IA analitică și diferența dintre generarea de IA

Organizațiile care descoperă tehnologia IA riscă să treacă cu vederea o formă mai veche și mai consacrată de IA, numită „IA analitică”. Această formă de IA este departe de a fi învechită și rămâne o resursă vitală pentru majoritatea companiilor. Deși unele aplicații IA utilizează atât IA analitică, cât și IA generativă, aceste două abordări ale IA sunt în mare măsură distincte.

Diferența principală dintre analiza bazată pe inteligență artificială și analiza tradițională a datelor constă în tipurile de tehnologii utilizate pentru a genera și accesa aceste informații.

Conceptul și caracteristicile cheie ale inteligenței artificiale analitice.

IA analitică este o formă de analiză a datelor care valorifică inteligența artificială – în special forme avansate de învățare automată – în scopuri de business intelligence. Deși este diferită de metodele tradiționale de analiză a datelor utilizate de multe organizații, IA analitică se concentrează pe atingerea aceluiași obiectiv: analizarea seturilor de date pentru a genera informații concrete și a ghida decizii bazate pe date.

Analiza inteligenței artificiale utilizează metodologii avansate de inteligență artificială, cum ar fi procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea profundă, pentru a analiza seturi mari de date, a dezvolta informații și a ghida luarea deciziilor într-un mod dinamic care răspunde direct la interacțiunea utilizatorului.

Diferența fundamentală dintre analiza bazată pe inteligență artificială și analiza tradițională a datelor constă în tipurile de tehnologii utilizate pentru a genera și accesa aceste informații. Cu toate acestea, deși aceste instrumente au un impact semnificativ, ele oferă adesea o imagine statică a datelor pentru majoritatea utilizatorilor, bazându-se în mare măsură pe analiza statistică pentru a genera informații și cerând analiștilor să tragă propriile concluzii, în loc să se bazeze pe tehnologie.

Caracteristici cheie ale analizei AI

Analiză descriptivă: Analiza descriptivă răspunde la întrebarea „Ce s-a întâmplat?”. Acest tip de analiză este de departe cel mai frecvent utilizat de clienți, oferind rapoarte și analize axate pe evenimente trecute.

Analiza descriptivă este utilizată pentru a înțelege performanța generală la nivel agregat și este de departe cea mai ușoară modalitate pentru o companie de a începe, deoarece datele sunt ușor disponibile pentru construirea de rapoarte și aplicații.

Analiza diagnostică: Analiza diagnostică, la fel ca analiza descriptivă, utilizează date istorice pentru a răspunde la o întrebare. Dar, în loc să se concentreze asupra „ce”, analiza diagnostică abordează întrebarea crucială de ce apare un eveniment sau o anomalie în date. Analiza diagnostică tinde să fie mai accesibilă și mai potrivită pentru o gamă mai largă de cazuri de utilizare decât învățarea automată/analiza predictivă.

Analiză predictivă: Analiza predictivă este o formă avansată de analiză care identifică ce este probabil să se întâmple pe baza datelor istorice folosind învățarea automată. Datele istorice, care cuprind o mare parte din analizele descriptive și de diagnostic utilizate ca bază pentru construirea modelelor de analiză predictivă, sunt folosite ca fundament pentru aceste modele.

Analiza prescriptivă: Analiza prescriptivă este al patrulea și ultimul pilon al analizei moderne. Analiza prescriptivă implică o analiză specifică a îndrumărilor. În esență, este o combinație de analiză descriptivă, diagnostică și predictivă pentru a ghida procesul decizional. Situațiile sau condițiile existente și consecințele unei decizii sau ale unui eveniment sunt aplicate pentru a genera o decizie sau o acțiune ghidată pe care utilizatorul să o întreprindă.

IA generativă se concentrează pe crearea de conținut nou prin învățarea de tipare din datele existente. Folosește tehnici de învățare profundă, cum ar fi rețelele generative adversariale (GAN) și modelele transformaționale, pentru a genera text, imagini, muzică etc. IA generativă a atras o atenție semnificativă pentru capacitatea sa de a crea conținut asemănător cu cel uman și are aplicații în industriile creative, crearea de conținut și multe altele. Caracteristicile cheie ale IA generativă sunt crearea de conținut, imaginația și creativitatea sporite, datele de instruire îmbunătățite și brandingul personalizat.

Principalele caracteristici ale Gen AI sunt crearea de conținut, sporirea imaginației și a creativității, consolidarea datelor de antrenament și crearea de experiențe personalizate.

Diferența dintre IA analitică și IA generativă

Există multe diferențe între IA analitică și IA generativă, iar companiile pot găsi modalități de a-și gestiona eficient operațiunile folosind IA pe baza acestor diferențe. Principalele diferențe dintre IA analitică și IA generativă sunt:

În primul rând, scopurile și capacitățile lor diferă. Scopul principal al IA generativă este de a utiliza modele de rețele neuronale de învățare profundă pentru a genera conținut nou. IA analitică, pe de altă parte, se referă la sistemele de IA bazate pe învățarea automată statistică, concepute pentru sarcini specifice, cum ar fi clasificarea, predicția sau luarea deciziilor pe baza datelor structurate.

În al doilea rând, algoritmii sunt diferiți. În ceea ce privește metodele algoritmice, IA generativă folosește de obicei tehnici complexe, cum ar fi transformarea intrărilor secvențiale de text în ieșiri coerente, prezicerea următorului cuvânt pe baza contextului datelor existente pentru a genera conținut. IA generativă învață să înțeleagă tiparele din date pentru a crea noi versiuni ale acelor date. IA analitică folosește o gamă de metode mai simple de învățare automată, inclusiv învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin consolidare.

În al treilea rând, există diferențe în ceea ce privește rentabilitatea investiției. IA generativă poate genera profit din crearea de conținut, oferind costuri mai mici în comparație cu crearea de conținut umană, precum și potențialul de a crea conținut unic și captivant, care atrage și reține clienții. Deși IA generativă oferă multe beneficii, valoarea sa economică poate fi dificil de măsurat, iar utilizatorii suportă costuri pentru a antrena modelul de IA generativă.

În ceea ce privește analiza bazată pe inteligență artificială, aceasta oferă randamente economice mai bune prin intermediul unor modele predictive care pot ajuta companiile să prognozeze cererea, să optimizeze gestionarea stocurilor, să identifice tendințele pieței și să ia decizii bazate pe date. Acest lucru poate duce la reducerea costurilor, la o alocare îmbunătățită a resurselor și la creșterea veniturilor printr-un proces decizional mai eficient.

În al patrulea rând, există diferențe în ceea ce privește nivelurile de risc. Generarea de inteligență artificială poate produce „deepfake-uri” convingătoare, ceea ce duce cu ușurință la dezinformare, furt de identitate și fraudă. În plus, aceste modele pot prezenta riscuri la adresa confidențialității dacă datele de antrenament conțin informații sensibile sau sunt manipulate pentru a produce rezultate neintenționate.

Datele utilizate în instruirea în domeniul analizei inteligenței artificiale se confruntă, de asemenea, cu riscuri legate de încălcările securității cibernetice, fiind exploatate în scopuri rău intenționate, cum ar fi lansarea de atacuri cibernetice sau răspândirea de dezinformări. Prin urmare, sunt necesare măsuri de securitate pentru a atenua aceste riscuri. În prezent, inteligența artificială analitică pare a fi mai puțin riscantă decât inteligența artificială generativă și a fost utilizată de mult timp în multe companii.

În concluzie, atunci când decideți între IA analitică și IA generativă, luați în considerare cerințele și obiectivele dumneavoastră specifice. Dacă scopul este de a extrage informații din date, de a face predicții și de a optimiza procesele, IA analitică este alegerea potrivită. Pe de altă parte, dacă este nevoie de a crea conținut nou, de a inova sau de a personaliza experiența utilizatorului, IA generativă este opțiunea ideală.

Instrumentele generate de inteligența artificială, cum ar fi chatboții, sunt utilizate și se așteaptă să înlocuiască nu doar activitățile de căutare pe internet, ci și sarcinile legate de serviciul clienți și apelurile de vânzări.

Câteva recomandări

Utilizarea analizelor bazate pe inteligență artificială în diplomație este esențială, deoarece posedă mai multe calificări decât orice altă tehnologie bazată pe inteligență artificială pentru a îndeplini cerințele și sarcinile sectorului diplomatic. Cu toate acestea, pentru a putea aplica analizele bazate pe inteligență artificială pe teren, trebuie îndeplinite următoarele condiții:

În primul rând, este necesar să se construiască o forță de muncă cu suficiente cunoștințe și experiență în domeniul tehnologiei IA (inclusiv atât inteligența artificială, cât și inteligența bazată pe inteligența umană).

În al doilea rând, aplicarea tehnologiei IA în serviciile industriale, cum ar fi răspunsul la e-mailuri și interacțiunea directă cu cetățenii prin intermediul tehnologiei chatbot, este crucială. Un exemplu excelent este modul în care Ministerul german de Externe a folosit tehnologia IA, numită FACIL, pentru a interacționa cu cetățenii între 2021 și 2023, procesând 40.000 de solicitări pe lună.

În al treilea rând, construirea infrastructurii, inclusiv a sistemelor de baze de date și a sistemelor de servere, este necesară pentru a permite analiza prin inteligență artificială, care poate ajuta parțial la prezicerea și prognozarea evenimentelor globale pentru sectorul diplomatic. Cu toate acestea, din cauza cantității tot mai mari de date, este necesar un sistem de servere suficient de mare.

În al patrulea rând, sectorul diplomatic trebuie să își construiască propriul motor de analiză bazat pe inteligență artificială; acest lucru este crucial pentru a asigura respectarea standardelor de securitate și etică.

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