Analytische AI ​​en het verschil tussen AI-generatie

Organisaties die AI-technologie ontdekken, lopen het risico een oudere, meer gevestigde vorm van AI, namelijk 'analytische AI', over het hoofd te zien. Deze vorm van AI is verre van achterhaald en blijft een essentiële bron voor de meeste bedrijven. Hoewel sommige AI-toepassingen zowel analytische als generatieve AI gebruiken, zijn deze twee benaderingen van AI grotendeels verschillend.

Het belangrijkste verschil tussen AI-analyse en traditionele data-analyse zit hem in de soorten technologieën die worden gebruikt om deze inzichten te genereren en te verkrijgen.

Het concept en de belangrijkste kenmerken van analytische AI.

Analytische AI ​​is een vorm van data-analyse die gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie – met name geavanceerde vormen van machine learning – voor zakelijke doeleinden. Hoewel het verschilt van traditionele data-analysemethoden die door veel organisaties worden gebruikt, is analytische AI ​​gericht op hetzelfde doel: het analyseren van datasets om bruikbare inzichten te genereren en datagestuurde beslissingen te onderbouwen.

AI-analyse maakt gebruik van geavanceerde AI-methoden, zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en deep learning, om grote datasets te analyseren, inzichten te ontwikkelen en besluitvorming te sturen op een dynamische manier die direct reageert op gebruikersinteractie.

Het belangrijkste verschil tussen AI-analyse en traditionele data-analyse ligt in de soorten technologieën die worden gebruikt om deze inzichten te genereren en te verkrijgen. Hoewel deze tools impactvol zijn, bieden ze de meeste gebruikers vaak een statisch beeld van de data, waarbij ze sterk afhankelijk zijn van statistische analyses om inzichten te genereren en analisten hun eigen conclusies moeten trekken in plaats van op de technologie te vertrouwen.

Belangrijkste kenmerken van AI-analyse

Beschrijvende analyse: Een beschrijvende analyse beantwoordt de vraag "Wat is er gebeurd?". Dit type analyse wordt verreweg het meest gebruikt door klanten en levert rapporten en analyses op die zich richten op gebeurtenissen uit het verleden.

Beschrijvende analyse wordt gebruikt om de algehele prestaties op geaggregeerd niveau te begrijpen en is verreweg de gemakkelijkste manier voor een bedrijf om hiermee te beginnen, omdat de gegevens direct beschikbaar zijn voor het maken van rapporten en applicaties.

Diagnostische analyse: Net als beschrijvende analyse gebruikt diagnostische analyse historische gegevens om een ​​vraag te beantwoorden. Maar in plaats van zich te richten op "wat", beantwoordt diagnostische analyse de cruciale vraag waarom een ​​gebeurtenis of afwijking zich voordoet in de gegevens. Diagnostische analyse is doorgaans toegankelijker en geschikter voor een breder scala aan toepassingen dan machine learning/voorspellende analyse.

Voorspellende analyses: Voorspellende analyses zijn een geavanceerde vorm van analyse die op basis van historische gegevens met behulp van machine learning voorspelt wat er waarschijnlijk gaat gebeuren. Historische gegevens, die een groot deel van de beschrijvende en diagnostische analyses omvatten die als basis dienen voor het bouwen van voorspellende analysemodellen, vormen de basis voor deze modellen.

Prescriptieve analyse: Prescriptieve analyse is de vierde en laatste pijler van moderne analyse. Prescriptieve analyse omvat specifieke begeleidingsanalyse. In essentie is het een combinatie van beschrijvende, diagnostische en voorspellende analyse om het besluitvormingsproces te sturen. Bestaande situaties of omstandigheden en de gevolgen van een beslissing of gebeurtenis worden gebruikt om een ​​begeleide beslissing of actie voor de gebruiker te genereren.

Generatieve AI richt zich op het creëren van nieuwe content door patronen te leren uit bestaande data. Het maakt gebruik van deep learning-technieken, zoals generatieve adversariële netwerken (GAN's) en transformationele modellen, om tekst, afbeeldingen, muziek, enzovoort te genereren. Generatieve AI heeft veel aandacht gekregen vanwege het vermogen om mensachtige content te creëren en vindt toepassingen in de creatieve industrie, contentcreatie en meer. De belangrijkste kenmerken van Gen AI zijn contentcreatie, verbeterde verbeeldingskracht en creativiteit, verbeterde trainingsdata en gepersonaliseerde branding.

De belangrijkste kenmerken van Gen AI zijn contentcreatie, het stimuleren van verbeeldingskracht en creativiteit, het versterken van trainingsdata en het creëren van gepersonaliseerde ervaringen.

Het verschil tussen analytische AI ​​en generatieve AI.

Er bestaan ​​veel verschillen tussen analytische AI ​​en generatieve AI, en bedrijven kunnen manieren vinden om hun activiteiten effectief te beheren met behulp van AI op basis van deze verschillen. De belangrijkste verschillen tussen analytische AI ​​en generatieve AI zijn:

Ten eerste verschillen hun doelen en mogelijkheden. Het primaire doel van generatieve AI is het gebruik van deep learning neurale netwerkmodellen om nieuwe content te genereren. Analytische AI ​​daarentegen verwijst naar AI-systemen gebaseerd op statistisch machinaal leren, ontworpen voor specifieke taken, zoals classificatie, voorspelling of besluitvorming op basis van gestructureerde data.

Ten tweede verschillen de algoritmes. Generatieve AI maakt doorgaans gebruik van complexe technieken, zoals het omzetten van opeenvolgende tekstinputs in coherente outputs en het voorspellen van het volgende woord op basis van de context van bestaande data om content te genereren. Generatieve AI leert patronen in data te herkennen om nieuwe versies van die data te creëren. Analytische AI ​​gebruikt een reeks eenvoudigere machine learning-methoden, waaronder supervised learning, unsupervised learning en reinforcement learning.

Ten derde zijn er verschillen in rendement op investering. Generatieve AI kan winst genereren met contentcreatie door lagere kosten te bieden in vergelijking met menselijke contentcreatie, en door de potentie om unieke en boeiende content te creëren die klanten aantrekt en behoudt. Hoewel generatieve AI veel voordelen biedt, kan de economische waarde ervan moeilijk te meten zijn, en gebruikers maken kosten om het generatieve AI-model te trainen.

AI-analyse levert betere economische resultaten op dankzij voorspellende modellen die bedrijven helpen de vraag te voorspellen, voorraadbeheer te optimaliseren, markttrends te identificeren en datagestuurde beslissingen te nemen. Dit kan leiden tot lagere kosten, een betere toewijzing van middelen en hogere inkomsten door betere besluitvorming.

Ten vierde zijn er verschillen in risiconiveaus. Het genereren van AI kan overtuigende "deepfakes" opleveren, wat gemakkelijk kan leiden tot desinformatie, identiteitsdiefstal en fraude. Bovendien kunnen deze modellen privacyrisico's met zich meebrengen als de trainingsdata gevoelige informatie bevatten of worden gemanipuleerd om onbedoelde resultaten te produceren.

Data die gebruikt wordt voor het trainen van AI-analyses loopt ook risico's door cyberaanvallen en misbruik voor kwaadwillige doeleinden, zoals het uitvoeren van cyberaanvallen of het verspreiden van desinformatie. Daarom zijn beveiligingsmaatregelen nodig om deze risico's te beperken. Momenteel lijkt analytische AI ​​minder risicovol dan generatieve AI en wordt het al lange tijd door veel bedrijven gebruikt.

Samenvattend, bij de keuze tussen analytische AI ​​en generatieve AI is het belangrijk om rekening te houden met uw specifieke behoeften en doelstellingen. Als het doel is om inzichten uit data te halen, voorspellingen te doen en processen te optimaliseren, is analytische AI ​​de juiste keuze. Aan de andere kant, als de behoefte is om nieuwe content te creëren, te innoveren of de gebruikerservaring te personaliseren, is generatieve AI de ideale optie.

Door AI gegenereerde tools, zoals chatbots, worden gebruikt en zullen naar verwachting niet alleen internetzoekopdrachten vervangen, maar ook klantenservicetaken en verkoopgesprekken.

Enkele aanbevelingen

Het gebruik van AI-analyse in de diplomatie is essentieel, omdat AI-technologieën beter in staat zijn dan andere AI-technologieën om te voldoen aan de eisen en taken van de diplomatieke sector. Om AI-analyse in de praktijk te kunnen toepassen, moet echter aan de volgende voorwaarden worden voldaan:

Ten eerste is het nodig om een ​​personeelsbestand op te bouwen met voldoende kennis en ervaring op het gebied van AI-technologie (waaronder zowel kunstmatige intelligentie als intelligentie gebaseerd op menselijke intelligentie).

Ten tweede is de toepassing van AI-technologie in industriële diensten, zoals het beantwoorden van e-mails en directe interactie met burgers via chatbots, cruciaal. Een goed voorbeeld hiervan is hoe het Duitse ministerie van Buitenlandse Zaken tussen 2021 en 2023 AI-technologie, genaamd FACIL, gebruikte om met burgers te communiceren en 40.000 verzoeken per maand te verwerken.

Ten derde is het noodzakelijk om de infrastructuur op te bouwen, inclusief databasesystemen en serversystemen, om AI-analyses mogelijk te maken. Deze analyses kunnen de diplomatieke sector gedeeltelijk helpen bij het voorspellen van wereldwijde gebeurtenissen. Vanwege de steeds toenemende hoeveelheid data is hiervoor echter een voldoende groot serversysteem nodig.

Ten vierde moet de diplomatieke sector een eigen AI-analyseplatform ontwikkelen; dit is cruciaal om te garanderen dat de veiligheids- en ethische normen worden nageleefd.

Bron: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html