Inteligența artificială transformă industriile, îmbunătățește procesele decizionale și creează noi oportunități în diverse domenii.
Cu toate acestea, selectarea tipului potrivit de inteligență artificială pentru nevoile dvs. specifice poate fi o provocare.
În linii mari, inteligența artificială poate fi clasificată în inteligență artificială predictivă (cunoscută uneori ca inteligență artificială discriminativă sau tradițională) și inteligență artificială generativă, fiecare având scopuri diferite. Apariția online a ChatGPT a evidențiat posibilitățile puternice ale AI și a intrat în fiecare gospodărie, clasă, sală de consiliu.
Aceasta a ridicat mult praf și a pus presiune pe organizații pentru a identifica utilizarea acesteia. Acest praf și această presiune au întunecat, de asemenea, aplicațiile distincte pentru inteligență artificială predictivă și generativă. La urma urmei, ambele sunt formate și învață din date istorice. Înțelegerea distincțiilor și a aplicațiilor adecvate ale acestor tipuri de inteligență artificială este esențială pentru valorificarea întregului lor potențial.
Căutați o vizibilitate sporită în afara trimestrului pentru un parametru cheie de performanță? Ceva care, dacă ați ști din timp, ar putea duce la optimizări clare și la rezultate îmbunătățite? Predictiv!
Căutați o capacitate de a sintetiza volume mari de date pentru a crea conținut sau informații noi? Un asistent care să permită o interacțiune mai perspicace și mai productivă cu informațiile respective? Generativ!
Inteligența artificială predictivă
Inteligența artificială predictivă este concepută pentru a prezice rezultatele pe baza datelor istorice. Aproape orice provocare organizațională poate fi transpusă într-o întrebare pe care poate fi antrenat un model predictiv, cu condiția să existe informațiile istorice necesare cu care să se lucreze. Transformați aceste scenarii în întrebări în care trebuie să clasificați datele, fie în categorii binare, clase multiple sau să măsurați un rezultat pe un set continuu de valori. Aceasta învață limitele dintre categoriile distincte din datele pe care este antrenată și utilizează aceste cunoștințe pentru a face predicții cu privire la date noi, nevăzute. Mai multe informații despre definirea întrebărilor de învățare automată sunt disponibile pe site-ul nostru de documentare aici: Defining machine learning questions | Qlik Cloud Help.
Când să utilizați inteligența artificială predictivă
Clasificare binară:
Exemplu: „Acest client va renunța la serviciile sale în următoarele 60 de zile?”
Caz de utilizare: Predicția pierderii clienților este un exemplu clasic de clasificare binară. Companiile pot utiliza inteligența artificială predictivă pentru a identifica clienții care riscă să plece și pentru a lua măsuri proactive pentru a-i păstra. Prin analizarea datelor istorice, cum ar fi istoricul achizițiilor, nivelurile de implicare și interacțiunile cu asistența pentru clienți, modelul AI poate prezice probabilitatea de pierdere a clienților și poate ajuta companiile să elaboreze strategii de fidelizare specifice.
Clasificare multiclasă:
Exemplu: „Ce produs este mai probabil ca acest client să achiziționeze în continuare?”
Caz de utilizare: Platformele de comerț electronic pot utiliza clasificarea multiclasă pentru a personaliza recomandările de produse. Prin examinarea comportamentelor de cumpărare anterioare, a istoricului de navigare și a informațiilor demografice, modelul AI prezice ce produse este cel mai probabil ca un client să cumpere în continuare. Acest lucru îmbunătățește experiența de cumpărături, crește satisfacția clienților și stimulează vânzările.
Regresie/ Predicție numerică:
Exemplu: „Câte zile este probabil să dureze această oportunitate până la închidere?”
Caz de utilizare: În previziunile de vânzări, inteligența artificială discriminatorie poate prezice momentul închiderii oportunităților de vânzare. Analizând datele istorice de vânzări, dimensiunea tranzacției, interacțiunile cu clienții și condițiile de piață, modelul AI oferă o perioadă estimată pentru încheierea tranzacției. Acest lucru ajută echipele de vânzări să prioritizeze prospectele, să aloce resursele în mod eficient și să îmbunătățească performanța generală a vânzărilor.
De la inteligența artificială predictivă la cea prescriptivă
Modelele inteligență artificială predictive sunt de obicei formate utilizând tehnici de învățare supravegheată, în care modelul învață din date de formare etichetate. Algoritmii comuni utilizați în inteligența artificială predictivă includ regresia logistică, arborii decizionali, pădurile aleatorii, mașinile vectoriale de sprijin și rețelele neuronale.
Cunoașterea a ceea ce este probabil să se întâmple folosind această tehnică poate fi extrem de puternică, oferind o viziune de perspectivă asupra rezultatelor care contează. Cu toate acestea, înțelegerea motivelor pentru care aceste rezultate sunt susceptibile de a se produce poate fi la fel de puternică, dacă nu chiar mai mult. Acesta este tocmai motivul pentru care orice aplicație predictivă trebuie să includă explicabilitatea. Fără explicații, nu există nicio acțiune clară de întreprins. Pornind de la exemplul abandonului, fără a ști care este cauza riscului sporit de abandon, ce măsuri poate lua o companie pentru a reduce riscul?
Încorporarea explicabilității în inteligența artificială predictivă vă permite să treceți la inteligența artificială prescriptivă. Aceasta oferă posibilitatea de a explora anumite acțiuni și de a măsura impactul asupra rezultatului dorit. Putem modela rezultatele probabile în cazul în care înscriem un client într-un anumit plan de asistență, creștem implicarea, reducem prețul fără a fi nevoiți să întreprindem efectiv astfel de acțiuni.
De aici, poate fi mobilizată o acțiune adecvată, derivată din inteligență artificială. Extinderea de la o singură acțiune la un set coordonat de acțiuni permite organizațiilor să dezvolte optimizări ale activității. Stabiliți rezultatul optim și permiteți modelelor de inteligență artificială predictivă să exploreze intrările și numeroasele iterații posibile pentru a informa un set prescriptiv de acțiuni care să optimizeze probabilitatea acelui rezultat dorit.
Să presupunem că o companie se confruntă cu rate ridicate de pierdere a serviciilor și dorește să reducă numărul de clienți care pleacă. Folosind inteligența artificială predictivă, compania identifică principalii factori care contribuie la pierderea clienților, cum ar fi angajamentul scăzut și costurile ridicate ale serviciilor. Cu ajutorul explicabilității, compania înțelege de ce acești factori sunt critici. Trecând la inteligența artificială prescriptivă, compania poate simula diferite acțiuni, cum ar fi oferirea unui plan de asistență personalizat, oferirea de oportunități suplimentare de implicare prin campanii de marketing direcționate și oferirea de reduceri clienților cu risc. Prin rularea acestor simulări, modelul de inteligență artificială sugerează o combinație a acestor acțiuni care sunt cele mai susceptibile de a reduce îngrijorarea. Compania poate apoi să pună în aplicare această strategie coordonată, să monitorizeze în permanență rezultatele și să facă ajustările necesare pe baza predicțiilor și a feedback-ului continuu. Această abordare integrată nu numai că ajută la păstrarea clienților, ci și la creșterea satisfacției și loialității lor generale.
Inteligența artificială generativă
Inteligența artificială generativă, pe de altă parte, este axată pe crearea de conținut nou. Aceasta poate genera text, imagini, muzică și multe altele, fiind un instrument puternic pentru crearea de conținut și prelucrarea limbajului natural. Modelele de inteligență artificială generativă învață modelele și structurile de bază ale datelor pe care sunt antrenate și utilizează aceste cunoștințe pentru a produce rezultate originale.
Când se utilizează inteligența artificială generativă
Sisteme de întrebări și răspunsuri:
Exemplu: Crearea de chatbots sau asistenți virtuali inteligenți care pot răspunde întrebărilor clienților în timp real.
Caz de utilizare: Asistența pentru clienți poate fi îmbunătățită semnificativ cu ajutorul intelienței artificiale generative. În loc să se bazeze exclusiv pe răspunsuri predefinite, modelele de inteligență artificială generativă pot înțelege și răspunde contextual la întrebările clienților. Acest lucru conduce la interacțiuni mai precise și mai satisfăcătoare cu clienții, reducând sarcina agenților de asistență umană.
Sumarizarea documentelor:
Exemplu: Rezumarea automată a rapoartelor, articolelor sau lucrărilor de cercetare lungi.
Caz de utilizare: Inteligența artificială generativă poate simplifica procesul de asimilare a volumelor mari de informații prin furnizarea de rezumate concise. Acest lucru este deosebit de util în domenii precum dreptul, medicina și mediul academic, în care profesioniștii trebuie să rămână la curent cu literatura de specialitate extinsă.
Baze de cunoștințe specifice contextului:
Exemplu: Crearea unei baze de cunoștințe dinamice care se adaptează la noile informații și oferă informații relevante.
Caz de utilizare: În industrii precum finanțele și asistența medicală, inteligența artificială generativă poate menține și actualiza baze de cunoștințe care evoluează odată cu noile date. Acest lucru garantează că profesioniștii au acces la cele mai actuale și relevante informații, ajutând în procesele decizionale.
Comunicare personalizată:
Exemplu: „Este 70% probabil ca acest client să renunțe la serviciile sale din cauza motivelor X, Y, Z. Scrieți un e-mail în care propuneți modificări pentru a răspunde preocupărilor.”
Caz de utilizare: Inteligența artificială generativă poate crea e-mailuri sau mesaje personalizate pe baza datelor specifice ale clienților și a comportamentelor preconizate. Prin adaptarea comunicării pentru a răspunde preocupărilor individuale, întreprinderile pot îmbunătăți implicarea și fidelizarea clienților.
Modelele de inteligență artificială generativă sunt adesea construite folosind tehnici precum rețelele generatoare de adversari (Generative Adversarial Networks – GAN), autoencodere variaționale (Variational Autoencoders – VAE) și modele bazate pe transformatoare precum GPT (Generative Pre-trained Transformer). Aceste modele sunt antrenate pe seturi mari de date pentru a învăța detaliile complexe necesare pentru a genera conținut nou, coerent și adecvat contextului.
Ca și inteligența artificială predictivă, inteligența artificială generativă este substanțial îmbunătățită prin explicabilitate. Cunoașterea modului în care o soluție de inteligență artificială generativă și-a derivat răspunsul, conținutul etc. este extrem de important pentru a avea încredere în utilizarea sa. Acesta este echivalentul academic al „expunerii muncii tale” și al furnizării de citate și derivări adecvate din munca altora și conduce la aplicații de inteligență artificială generativă de calitate superioară și cu un grad de convingere mai ridicat.
Reducerea decalajelor: combinarea inteligenței artificiale predictive și generative
Deși inteligența artificială predictivă și generativă au scopuri distincte, combinarea lor poate duce la soluții mai robuste și mai cuprinzătoare. De exemplu, un model predictiv poate identifica potențialele pierderi de clienți, în timp ce un model generativ poate crea o comunicare personalizată pentru a aborda și a reduce riscul. Această sinergie sporește eficiența generală a aplicațiilor de inteligență artificială, oferind atât predicții exacte, cât și crearea de conținut inovator.
Exemplu: Strategia de retenție a clienților
Pasul 1: Predicție:
Utilizați inteligența artificială predictivă pentru a analiza datele clienților și pentru a prezice probabilitățile de renunțare.
Identificați clienții cu risc ridicat de reziliere.
Capturați intrările modelului care cauzează riscul sporit prin intermediul parametrilor de explicabilitate.
Pasul 2: Personalizare:
Utilizați inteligența artificială generativă pentru a crea e-mailuri sau mesaje personalizate pentru clienții cu risc.
Alimentați inteligența artificială generativă cu datele care cauzează un risc sporit pentru a aborda preocupări specifice și a propune soluții adaptate.
Pasul 3: Execuție și monitorizare:
Trimiteți comunicările personalizate și monitorizați răspunsurile clienților.
Ajustați strategiile pe baza feedback-ului și a predicțiilor continue.
Această abordare integrată nu numai că îmbunătățește ratele de retenție, dar sporește și satisfacția și loialitatea clienților.
Alegerea tipului potrivit de inteligență artificială – predictivă sau generativă – depinde de nevoile și obiectivele dvs. specifice. Inteligența artificială predictivă este ideală pentru a face predicții exacte pe baza datelor istorice, în timp ce inteligența artificială generativă excelează în crearea de conținut nou, specific contextului. Prin înțelegerea punctelor forte și a aplicațiilor fiecăreia, companiile pot exploata întregul potențial al inteligenței artificiale pentru a stimula inovarea, a îmbunătăți procesul decizional și a oferi experiențe excepționale.
Atât pentru inteligența artificială predictivă, cât și pentru cea generativă, există atât de mult potențial neexploatat, iar călătoria ar trebui să înceapă cu datele dumneavoastră. Pe măsură ce companiile se vor obișnui cu inteligența articifială, vor apărea noi oportunități și cazuri de utilizare. Utilizarea inteligenței artificiale la nivel de companie va stimula inovarea și va descoperi aplicații care nu au fost luate în considerare anterior, extinzând impactul tehnologiei.
Puteți valorifica puterea inteligenței artificiale predictive și a inteligenței artificiale generative astăzi cu Qlik™, nu numai cu capacitățile lui analitice sporite, ci și cu Qlik AutoML®, permițând utilizatorilor analitici să genereze cu ușurință analize predictive. De asemenea, puteți profita de integrarea avansată a inteligenței artificiale prin valorificarea modelelor de știință a datelor și de inteligență artificială generativă ale terților cu aplicațiile Qlik™.
Noile soluții Qlik™, Qlik™ Talend Cloud și Qlik Answers®, sunt esențiale. Qlik™ Talend Cloud îmbunătățește integrarea datelor cu procese bazate pe inteligență artificială, în timp ce Qlik Answers® transformă datele nestructurate în informații utile, astfel încât companiile își valorifică datele în mod eficient și cuprinzător. Aflați mai multe despre AI & Machine Learning Capabilities | Qlik Data Driven Insights.
Sursă articol: qlik.blog.
Pentru detalii despre capacitățile Data Products în Qlik™ Talend Cloud, clic aici: https://qqinfo.ro/capacitatile-data-products-in-qlik-talend-cloud/.
Pentru informații despre Qlik Answers® , clic aici: https://qqinfo.ro/qlik-answers/.
Pentru informații despre Qlik™, clic aici: qlik.com.
Pentru soluții specifice și specializate de la QQinfo, clic aici: QQsolutions.
Pentru a fi în contact cu ultimele noutăți în domeniu, soluții inedite explicate, dar și cu perspectivele noastre personale în ceea ce privește lumea managementului, a datelor și a analiticelor, clic aici: QQblog !