Analytisk AI og forskjellen mellom AI-generering

Organisasjoner som oppdager AI-teknologi risikerer å overse en eldre, mer etablert form for AI kalt «analytisk AI». Denne formen for AI er langt fra foreldet og er fortsatt en viktig ressurs for de fleste selskaper. Selv om noen AI-applikasjoner bruker både analytisk og generativ AI, er disse to tilnærmingene til AI i stor grad forskjellige.

Kjerneforskjellen mellom AI-analyse og tradisjonell dataanalyse ligger i typene teknologier som brukes til å generere og få tilgang til denne innsikten.

Konseptet og hovedtrekkene ved analytisk AI.

Analytisk AI er en form for dataanalyse som utnytter kunstig intelligens – spesielt avanserte former for maskinlæring – for forretningsintelligensformål. Selv om den er forskjellig fra tradisjonelle dataanalysemetoder som brukes av mange organisasjoner, fokuserer analytisk AI på å oppnå det samme målet: å analysere datasett for å generere handlingsrettet innsikt og veilede datadrevne beslutninger.

AI-analyse bruker avanserte AI-metoder, som naturlig språkbehandling (NLP) og dyp læring, for å analysere store datasett, utvikle innsikt og veilede beslutningstaking på en dynamisk måte som responderer direkte på brukerinteraksjon.

Kjerneforskjellen mellom AI-analyse og tradisjonell dataanalyse ligger i typene teknologier som brukes til å generere og få tilgang til denne innsikten. Selv om disse verktøyene er effektive, gir de ofte et statisk bilde av data for de fleste brukere, og er i stor grad avhengige av statistisk analyse for å generere innsikt og krever at analytikere trekker sine egne konklusjoner i stedet for å stole på teknologi.

Viktige funksjoner i AI-analyse

Deskriptiv analyse: Deskriptiv analyse svarer på spørsmålet «Hva skjedde?». Denne typen analyse er den klart mest brukte av klienter, og gir rapporter og analyser fokusert på tidligere hendelser.

Deskriptiv analyse brukes til å forstå den samlede ytelsen på et aggregert nivå, og er den desidert enkleste måten for et selskap å komme i gang på, fordi dataene er lett tilgjengelige for å bygge rapporter og applikasjoner.

Diagnostisk analyse: Diagnostisk analyse, i likhet med beskrivende analyse, bruker historiske data for å svare på et spørsmål. Men i stedet for å fokusere på «hva», tar diagnostisk analyse for seg det avgjørende spørsmålet om hvorfor en hendelse eller et avvik oppstår i dataene. Diagnostisk analyse har en tendens til å være mer tilgjengelig og egnet for et bredere spekter av brukstilfeller enn maskinlæring/prediktiv analyse.

Prediktiv analyse: Prediktiv analyse er en avansert form for analyse som identifiserer hva som sannsynligvis vil skje basert på historiske data ved hjelp av maskinlæring. Historiske data, som omfatter mye av den beskrivende og diagnostiske analysen som brukes som grunnlag for å bygge prediktive analysemodeller, brukes som grunnlag for disse modellene.

Preskriptiv analyse: Preskriptiv analyse er den fjerde og siste søylen i moderne analyse. Preskriptiv analyse innebærer spesifikk veiledende analyse. I hovedsak er det en kombinasjon av beskrivende, diagnostisk og prediktiv analyse for å veilede beslutningsprosessen. Eksisterende situasjoner eller forhold og konsekvensene av en beslutning eller hendelse brukes til å generere en veiledet beslutning eller handling som brukeren kan ta.

Generativ AI fokuserer på å lage nytt innhold ved å lære mønstre fra eksisterende data. Den bruker dyp læringsteknikker, som generative adversarial networks (GAN-er) og transformasjonsmodeller, for å generere tekst, bilder, musikk osv. Generativ AI har fått betydelig oppmerksomhet for sin evne til å lage menneskelignende innhold og har anvendelser innen kreative næringer, innholdsproduksjon og mer. Hovedfunksjonene til Generativ AI er innholdsproduksjon, forbedret fantasi og kreativitet, forbedrede treningsdata og personlig merkevarebygging.

Hovedfunksjonene til Gen AI er innholdsproduksjon, forbedring av fantasi og kreativitet, styrking av treningsdata og å skape personlige opplevelser.

Forskjellen mellom analytisk AI og generativ AI

Det er mange forskjeller mellom analytisk AI og generativ AI, og bedrifter/selskaper kan finne måter å styre driften sin effektivt ved hjelp av AI basert på disse forskjellene. De viktigste forskjellene mellom analytisk AI og generativ AI er:

For det første er formålene og egenskapene deres forskjellige. Hovedformålet med generativ AI er å bruke dyp læringsmodeller av nevrale nettverk for å generere nytt innhold. Analytisk AI, derimot, refererer til AI-systemer basert på statistisk maskinlæring designet for spesifikke oppgaver, for eksempel klassifisering, prediksjon eller beslutningstaking basert på strukturerte data.

For det andre er algoritmene forskjellige. Når det gjelder algoritmiske metoder, bruker generativ AI vanligvis komplekse teknikker som å transformere sekvensielle tekstinndata til sammenhengende utdata, og forutsi neste ord basert på konteksten til eksisterende data for å generere innhold. Generativ AI lærer å forstå mønstre i data for å lage nye versjoner av disse dataene. Analytisk AI bruker en rekke enklere maskinlæringsmetoder, inkludert overvåket læring, uovervåket læring og forsterkningslæring.

For det tredje er det forskjeller i avkastning på investeringen. Generativ AI kan generere profitt fra innholdsproduksjon ved å tilby lavere kostnader sammenlignet med menneskelig innholdsproduksjon, samt potensialet til å skape unikt og engasjerende innhold som tiltrekker og beholder kunder. Selv om generativ AI tilbyr mange fordeler, kan den økonomiske verdien være vanskelig å måle, og brukere pådrar seg kostnader for å trene den generative AI-modellen.

For AI-analyse gir det bedre økonomisk avkastning gjennom prediktive modeller som kan hjelpe bedrifter med å forutsi etterspørsel, optimalisere lagerstyring, identifisere markedstrender og ta datadrevne beslutninger. Dette kan føre til reduserte kostnader, forbedret ressursallokering og økte inntekter gjennom bedre beslutningstaking.

For det fjerde er det forskjeller i risikonivåer. Generering av kunstig intelligens kan produsere overbevisende «deepfakes», som lett kan føre til feilinformasjon, identitetstyveri og svindel. I tillegg kan disse modellene utgjøre personvernrisikoer hvis treningsdataene inneholder sensitiv informasjon eller manipuleres for å produsere utilsiktede resultater.

Data som brukes i opplæring i AI-analyse er også utsatt for risiko fra nettsikkerhetsbrudd, og kan utnyttes til ondsinnede formål, som å iverksette nettangrep eller spre feilinformasjon. Derfor er det behov for sikkerhetstiltak for å redusere disse risikoene. For tiden ser analytisk AI ut til å være mindre risikabelt enn generativ AI, og har blitt brukt lenge i mange selskaper.

Oppsummert, når du skal velge mellom analytisk AI og generativ AI, bør du vurdere dine spesifikke krav og mål. Hvis målet er å hente ut innsikt fra data, lage forutsigelser og optimalisere prosesser, er analytisk AI det riktige valget. På den annen side, hvis behovet er å lage nytt innhold, innovere eller tilpasse brukeropplevelsen, er generativ AI det ideelle alternativet.

AI-genererte verktøy, som chatboter, blir brukt og forventes å erstatte ikke bare søkeaktiviteter på internett, men også kundeservicerelaterte oppgaver og salgssamtaler.

Noen anbefalinger

Bruken av AI-analyse i diplomati er viktig fordi den har flere kvalifikasjoner enn noen annen AI-teknologi for å møte kravene og oppgavene til den diplomatiske sektoren. For å kunne anvende AI-analyse i felten må imidlertid følgende betingelser være oppfylt:

For det første er det nødvendig å bygge en arbeidsstyrke med tilstrekkelig kunnskap og erfaring innen KI-teknologi (inkludert både kunstig intelligens og intelligens basert på menneskelig intelligens).

For det andre er det avgjørende å anvende AI-teknologi på bransjetjenester som å svare på e-poster og samhandle direkte med innbyggere gjennom chatbot-teknologi. Et godt eksempel er hvordan det tyske utenriksdepartementet brukte AI-teknologi, kalt FACIL, til å samhandle med innbyggere fra 2021–2023, og behandlet 40 000 forespørsler per måned.

For det tredje er det nødvendig å bygge infrastrukturen, inkludert databasesystemer og serversystemer, for å muliggjøre AI-analyse, som delvis kan bidra til å forutsi og varsle globale hendelser for den diplomatiske sektoren. På grunn av den stadig økende mengden data er det imidlertid nødvendig med et tilstrekkelig stort serversystem.

For det fjerde må den diplomatiske sektoren bygge sin egen AI-analysemotor; dette er avgjørende for å sikre at sikkerhets- og etiske standarder overholdes.

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