfundenes Beispiel, oder? Was w?re, wenn ich einen Bericht, mein Verkaufsbericht jede Woche und mein Verkaufsbericht nicht nur eine Reihe von Zahlen, sondern eine Analyse war", erarbeitete Macmillan. "Hey, Andy, hier ist dein Bericht. So l?uft die Dinge. übrigens sind die Verk?ufe im Südwesten gesunken. Sie werden dies bemerken."

Die Zukunft der Gesch?ftsanalyse

Die Transformation von Unternehmensdaten für die Verwendung von KI stellt eine grundlegende Verschiebung bei der Nachdenken von Organisationen über ihre Informationsgüter dar. W?hrend sich aktuelle KI -Implementierungen h?ufig auf kreative Aufgaben unter Verwendung unstrukturierter Daten konzentrieren, wird der tats?chliche Gesch?ftswert von der Anwendung von KI auf strukturierte Gesch?ftsdaten entstehen.

"Heute, die m?chtigsten Anwendungsf?lle in der N?he von AI, neige ich dazu, kreative Arbeiten zu verwenden, um andere kreative Arbeiten zu erstellen", bemerkte Macmillan. "Das ist anders als zu fragen, was in der südwestlichen Region vor sich geht und es versteht, wie Sie Ihr Gesch?ft analysieren k?nnen."

Dieser übergang wirft strategische Fragen darüber auf, welche Systeme und F?higkeiten Organisationen im Vergleich zu Kauf besitzen sollten. Werden Unternehmen sich auf KI -Agenten ihrer vorhandenen Softwareanbieter verlassen, propriet?re Systeme aufbauen oder hybride Ans?tze erstellen?

"Ich denke, die n?chsten fünf Jahre in der Technik werden interessanter sein als alle fünf Jahre, vielleicht seit dem .com -Boom", sagte Macmillan voraus. "Da die Leute wirklich überdenken, was m?glich ist."

Die Menschen hinter der KI -Revolution

W?hrend sich viele Sorgen machen, dass KI Arbeitspl?tze ersetzt, sieht Macmillan enorme Chancen, insbesondere für diejenigen in Analysen, die diese Ver?nderungen annehmen.

"Für einige Leute ist das ein ziemlich gro?es Anliegen. Aber ich denke, wenn Sie sich im Bereich Daten und Analyse befinden, wird es ein gro?es Bedürfnis nach viel Wissen darüber geben, wie Unternehmen arbeiten", sagte er.

Die AI -Analystenrolle repr?sentiert nicht nur eine neue Berufsbezeichnung, sondern auch eine Reflexion darüber, wie KI das Gesch?ft umformt. Die erfolgreichsten Implementierungen sind nicht diejenigen mit den anspruchsvollsten Algorithmen, aber diejenigen, die die technologischen F?higkeiten am besten mit menschlichem Gesch?ftskompetenz kombinieren.

Wenn Organisationen diesen übergang navigieren, werden diejenigen, die die Bedeutung des menschlichen Elements für die wirklich gesch?ftsbereitete KI erkennen, erhebliche Vorteile bei der Umwandlung künstlicher Intelligenz in echte Business Intelligence gewinnen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Aufstieg des KI -Analysten: Warum dies der wichtigste Job in der KI -Revolution sein k?nnte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!