Il ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali. 4 tipi di analisi dei dati | AI nel business #14

4 tipi di analisi dei dati supportati dall’IA

I tipi più importanti di analisi dei dati che l’intelligenza artificiale può supportare sono:

• Analisi descrittiva – nota anche come analisi descrittiva, è la forma più semplice di analisi. Comporta la raccolta e l’organizzazione di dati storici, cioè su ciò che è già accaduto nell’azienda. Di solito non necessita di utilizzare l’intelligenza artificiale. L’IA viene utilizzata solo quando vengono analizzati volumi di dati molto grandi, o quando gli analisti si aspettano che l’intelligenza artificiale scopra nuovi modelli che non sono stati studiati prima.
• Analisi aumentata – è uno strumento che supporta gli analisti in compiti come la compilazione di dati per l’analisi o la visualizzazione dei risultati attraverso vari grafici, tabelle e presentazioni. Basandosi sui dati preparati dall’IA, un analista può concludere più facilmente il materiale raccolto senza l’aiuto di un team per inserire e classificare le informazioni. Qui si può aiutare con lo strumento gratuito ChatGPT, o utilizzare opzioni freemium come Visme o Datawrapper.

Esempio di visualizzazione dei dati.

Fonte: academy.datawrapper.de

• Analisi predittiva – si concentra sulla ricerca di modelli nei dati esistenti in modo che possano essere prese decisioni più accurate basate su di essi e possibili rischi possano essere identificati. L’intelligenza artificiale utilizza modelli statistici, apprendimento automatico (ML, Machine Learning) e tecniche di Data Mining per prevedere eventi futuri.
• Analisi prescrittiva – altrimenti nota come analisi prescrittiva, come tutte le precedenti raccoglie dati su situazioni passate. Tuttavia, il suo scopo è il più complesso, e il suo funzionamento è il più dipendente dall’intelligenza artificiale. Questo perché si tratta di indicare il miglior comportamento in una data situazione aziendale.

Decision making – umano vs. IA

La base per prendere decisioni accurate di qualsiasi tipo è la conoscenza della relazione tra eventi e processi. Sia gli esseri umani che l’intelligenza artificiale che cercano di prevedere il futuro hanno qualche possibilità di successo raccogliendo e analizzando dati sul passato.

Statisticamente, le possibilità di prendere una decisione più accurata sono date da un sistema più chiuso, cioè una situazione che non è soggetta a influenze esterne. Le possibilità di successo sono anche aumentate da un set di dati più ampio che descrive in vari modi relazioni passate simili.

L’intelligenza artificiale ha un vantaggio sugli esseri umani perché può analizzare quantità di dati molto più grandi e vedere modelli in essi che sono invisibili all’occhio umano. L’IA può, ad esempio:

• vedere cambiamenti ciclici nella domanda per i servizi dell’azienda a seconda della posizione,
• analizzare più accuratamente le informazioni di mercato costituite da una varietà di dati,
• estrarre la combinazione ottimale di competenze del candidato per l’azienda da un curriculum visivamente poco attraente.

Tuttavia, un umano ha il vantaggio sull’intelligenza artificiale che, nel prendere decisioni, può tenere conto di fattori esterni il cui impatto sulla situazione dell’azienda potrebbe non essere ovvio o indiretto. Un umano che interpreta i dati può:

• considerare gli aspetti etici, sociali e legali delle proprie scelte,
• mettere in discussione e valutare criticamente le proprie assunzioni e conclusioni,
• tenere conto delle relazioni esistenti con clienti e partner commerciali.

Metodi di decisione

Per affrontare i rischi, le incertezze e le responsabilità associate alla presa di decisioni aziendali, le aziende stanno adottando metodi per rendere il processo più semplice e ordinato. Questi includono:

• La matrice di Eisenhower – è una semplice tecnica di prioritizzazione dei compiti basata sugli assi di urgenza e importanza. Consente di suddividere i compiti in 4 categorie:
• Urgente e importante – richiedono un’implementazione immediata.
• Importante ma non urgente – si dovrebbe pianificare una scadenza per la loro implementazione.
• Urgente ma non importante – possono essere delegati a qualcun altro o saltati del tutto.
• Né urgente né importante – non necessari, assorbenti di tempo.

L’IA può aiutare gli analisti aziendali che impiegano la matrice di Eisenhower a categorizzare automaticamente i compiti analitici per urgenza e importanza, rendendo più facile la prioritizzazione e la pianificazione.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – un framework multifaccettato che enfatizza la responsabilità individuale per le decisioni basate sulla condivisione dell’esperienza dell’intero team. È uno strumento utilizzato in ambito aziendale, ma anche nella diagnostica medica. L’IA può supportare la ricerca attraverso l’analisi dei dati, simulando opzioni e modellando algoritmicamente le conseguenze di ciascuna decisione.
• Inception Agile – crea un framework per la prima fase concettuale e decisionale del lavoro del team agile. I suoi momenti principali sono:
• Definire la visione del prodotto e gli obiettivi aziendali.
• Analisi delle opzioni e dei rischi, prototipazione delle soluzioni.
• Selezionare le migliori idee e determinare il MVP.

L’IA può modellare i rischi, simulare opzioni e raccomandare i migliori prototipi basati sui dati.

• Pensiero Integrato – che è un metodo che si concentra sull’esplorazione delle possibilità e sulla prototipazione rapida delle soluzioni, dove strumenti come ChatGPT o Google Bard funzioneranno bene.

4 aree decisionali supportate dall’IA

L’intelligenza artificiale è utilizzata sia per decisioni di analisi dei dati semplici ma laboriose, sia per quelle che richiedono la gestione di grandi set di dati. Queste includono:

• Inserimento di documenti in database – anche in situazioni in cui vengono consegnati all’azienda in forma cartacea o contengono dati incompleti o mal strutturati, l’IA può organizzare accuratamente le informazioni e decidere a quale raccolta appartiene il documento,
• rispondere a domande poste in linguaggio naturale – la presa di decisioni rende l’intelligenza artificiale in grado di rispondere accuratamente alle domande poste e di prendere l’iniziativa ponendo domande di follow-up,
• Gestione dei processi aziendali – nel caso di dati incompleti, l’IA può decidere di passare a uno dei gruppi di passaggi alternativi inclusi nella mappa del processo
• Automazione dei processi – l’azione dell’intelligenza artificiale consente l’automazione dei flussi di lavoro tra i vari programmi che servono l’azienda.

I migliori strumenti di IA per l’analisi dei dati aziendali

Di seguito è riportata l’ultima generazione di strumenti che possono aiutare con l’analisi dei dati più difficile – l’analisi prescrittiva, rispondendo alla domanda su cosa deve essere fatto per migliorare i risultati basati sui dati. Nessuno di essi deciderà da solo, ma le loro capacità facilitano significativamente un approccio obiettivo e multifaccettato ai dati.

1. ChatGPT Code Interpreter – uno strumento disponibile per gli abbonati a ChatGPT Plus che offre analisi, visualizzazione e interpretazione di dati fino a 170 MB. Il suo maggiore vantaggio è che si adatta accuratamente ai comandi dell’interrogante, mentre lo svantaggio è la necessità di preparare i dati per l’analisi in un altro programma. Tuttavia, un Code Interpreter può gestire righe ripetute, dati imprecisi e imprecisioni nelle unità, rilevare valori anomali, controllare errori, pulire, preprocessare, ispezionare e visualizzare i dati. L’IA gestisce i dati strutturati in modo eccezionale. Puoi caricare fogli di calcolo Excel, file CSV, ecc., e far descrivere, elaborare, valutare, visualizzare e interpretare i dati dal Code Interpreter.
2. Tableau – offre una funzione “Chiedi Dati” che inserisce una query in linguaggio naturale e poi genera automaticamente le visualizzazioni dei dati appropriate. Utilizza l’IA per comprendere la query dell’utente e fornire una risposta basata sui dati. Tableau offre anche altre funzionalità basate sull’IA, come “Spiega Dati”, che interpreta automaticamente i dati e fornisce approfondimenti sul loro significato.
3. Improvado – uno strumento di analisi per consolidare i dati di marketing e vendita da varie fonti in un unico posto. Uno dei principali vantaggi di Improvado è che consente l’integrazione con Google Ads, Facebook Ads o Salesforce. Oltre a creare report e dashboard personalizzati che consentono di analizzare i dati rapidamente e facilmente.

Riepilogo

L’analisi dei dati supportata dall’intelligenza artificiale sta aprendo una nuova dimensione di possibilità per la presa di decisioni aziendali. Sebbene l’IA abbia il potenziale di analizzare set di dati molto più grandi e vedere modelli nascosti in essi, non sostituirà il giudizio e l’intuizione umani. La collaborazione tra esseri umani e tecnologia, attraverso i migliori strumenti di IA, è la chiave per un futuro in cui le decisioni sono più informate, accurate e basate su dati solidi.

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