AI เชิงวิเคราะห์และความแตกต่างจาก AI เชิงสร้างสรรค์

องค์กรใหม่ๆ ที่สนใจเทคโนโลยี AI เสี่ยงที่จะมองข้ามรูปแบบ AI ที่เก่าแก่และเป็นที่ยอมรับมากกว่า ซึ่งเรียกว่า “AI เชิงวิเคราะห์” รูปแบบของ AI นี้ไม่ได้ล้าสมัยแต่อย่างใดและยังคงเป็นทรัพยากรที่สำคัญสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ แม้ว่าแอปพลิเคชัน AI บางอย่างจะใช้ทั้ง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ แต่แนวทางการใช้ AI ทั้งสองนี้ก็แยกจากกันเป็นส่วนใหญ่

ความแตกต่างหลักระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมอยู่ที่ประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้ในการสร้างและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้

แนวคิดและคุณลักษณะสำคัญของ AI เชิงวิเคราะห์

ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ (AI) เป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ – โดยเฉพาะรูปแบบขั้นสูงของการเรียนรู้ของเครื่องจักร – เพื่อวัตถุประสงค์ด้านปัญญาทางธุรกิจ แม้ว่าจะแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมที่องค์กรต่างๆ ใช้ แต่ AI เชิงวิเคราะห์ก็มุ่งเน้นไปที่การบรรลุเป้าหมายเดียวกัน นั่นคือ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้และกำหนดแนวทางการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

AI เชิงวิเคราะห์ใช้ AI ขั้นสูง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พัฒนาข้อมูลเชิงลึก และแนะนำการตัดสินใจในลักษณะแบบไดนามิก โดยตอบสนองโดยตรงต่อการโต้ตอบของผู้ใช้

ความแตกต่างหลักระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมอยู่ที่ประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้ในการสร้างและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะสร้างผลกระทบได้ แต่ก็มักจะให้มุมมองข้อมูลแบบคงที่แก่ผู้ใช้ส่วนใหญ่ โดยอาศัยการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นหลักเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก และต้องให้ผู้วิเคราะห์สรุปผลด้วยตนเองแทนที่จะต้องพึ่งพาเทคโนโลยี

คุณสมบัติหลักของ AI เชิงวิเคราะห์

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะตอบคำถามที่ว่า "เกิดอะไรขึ้น" การวิเคราะห์ประเภทนี้เป็นวิธีที่ลูกค้าใช้กันมากที่สุด เนื่องจากให้รายงานและวิเคราะห์ที่เน้นไปที่เหตุการณ์ในอดีต

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาใช้เพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพโดยรวมในระดับรวม และเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับบริษัทในการเริ่มต้น เนื่องจากข้อมูลพร้อมใช้งานเพื่อสร้างรายงานและแอปพลิเคชัน

การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย เช่น การวิเคราะห์เชิงพรรณนา ใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อตอบคำถาม แทนที่จะมุ่งเน้นที่ "อะไร" การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะเน้นไปที่คำถามสำคัญว่าเหตุใดเหตุการณ์หรือความผิดปกติจึงเกิดขึ้นในข้อมูล การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยมีแนวโน้มที่จะเข้าถึงได้ง่ายกว่าและเหมาะกับกรณีการใช้งานที่หลากหลายมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักร/การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นรูปแบบการวิเคราะห์ขั้นสูงที่กำหนดสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นโดยอิงจากข้อมูลในอดีตโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลในอดีตประกอบด้วยข้อมูลเชิงพรรณนาและการวินิจฉัยส่วนใหญ่ที่ใช้เป็นพื้นฐานในการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงกำหนด: การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นเสาหลักที่สี่และเสาหลักของการวิเคราะห์สมัยใหม่ การวิเคราะห์เชิงกำหนดเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์แนวปฏิบัติเฉพาะเจาะจง โดยพื้นฐานแล้วเป็นการผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เชิงวินิจฉัย และเชิงคาดการณ์ เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจ สถานการณ์หรือเงื่อนไขที่มีอยู่และผลที่ตามมาจากการตัดสินใจหรือเหตุการณ์จะถูกนำมาใช้เพื่อสร้างการตัดสินใจหรือการดำเนินการที่กำหนดทิศทางให้ผู้ใช้ดำเนินการ

เพราะ Generative AI มุ่งเน้นการสร้างเนื้อหาใหม่โดยการเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่มีอยู่ มีการใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายการต่อต้านเชิงสร้างสรรค์ (GAN) และโมเดลการเปลี่ยนแปลง เพื่อสร้างข้อความ รูปภาพ เพลง ฯลฯ Generative AI ได้รับความสนใจอย่างมากเนื่องจากความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่คล้ายกับมนุษย์ และมีการใช้งานในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ การสร้างเนื้อหา และอื่นๆ อีกมากมาย คุณสมบัติหลักของ Gen AI ได้แก่ การสร้างเนื้อหา การส่งเสริมจินตนาการและความคิดสร้างสรรค์ การปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรม และการสร้างความประทับใจเฉพาะบุคคล

คุณสมบัติหลักของ Gen AI ได้แก่ การสร้างเนื้อหา การส่งเสริมจินตนาการและความคิดสร้างสรรค์ การปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรม และการสร้างความประทับใจเฉพาะบุคคล

ความแตกต่างระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์

มีข้อแตกต่างมากมายระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ จากความแตกต่างเหล่านี้ ธุรกิจ/บริษัทต่างๆ จึงหาวิธีดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพผ่านการใช้ AI ความแตกต่างระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์:

ประการแรก วัตถุประสงค์และความสามารถที่แตกต่างกัน วัตถุประสงค์หลักของ Generative AI คือการใช้โมเดลเครือข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ในส่วนของ AI เชิงวิเคราะห์ หมายถึงระบบ AI ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องทางสถิติ ออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะ เช่น การจำแนกประเภท การทำนาย หรือการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ประการที่สอง อัลกอริทึมนั้นแตกต่างกัน ในแง่ของวิธีการเชิงอัลกอริทึม AI เชิงสร้างสรรค์มักใช้เทคนิคที่ซับซ้อน เช่น การเปลี่ยนอินพุตข้อความแบบต่อเนื่องให้เป็นเอาต์พุตที่มีความสอดคล้องกัน การทำนายคำถัดไปตามบริบทข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างเนื้อหา AI เรียนรู้ที่จะทำความเข้าใจรูปแบบในข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเวอร์ชันใหม่ ๆ AI เชิงวิเคราะห์ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ง่ายกว่าหลากหลายวิธี รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมแรง

สาม ผลตอบแทนจากการลงทุนที่แตกต่างกัน Generative AI สามารถสร้างกำไรให้กับการสร้างเนื้อหาได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าการสร้างเนื้อหาโดยมนุษย์ รวมทั้งยังมีศักยภาพในการสร้างเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครและน่าดึงดูดซึ่งดึงดูดและรักษาลูกค้าไว้ได้ ถึงแม้ว่า AI เชิงสร้างสรรค์จะมีข้อดีมากมาย แต่คุณค่า ทางเศรษฐกิจ นั้นวัดได้ยากและยังมีค่าใช้จ่ายสำหรับผู้ใช้งานในการฝึกโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์อีกด้วย

สำหรับการวิเคราะห์ AI นั้นสามารถให้ผลตอบแทนทางเศรษฐกิจที่ดีกว่าโดยใช้โมเดลเชิงทำนายที่สามารถช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์ความต้องการ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง ระบุแนวโน้มตลาด และตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูล สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การลดต้นทุน การจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้น และเพิ่มรายได้ผ่านการตัดสินใจที่ดีขึ้น

ประการที่สี่ ความแตกต่างในความเสี่ยง Generative AI สามารถสร้าง "deepfakes" ที่ดูน่าเชื่อถือ ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อมูลที่ผิดพลาด การโจรกรรมข้อมูลส่วนบุคคล และการฉ้อโกงได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้อาจมีความเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวได้ หากข้อมูลการฝึกอบรมมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หรือถูกจัดการเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ต้องการ

ข้อมูลการฝึกอบรม AI ยังเผชิญกับความเสี่ยงจากการละเมิดความปลอดภัยทางไซเบอร์ การถูกใช้ประโยชน์เพื่อจุดประสงค์ที่เป็นอันตราย เช่น การโจมตีทางไซเบอร์หรือการเผยแพร่ข้อมูลที่ผิดพลาด ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อบรรเทาความเสี่ยงเหล่านี้ ในปัจจุบัน AI เชิงวิเคราะห์ดูเหมือนว่าจะมีความเสี่ยงน้อยกว่า AI เชิงสร้างสรรค์ จึงมีการใช้ AI เชิงวิเคราะห์มาเป็นเวลานานแล้วในหลายบริษัท

โดยสรุป เมื่อต้องตัดสินใจเลือกระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และเชิงสร้างสรรค์ ให้พิจารณาข้อกำหนดและเป้าหมายเฉพาะของคุณ หากเป้าหมายคือการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ทำนาย และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ AI เชิงวิเคราะห์คือตัวเลือกที่เหมาะสม ในทางกลับกัน หากคุณจำเป็นต้องสร้างเนื้อหาใหม่ สร้างสรรค์สิ่งใหม่ หรือปรับแต่งประสบการณ์ของผู้ใช้ Generative AI ถือเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด

Công cụ tích hợp AI tạo sinh đang được sử dụng như chatbot, được cho sẽ thay thế không chỉ các hoạt động tìm kiếm trên Internet mà còn công việc liên quan dịch vụ khách hàng hay cuộc gọi bán hàng.

เครื่องมือ Generative AI ถูกใช้เป็นแชทบอท ซึ่งคาดว่าจะเข้ามาแทนที่ไม่เพียงการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริการลูกค้าและการขายด้วย

ข้อแนะนำบางประการ

การใช้ AI เชิงวิเคราะห์ในด้าน การทูตถือ เป็นสิ่งจำเป็น เนื่องจากมีเกณฑ์มากกว่าเทคโนโลยี AI อื่นๆ ในการตอบสนองความต้องการและภารกิจของการทูต อย่างไรก็ตาม เพื่อให้สามารถนำการวิเคราะห์ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมได้ จะต้องเป็นไปตามเงื่อนไขต่อไปนี้:

ประการแรก จำเป็นต้องสร้างทรัพยากรบุคคลที่มีความรู้และประสบการณ์ที่เพียงพอในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี AI (รวมถึงปัญญาประดิษฐ์และปัญญาประดิษฐ์ที่อิงตามปัญญาของมนุษย์)

ประการที่สอง ให้ใช้เทคโนโลยี AI กับบริการในอุตสาหกรรม เช่น การตอบกลับอีเมล การโต้ตอบโดยตรงกับผู้คนผ่านเทคโนโลยีแชทบอท ซึ่งโดยทั่วไปเป็นวิธีที่ กระทรวงต่างประเทศ ของเยอรมนีใช้เทคโนโลยี AI ที่เรียกว่า FACIL เพื่อโต้ตอบกับประชาชนตั้งแต่ปี 2021-2023 และประมวลผลคำขอ 40,000 รายการต่อเดือน

ประการที่สาม การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน รวมถึงระบบฐานข้อมูลและระบบเซิร์ฟเวอร์ให้สามารถปฏิบัติการวิเคราะห์ AI เพื่อช่วยคาดการณ์และพยากรณ์สถานการณ์และเหตุการณ์ต่างๆ ของโลกให้กับภาคการทูต อย่างไรก็ตาม เนื่องจากข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ จึงต้องใช้ระบบเซิร์ฟเวอร์ที่มีขนาดใหญ่เพียงพอ

ประการที่สี่ ภาคการทูตจำเป็นต้องสร้าง AI เชิงวิเคราะห์ของตัวเอง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการรับประกันความปลอดภัยและประเด็นด้านจริยธรรม

แหล่งที่มา