Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Согласно одному из определений, искусственный интеллект – это «отрасль информатики, занимающаяся симуляцией интеллектуального поведения компьютеров; способность машины имитировать разумное поведение человека».

Уже одно это определение дает понять, в чем искусственный интеллект соприкасается с миром данных и аналитики – особенно в той части, где речь идет об имитации человеческого поведения. Тут у меня возникает вопрос: может ли искусственный интеллект принимать разумные, подкрепленные данными решения, подобные человеческим?

Давайте рассмотрим несколько примеров использования искусственного интеллекта, которые помогут определить, что имеется в виду под этим термином[58].

● Alexa от Amazon. В моем доме это обычный инструмент, используемый преимущественно для прослушивания музыки.

● Nest. Возможно, вы уже сталкивались с этим удивительным и мощным устройством. Nest – цифровой терморегулятор для вашего дома, который способен обучаться и использовать алгоритмы для подбора комфортной температуры. Кстати, знаете ли вы, что Nest можно управлять голосом через Alexa? Здорово, что эти штуки способны помогать друг другу.

Сегодня мы встречаем ИИ повсюду – неважно, осознаем ли мы, что взаимодействуем с ним, нравится ли нам это, готовы ли мы с этим мириться. Поэтому следует понимать, какова его мощь, и использовать ее разумно.

В сфере данных и аналитики ИИ занимает сильные позиции. Уже из определения мы видим, что искусственный интеллект пытается имитировать разумное поведение. Так может ли компьютер, оснащенный ИИ, принимать – самостоятельно, вместо нас – более разумные решения в ходе работы с данными? Это было бы замечательно! Ведь у компьютеров (в особенности у суперкомпьютеров) огромные вычислительные мощности, поэтому они способны найти куда больше вариантов, из которых можно выбирать. Привлечение такой силы к процессу принятия решений может принести большую пользу. Если мы положимся на помощь ИИ для принятия решений и передадим машине определенную часть аналитической работы, то отдача от вложений в сферу данных и аналитики, безусловно, возрастет. Однако при чем тут дата-грамотность?

Дата-грамотность во многом влияет на использование искусственного интеллекта, но, как мне кажется, есть одна проблема: не все понимают, что такое ИИ и каковы его возможности. Я попробую продемонстрировать связь дата-грамотности с ИИ на примере из личного опыта.

Однажды я отправился в Южную Африку на конференцию. Попутно мне пришлось посетить ряд самых разных организаций с лекциями и семинарами по дата-грамотности. Во время выступления перед коллективом одной компании у меня завязалась дискуссия с группой сотрудников, и я услышал вопрос, показавшийся мне крайне важным (я уже приводил его в главе 5, и сейчас вы, конечно же, вспомните формулировку). Человек спросил: «А все эти технологические достижения и искусственный интеллект не позволят ли нам, людям, вконец облениться?» Поразмышляйте и вы над этим вопросом. Что приходит вам в голову? Не обленимся ли мы? Когда я отвечал слушателю, в голове у меня роились самые разные мысли на эту тему – она беспокоит меня давным-давно. Давайте представим себе панель мониторинга или визуализацию данных. Вы готовите что-то подобное каждую неделю, и обычно на это уходит часа три. Закончив, вы посылаете свою работу заинтересованным лицам. А теперь представьте, что ваша организация поставила себе на службу искусственный интеллект. На то, что раньше занимало у вас три часа, теперь уходит от силы минут пятнадцать. Это заставит вас облениться? Нет, конечно. Просто у вас появится лишних 2 часа 45 минут на то, чтобы лучше изучить данные или поработать над другими проектами.

Мне кажется, что искусственный интеллект не делает нас ленивыми; напротив, он повышает нашу продуктивность. Высвобождая время, он предоставляет больше возможностей для использования трех «С» дата-грамотности – любопытства, креативности и критического мышления. К несчастью, в нашей повседневной работе, как правило, не нужно глубоко копать. Она во многом состоит из скучных повседневных обязанностей, чтения писем и довольно простых задач. А если в нашу рабочую рутину внедрить ИИ, то мы можем использовать свои навыки дата-грамотности для эффективной работы с данными.

ИИ не только открывает двери для новых возможностей, он помогает людям и организациям работать с бизнес-аналитикой и применять четыре уровня аналитических методов. Искусственный интеллект можно применять в ходе дескриптивного анализа для построения сводок и визуализаций. В рамках диагностического анализе умный компьютер может найти новые и более совершенные знания. Также он способен сыграть важнейшую роль на предиктивном и прескриптивном уровнях, делая за счет своих вычислительных мощностей более точные прогнозы и помогая понять, что делать дальше.