Повишаване качеството на аналитичните изводи в агентната аналитика

Само за няколко години генеративният изкуствен интелект промени облика на корпоративната аналитика, най-вече като направи аналитичните инструменти достъпни за потребители в цялата организация. Агентният изкуствен интелект обещава да направи още повече, като автоматизира цели работни процеси и предприема действия въз основа на изводите на агентите. Но има проблем: Качеството на изводите, които агентите генерират в момента, оставя много да се желае.

По-малко от половината от генерираните от агенти изводи в организациите, анкетирани за този доклад, водят до подобрение на бизнеса. И макар че повечето респонденти оценяват високо качеството на описателните изводи на своите агенти, оценките за предписателните им изводи — тези, на които се основават действията — са категорично разнопосочни.

Неспособността да се генерират изводи, които подобряват бизнеса, лишава организациите от желаната възвръщаемост на инвестициите в агентна аналитика. Още по-лошо, погрешните изводи, които задействат неправилни действия, могат да причинят репутационни или финансови щети. Този доклад измерва как компаниите оценяват качеството на резултатите, създавани от техните аналитични агенти, и изследва как организациите се стремят да повишат качеството на изводите и да накарат агентите си да работят по-усърдно в полза на бизнеса.

Някои от основните изводи в доклада са следните:

Агентната аналитика едва сега започва да дава резултати. Средно 48% от изводите, генерирани от аналитични агенти в анкетираните компании, водят до действия, които подобряват бизнеса. Това е значителен напредък спрямо средните 37%, за които респондентите посочват, че са водили до такива действия преди година. Но това означава, че и днес повече от половината изводи, генерирани от аналитични агенти, все още не помагат на бизнеса.

По-високото качество на изводите води до ясно бизнес предимство. В малка група организации, които наричаме „лидери в областта на изводите“, агентите с изкуствен интелект се представят значително по-добре от средното. В тази група повече от 70% от изводите на агентите водят до действия, които подобряват бизнеса. Лидерите в областта на изводите също оценяват качеството на изводите на своите агенти по-високо от общия брой респонденти. Разликата в качеството е особено голяма при предписателните изводи.

Недостатъчният контекст понижава качеството на изводите. Когато аналитичните агенти предоставят изводи с незадоволително качество, основната причина е липсата на бизнес контекст, посочена от 55% от анкетираните ръководители. Фрагментираните или недостъпни данни са другият основен фактор според 45%. По-малко лидери в областта на изводите посочват, че техните агенти изпитват затруднения с достъпа до контекст.

Прекомерното количество изводи допълнително ограничава ефективността на агентите. В мнозинството (52%) от анкетираните организации аналитичните агенти генерират твърде много изводи, за да бъдат надлежно оценени и съответно да се предприемат действия по тях. По-малко от една четвърт (24%) са в състояние да оценят всички изводи на агентите; повечето правят това за всеки отделен случай, а този процес понастоящем изисква значително човешко участие.

Управлението и семантиката са области, върху които се фокусират усилията за подобряване на изводите. Анкетираните компании дават приоритет на инициативи, които позволяват по-добри изводи от агентите чрез укрепване на управлението на изкуствения интелект и данните (посочено от 60%). Те също така добавят семантичен слой към архитектурата на данните си (45%). Експертите, с които разговаряхме, са съгласни, че семантичният слой е от решаващо значение за осигуряването на високоефективни агенти.

Изтеглете доклада

Това съдържание е създадено от Insights, звеното за специално съдържание на MIT Technology Review, а не от редакционния му екип. То е проучено и написано от хора, като всички инструменти с изкуствен интелект, които може да са били използвани, са били ограничени до производствени процеси под човешки надзор.