Analytisk AI och skillnaden mellan AI-generering

Organisationer som upptäcker AI-teknik riskerar att förbise en äldre, mer etablerad form av AI som kallas "analytisk AI". Denna form av AI är långt ifrån föråldrad och är fortfarande en viktig resurs för de flesta företag. Även om vissa AI-applikationer använder både analytisk och generativ AI, är dessa två tillvägagångssätt för AI i stort sett olika.

Den viktigaste skillnaden mellan AI-analys och traditionell dataanalys ligger i de typer av tekniker som används för att generera och få tillgång till dessa insikter.

Konceptet och huvudfunktionerna i analytisk AI.

Analytisk AI är en form av dataanalys som utnyttjar artificiell intelligens – särskilt avancerade former av maskininlärning – för business intelligence-ändamål. Även om den skiljer sig från traditionella dataanalysmetoder som används av många organisationer, fokuserar analytisk AI på att uppnå samma mål: analysera datamängder för att generera handlingsbara insikter och vägleda datadrivna beslut.

AI-analys använder avancerade AI-metoder, såsom naturlig språkbehandling (NLP) och djupinlärning, för att analysera stora datamängder, utveckla insikter och vägleda beslutsfattande på ett dynamiskt sätt som svarar direkt på användarinteraktion.

Kärnskillnaden mellan AI-analys och traditionell dataanalys ligger i de typer av tekniker som används för att generera och få tillgång till dessa insikter. Men även om dessa verktyg är effektfulla ger de ofta en statisk bild av data för de flesta användare, och förlitar sig starkt på statistisk analys för att generera insikter och kräver att analytiker drar sina egna slutsatser snarare än att förlita sig på teknik.

Viktiga funktioner i AI-analys

Deskriptiv analys: Deskriptiv analys besvarar frågan "Vad hände?". Denna typ av analys är den absolut vanligaste typen av klienter och ger rapporter och analyser inriktade på tidigare händelser.

Deskriptiv analys används för att förstå den övergripande prestandan på en aggregerad nivå och är det absolut enklaste sättet för ett företag att komma igång eftersom informationen är lättillgänglig för att skapa rapporter och applikationer.

Diagnostisk analys: Diagnostisk analys, liksom deskriptiv analys, använder historiska data för att besvara en fråga. Men istället för att fokusera på "vad" tar diagnostisk analys upp den avgörande frågan om varför en händelse eller avvikelse inträffar i data. Diagnostisk analys tenderar att vara mer tillgänglig och lämplig för ett bredare spektrum av användningsfall än maskininlärning/prediktiv analys.

Prediktiv analys: Prediktiv analys är en avancerad form av analys som identifierar vad som sannolikt kommer att hända baserat på historisk data med hjälp av maskininlärning. Historiska data, som omfattar mycket av den beskrivande och diagnostiska analys som används som grund för att bygga prediktiva analysmodeller, används som grund för dessa modeller.

Preskriptiv analys: Preskriptiv analys är den fjärde och sista pelaren inom modern analys. Preskriptiv analys involverar specifik vägledande analys. I huvudsak är det en kombination av beskrivande, diagnostisk och prediktiv analys för att vägleda beslutsprocessen. Befintliga situationer eller förhållanden och konsekvenserna av ett beslut eller en händelse tillämpas för att generera ett väglett beslut eller en vägledd åtgärd som användaren kan vidta.

Generativ AI fokuserar på att skapa nytt innehåll genom att lära sig mönster från befintlig data. Den använder djupinlärningstekniker, såsom generativa adversarial nätverk (GAN) och transformationsmodeller, för att generera text, bilder, musik etc. Generativ AI har fått stor uppmärksamhet för sin förmåga att skapa människolikt innehåll och har tillämpningar inom kreativa branscher, innehållsskapande med mera. De viktigaste funktionerna i Gen AI är innehållsskapande, förbättrad fantasi och kreativitet, förbättrad träningsdata och personlig varumärkesbyggande.

Huvudfunktionerna i Gen AI är innehållsskapande, ökad fantasi och kreativitet, stärkande av träningsdata och skapande av personliga upplevelser.

Skillnaden mellan analytisk AI och generativ AI

Det finns många skillnader mellan analytisk AI och generativ AI, och företag kan hitta sätt att effektivt hantera sin verksamhet med hjälp av AI baserat på dessa skillnader. De viktigaste skillnaderna mellan analytisk AI och generativ AI är:

För det första skiljer sig deras syften och kapacitet åt. Det primära syftet med generativ AI är att använda neurala nätverksmodeller med djupinlärning för att generera nytt innehåll. Analytisk AI, å andra sidan, hänvisar till AI-system baserade på statistisk maskininlärning utformade för specifika uppgifter, såsom klassificering, förutsägelse eller beslutsfattande baserat på strukturerad data.

För det andra är algoritmerna olika. När det gäller algoritmiska metoder använder generativ AI vanligtvis komplexa tekniker som att omvandla sekventiella textinmatningar till sammanhängande utdata och förutsäga nästa ord baserat på kontexten av befintlig data för att generera innehåll. Generativ AI lär sig att förstå mönster i data för att skapa nya versioner av dessa data. Analytisk AI använder en rad enklare maskininlärningsmetoder, inklusive övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning.

För det tredje finns det skillnader i avkastning på investeringar. Generativ AI kan generera vinst från innehållsskapande genom att erbjuda lägre kostnader jämfört med mänskligt innehållsskapande, samt potentialen att skapa unikt och engagerande innehåll som attraherar och behåller kunder. Även om generativ AI erbjuder många fördelar kan dess ekonomiska värde vara svårt att mäta, och användare ådrar sig kostnader för att träna den generativa AI-modellen.

För AI-analys ger den bättre ekonomisk avkastning genom prediktiva modeller som kan hjälpa företag att prognostisera efterfrågan, optimera lagerhantering, identifiera marknadstrender och fatta datadrivna beslut. Detta kan leda till minskade kostnader, förbättrad resursallokering och ökade intäkter genom bättre beslutsfattande.

För det fjärde finns det skillnader i risknivåer. Att generera AI kan producera övertygande "djupförfalskningar", vilket lätt leder till felinformation, identitetsstöld och bedrägerier. Dessutom kan dessa modeller utgöra integritetsrisker om träningsdata innehåller känslig information eller manipuleras för att producera oavsiktliga resultat.

Data som används i AI-analysutbildning utsätts också för risker från cybersäkerhetsintrång, där de utnyttjas för skadliga ändamål som att utföra cyberattacker eller sprida felinformation. Därför behövs säkerhetsåtgärder för att minska dessa risker. För närvarande verkar analytisk AI vara mindre riskabel än generativ AI och har använts länge i många företag.

Sammanfattningsvis, när du väljer mellan analytisk AI och generativ AI, tänk på dina specifika krav och mål. Om målet är att utvinna insikter från data, göra förutsägelser och optimera processer är analytisk AI rätt val. Å andra sidan, om behovet är att skapa nytt innehåll, förnya eller anpassa användarupplevelsen är generativ AI det perfekta alternativet.

AI-genererade verktyg, som chatbotar, används och förväntas ersätta inte bara internetsökningar utan även kundtjänstrelaterade uppgifter och säljsamtal.

Några rekommendationer

Användningen av AI-analys inom diplomati är avgörande eftersom den har fler kvalifikationer än någon annan AI-teknik för att möta den diplomatiska sektorns krav och uppgifter. För att kunna tillämpa AI-analys ute i fält måste dock följande villkor vara uppfyllda:

För det första är det nödvändigt att bygga upp en arbetsstyrka med tillräcklig kunskap och erfarenhet inom AI-teknik (inklusive både artificiell intelligens och intelligens baserad på mänsklig intelligens).

För det andra är det avgörande att tillämpa AI-teknik på branschtjänster som att svara på e-post och interagera direkt med medborgare via chatbotteknik. Ett utmärkt exempel är hur det tyska utrikesministeriet använde AI-teknik, kallad FACIL, för att interagera med medborgare mellan 2021 och 2023, och behandlade 40 000 förfrågningar per månad.

För det tredje är det nödvändigt att bygga infrastruktur, inklusive databassystem och serversystem, för att möjliggöra AI-analys, vilket delvis kan bidra till att förutsäga och prognostisera globala händelser för den diplomatiska sektorn. På grund av den ständigt ökande mängden data krävs dock ett tillräckligt stort serversystem.

För det fjärde behöver den diplomatiska sektorn bygga sin egen AI-analysmotor; detta är avgörande för att säkerställa att säkerhets- och etiska standarder uppfylls.

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