Peran kecerdasan buatan dalam proses pengambilan keputusan. 4 jenis analisis data | AI dalam bisnis #14

4 jenis analisis data yang didukung oleh AI

Jenis analisis data yang paling penting yang dapat didukung oleh kecerdasan buatan adalah:

• Analisis deskriptif – juga dikenal sebagai analisis deskriptif, adalah bentuk analitik yang paling sederhana. Ini melibatkan pengumpulan dan pengorganisasian data historis, yaitu tentang apa yang telah terjadi di perusahaan. Biasanya tidak perlu menggunakan kecerdasan buatan. AI digunakan hanya ketika jumlah data yang dianalisis sangat besar, atau ketika analis mengharapkan kecerdasan buatan untuk mengungkap pola baru yang belum dipelajari sebelumnya.
• Analitik yang ditingkatkan – adalah alat yang mendukung analis dalam tugas-tugas seperti menyusun data untuk analisis atau memvisualisasikan hasil melalui berbagai grafik, tabel, dan presentasi. Berdasarkan data yang disiapkan oleh AI, seorang analis dapat lebih mudah menyimpulkan materi yang dikumpulkan tanpa bantuan tim untuk memasukkan dan mengklasifikasikan informasi. Seseorang dapat membantu di sini dengan alat ChatGPT gratis, atau menggunakan opsi freemium seperti Visme atau Datawrapper.

Contoh visualisasi data.

Sumber: academy.datawrapper.de

• Analitik prediktif – berfokus pada menemukan pola dalam data yang ada sehingga keputusan yang lebih akurat dapat dibuat berdasarkan itu dan risiko potensial dapat diidentifikasi. Kecerdasan buatan menggunakan pemodelan statistik, pembelajaran mesin (ML, Machine Learning), dan teknik Data Mining untuk memprediksi peristiwa di masa depan.
• Analitik preskriptif – juga dikenal sebagai analitik preskriptif, seperti semua yang di atas mengumpulkan data tentang situasi masa lalu. Namun, tujuannya adalah yang paling kompleks, dan operasinya paling bergantung pada kecerdasan buatan. Ini karena berkaitan dengan menunjukkan perilaku terbaik dalam situasi bisnis tertentu.

Pengambilan keputusan – manusia vs. AI

Dasar untuk membuat keputusan yang akurat dari jenis apa pun adalah pengetahuan tentang hubungan antara peristiwa dan proses. Baik manusia maupun kecerdasan buatan yang mencoba memprediksi masa depan memiliki peluang sukses dengan mengumpulkan dan menganalisis data tentang masa lalu.

Secara statistik, peluang untuk membuat keputusan yang lebih akurat diberikan oleh sistem yang lebih tertutup, yaitu situasi yang tidak terpengaruh oleh pengaruh eksternal. Peluang keberhasilan juga meningkat dengan set data yang lebih luas yang menggambarkan dengan berbagai cara hubungan masa lalu yang serupa.

Kecerdasan buatan memiliki keunggulan dibandingkan manusia karena dapat menganalisis jumlah data yang jauh lebih besar dan melihat pola di dalamnya yang tidak terlihat oleh mata manusia. AI dapat, misalnya:

• melihat perubahan siklikal dalam permintaan untuk layanan perusahaan yang bergantung pada lokasi,
• menganalisis informasi pasar dengan lebih akurat yang terdiri dari berbagai data,
• menemukan kombinasi keterampilan kandidat yang optimal untuk perusahaan dari resume yang secara visual tidak menarik.

Namun, manusia memiliki keunggulan dibandingkan kecerdasan buatan karena saat membuat keputusan, ia dapat mempertimbangkan faktor eksternal yang dampaknya terhadap situasi perusahaan mungkin tidak jelas atau tidak langsung. Seorang manusia yang menginterpretasikan data dapat:

• mempertimbangkan aspek etika, sosial, dan hukum dari pilihan mereka,
• mempertanyakan dan mengevaluasi secara kritis asumsi dan kesimpulan mereka,
• memperhitungkan hubungan yang ada dengan pelanggan dan mitra bisnis.

Metode pengambilan keputusan

Untuk mengatasi risiko, ketidakpastian, dan tanggung jawab yang terkait dengan pengambilan keputusan bisnis, perusahaan mengadopsi metode untuk mempermudah dan menata proses tersebut. Ini termasuk:

• Matriks Eisenhower – adalah teknik prioritas tugas yang sederhana berdasarkan sumbu urgensi dan kepentingan. Ini memungkinkan Anda untuk membagi tugas menjadi 4 kategori:
• Urgent dan penting – memerlukan pelaksanaan segera.
• Penting tetapi tidak mendesak – Anda harus merencanakan tenggat waktu untuk pelaksanaannya.
• Urgent tetapi tidak penting – dapat didelegasikan kepada orang lain atau dilewatkan sama sekali.
• Baik tidak mendesak maupun tidak penting – tidak perlu, menyita waktu.

AI dapat membantu analis bisnis yang menggunakan matriks Eisenhower untuk secara otomatis mengkategorikan tugas analitis berdasarkan urgensi dan kepentingan, sehingga mempermudah prioritas dan perencanaan.

• SPADE (Spanning-tree Progression Analysis of Density-normalized Events) – kerangka kerja multifaset yang menekankan akuntabilitas individu untuk keputusan berdasarkan berbagi pengalaman seluruh tim. Ini adalah alat yang digunakan dalam bisnis, tetapi juga dalam diagnosis medis. AI dapat mendukung pencarian melalui analisis data, mensimulasikan opsi, dan memodelkan konsekuensi dari setiap keputusan secara algoritmik.
• Inception Agile – menciptakan kerangka kerja untuk fase konseptual dan pengambilan keputusan pertama dari kerja tim agile. Momen utamanya adalah:
• Menentukan visi produk dan tujuan bisnis.
• Analisis opsi dan risiko, prototyping solusi.
• Memilih ide terbaik dan menentukan MVP.

AI dapat memodelkan risiko, mensimulasikan opsi, dan merekomendasikan prototipe terbaik berdasarkan data.

• Pemikiran Terintegrasi – yang merupakan metode yang berfokus pada eksplorasi kemungkinan dan prototyping solusi yang cepat, di mana alat seperti ChatGPT atau Google Bard akan bekerja dengan baik.

4 area pengambilan keputusan yang didukung oleh AI

Kecerdasan buatan digunakan untuk keputusan analisis data yang sederhana tetapi memakan banyak tenaga dan yang memerlukan penanganan set data besar. Ini termasuk:

• Memasukkan dokumen ke dalam basis data – bahkan dalam situasi di mana dokumen disampaikan kepada perusahaan dalam bentuk kertas atau mengandung data yang tidak lengkap atau buruk terstruktur, AI dapat mengorganisir informasi dengan akurat dan memutuskan koleksi mana dokumen tersebut termasuk,
• menjawab pertanyaan yang diajukan dalam bahasa alami – pengambilan keputusan membuat kecerdasan buatan mampu merespons pertanyaan yang diajukan dengan akurat, dan mengambil inisiatif dengan mengajukan pertanyaan lanjutan,
• Manajemen proses bisnis – dalam kasus data yang tidak lengkap, AI dapat memutuskan untuk melanjutkan ke salah satu klip langkah alternatif berikutnya yang termasuk dalam peta proses
• Automasi proses – tindakan kecerdasan buatan memungkinkan automasi alur kerja antara berbagai program yang melayani perusahaan.

Alat AI terbaik untuk analisis data bisnis

Di bawah ini adalah generasi terbaru alat yang dapat membantu dengan analisis data yang paling sulit – analisis preskriptif, menjawab pertanyaan tentang apa yang perlu dilakukan untuk meningkatkan hasil berdasarkan data. Tidak ada dari mereka yang akan memutuskan sendiri, tetapi kemampuan mereka secara signifikan memfasilitasi pendekatan yang objektif dan multifaset terhadap data.

1. ChatGPT Code Interpreter – alat yang tersedia untuk pelanggan ChatGPT Plus yang memiliki analisis, visualisasi, dan interpretasi data hingga 170 MB. Keunggulan terbesarnya adalah bahwa ia secara akurat menyesuaikan dengan perintah penanya, sementara kekurangannya adalah kebutuhan untuk menyiapkan data untuk analisis di program lain. Namun, Code Interpreter dapat menangani baris yang berulang, data yang tidak akurat, dan ketidakakuratan unit, mendeteksi outlier, memeriksa kesalahan, membersihkan, memproses, memeriksa, dan memvisualisasikan data. AI menangani data terstruktur dengan sangat baik. Anda dapat mengunggah spreadsheet Excel, file CSV, dll., dan membiarkan Code Interpreter mendeskripsikan, memproses, mengevaluasi, memvisualisasikan, dan menginterpretasikan data.
2. Tableau – menawarkan fungsi “Tanya Data” yang memasukkan kueri dalam bahasa alami dan kemudian secara otomatis menghasilkan visualisasi data yang sesuai. Ini menggunakan AI untuk memahami kueri pengguna dan memberikan respons berbasis data. Tableau juga menawarkan fitur berbasis AI lainnya, seperti “Jelaskan Data,” yang secara otomatis menginterpretasikan data dan memberikan wawasan tentang maknanya.
3. Improvado – alat analitik untuk mengkonsolidasikan data pemasaran dan penjualan dari berbagai sumber di satu tempat. Salah satu keunggulan utama Improvado adalah bahwa ia memungkinkan integrasi dengan Google Ads, Facebook Ads, atau Salesforce. Selain itu, membuat laporan dan dasbor kustom yang memungkinkan Anda menganalisis data dengan cepat dan mudah.

Ringkasan

Analisis data yang didukung oleh kecerdasan buatan membuka dimensi baru kemungkinan untuk pengambilan keputusan bisnis. Sementara AI memiliki potensi untuk menganalisis set data yang jauh lebih besar dan melihat pola tersembunyi di dalamnya, ia tidak akan menggantikan penilaian dan intuisi manusia. Kolaborasi antara manusia dan teknologi, melalui alat AI terbaik, adalah kunci untuk masa depan di mana keputusan lebih terinformasi, akurat, dan berdasarkan data yang solid.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.