• Несмотря на то что у ИИ есть важные сценарии применения, у него есть и ограничения. Создание алгоритмов машинного обучения и программного кода требует человеческой экспертизы.
  • Благодаря ИИ и человеческой экспертизе, лежащим в основе процесса анализа данных пользователей, те получают качественные, эффективные и персонализированные выводы, способствующие лучшим бизнес-результатам.

Споры о том, способен ли ИИ заменить людей в разных отраслях, идут уже больше десятилетия. Однако недавние достижения в области технологий ИИ, особенно появление генеративного ИИ, такого как ChatGPT, вызывают ещё больше опасений. Такие инструменты открывают почти неограниченные возможности в разных секторах, включая анализ данных.

Понимание роли аналитиков данных

По сути, аналитик данных — это хранитель информации, на основе которой заинтересованные стороны принимают решения. Его работа заключается в организации сбора, анализа и извлечения ценных сведений из данных компании. Аналитики данных выполняют такие задачи, как очистка данных, работа с программным обеспечением для анализа данных и понимание баз данных. Они также могут писать запросыSQL, создавать отчёты с визуализацией данных или разрабатывать код на Python для аналитических алгоритмов. Аналитики данных играют ключевую роль в том, чтобы заинтересованные стороны получали понятные и наглядные сведения о результатах деятельности компании.

Кроме того, аналитики данных понимают, какие метрики важнее всего отслеживать и какая инфраструктура данных нужна для эффективного мониторинга. Однако их работа сопряжена с трудностями. Несмотря на человеческую экспертизу и такие инструменты, какTableau, они сталкиваются с проблемами, например с поддержанием качества данных при анализе больших объёмов информации. Человеческий фактор остаётся значимым в любой деятельности с участием людей.

Более того, анализ больших объёмов данных и быстрое, в том числе в режиме реального времени, предоставление информации — непростая задача. Бизнес-заинтересованным сторонам часто нужно быстро понимать текущие тенденции или задавать конкретные вопросы по отчётам. Аналитикам данных может быть сложно предоставлять такие гибкие сведения в реальном времени, особенно когда требуется анализировать параметры, выходящие за рамки стандартных метрик. Эти опасения породили вопросы о том, сможет ли ИИ заменить людей. Поскольку многие инструменты ИИ способны выполнять эти задачи, возникает вопрос: зачем нанимать экспертов-людей?

Несмотря на такие возможности, у ИИ есть ограничения, о которых мы расскажем ниже.

Читайте также:Бразилия обязала Meta прекратить обучение её ИИ на персональных данных

Читайте также:ИИ-стартап Magic, занимающийся разработкой кода, рассчитывает на оценку в 1,5 млрд долларов в новом раунде финансирования

Ограничения ИИ в анализе данных

Несмотря на широкие возможности применения ИИ, у него есть и ограничения. Создание точных алгоритмов машинного обучения и программного кода требует человеческой экспертизы.

Даже с такими инструментами, как плагин OpenAI Code Interpreter, который упрощает создание кода, участие человека необходимо, чтобы гарантировать корректные запросы и параметры. Кроме того, некоторые инструменты ИИ не всегда выдают точные результаты. Поэтому нужны эксперты-люди, которые умеют задавать правильные вопросы, делать субъективные оценки и учитывать этические последствия. Анализ данных также предполагает взаимодействие с заинтересованными сторонами и требует эффективной коммуникации. ИИ может автоматизировать повторяющиеся задачи, но не способен заменить эмпатию, креативность и чутьё, которыми обладают аналитики-люди.

Итоговый вердикт о будущем профессии аналитика данных в эпоху ИИ

Заменит ли ИИ аналитиков данных? Ответ однозначно нет. ИИ будет помогать аналитикам данных и расширять их возможности. Вместо того чтобы сосредотачиваться на угрозах, стоит обратить внимание на преимущества, которые даёт ИИ. Благодаря совместной работе ИИ и человеческой экспертизы в процессах анализа данных пользователи получают качественные, эффективные и персонализированные сведения для лучших бизнес-результатов.

Инструменты на базе ИИ позволяют аналитикам отвечать на запросы в реальном времени с помощью обработки естественного языка, сокращая время, необходимое для изучения множества полей данных, и давая им возможность сосредоточиться на критическом аналитическом мышлении.