La montée en puissance de l'analyste de l'IA: pourquoi cela pourrait être le travail le plus important de la révolution de l'IA

Ma récente conversation avec Andy Macmillan, PDG de la principale plate-forme d'analyse d'entreprise Alteryx, a souligné ce rôle critique mais sous-estimé dans la révolution de l'IA. Comme l'explique Macmillan, l'écart entre les données commerciales brutes et les informations prêtes à l'ITA nécessite une expertise humaine qui combine des connaissances techniques avec un sens des entreprises profondes.

"Je pense qu'il y aura tout un ensemble de nouveaux rôles qui émergent à cause de l'IA", m'a dit Macmillan. "Je pense que nous parlons beaucoup des rôles technologiques aujourd'hui. Les gens qui construisent les modèles de grande langue, les gens qui construisent les agents de l'IA. Mais je pense que ce qui sera également nécessaire, c'est l'expertise commerciale."

La déconnexion des données Ai

La plupart des organisations ont passé des décennies à organiser leurs données sur les applications commerciales. Vos données CRM sont structurées pour prendre en charge votre logiciel CRM. Vos données ERP sont conçues pour les fonctions ERP. Mais l'IA a besoin de quelque chose de différent.

"Ce qui est essentiellement le plus grand projet de préparation de données et de données de données au monde est sur le point de commencer", a expliqué Macmillan. "Les entreprises repensent ce pour quoi elles ont besoin pour utiliser ces données."

Cette inadéquation crée un problème fondamental. Vous ne pouvez pas simplement pointer un système d'IA à vos données commerciales existantes et vous attendre à ce qu'elle comprenne vos processus métier, vos politiques d'entreprise ou vos détails de l'industrie. Macmillan a illustré cela avec un exemple pratique de commissions de vente:

"Si vous allez demander à un leader des ventes, quel est le plan de commission? Ils vont dire dans quelle équipe sont-ils? Dans quelle région sont-ils? À quoi ressemble leur plan de comp. a-t-il expliqué. "Vous devrez peut-être aller sortir son plan de commission de votre plateforme de commission. Vous devrez peut-être retirer leur salaire de base de votre base de données RH." Parce que généralement, leur commission est un pourcentage de leur salaire. "

Qu'est-ce qu'un analyste IA?

L'analyste de l'IA comble l'écart entre les connaissances commerciales et la capacité de l'IA. Ces professionnels comprennent les deux opérations commerciales et comment préparer des données pour rendre l'IA vraiment précieuse.

Selon Macmillan, le candidat parfait est "vraiment ce mélange de compréhension des données, mais un sens des affaires. Ce n'est pas seulement quelqu'un qui peut faire de l'informatique ou de la science des données vraiment intéressante. Vous allez devoir comprendre ce qui fait vraiment tourner l'entreprise."

Ces analystes prennent leurs connaissances sur le fonctionnement des processus métier et traduisent cela en flux de travail de données que l'IA peut utiliser. Ils comprennent quelles questions doivent être posées et quel contexte est nécessaire pour rendre les réponses significatives.

"Je pense que pour la prochaine décennie, il y aura une énorme opportunité pour tous ceux qui savent travailler avec ces ensembles de données et comprendre l'entreprise", a prédit Macmillan. "Ce sont des utilisateurs professionnels, pas simplement des scientifiques des données. Ce sont des gens qui comprennent comment les données font fonctionner l'entreprise."

La Cleaninghouse de données AI

Au-delà de la préparation des données techniquement, les organisations sont confrontées à des défis de gouvernance pour déterminer quelles informations doivent être accessibles aux systèmes d'IA.

"Nous avons un mandat de haut en bas pour utiliser plus d'IA et un mandat de haut en bas qu'aucune de nos données, notre IP, l'une de nos informations ne peut être mise dans n'importe quel outil d'IA", a déclaré Macmillan, décrivant les directions contradictoires qu'il a entendues de plusieurs clients.

C'est là que le concept d'un «centre d'échange de données d'IA» devient essentiel - une approche systématique de l'examen, de l'approbation et de la gestion des données alimente les systèmes d'IA.

"Vous pouvez avoir un processus où vous retournez au Centreinghouse", a expliqué Macmillan. "Vous allez dans un flux de travail de données comme celui que vous pourriez construire avec alteryx, et vous dites, d'accord, dans ce flux de travail, ce flux de données, je vais retirer ces informations, et je vais republier ce workflow. Je vais à nouveau déconnecter."

Cette structure formelle aide les organisations à équilibrer l'innovation avec des problèmes de conformité et de sécurité. Il crée un système véritable et gérable pour mettre les informations commerciales à la disposition des outils d'IA.

Des tableaux de bord aux informations générées par l'AI-AI

La transformation de l'IA change également la façon dont nous interagissons avec l'analyse. Au lieu de tableaux de bord statiques nécessitant une interprétation humaine, l'IA peut fournir des rapports narratifs mettant en évidence les idées les plus importantes.

"Imaginez au lieu que la visualisation soit que je vais dans un tableau de bord, je vais dans mon tableau de bord Big Company, et tout est codé par couleur, et je clique pour essayer de comprendre ce qui se passe. Et si, au lieu de cela, vous obteniez juste un rapport qui vous disait ce qui se passe?" A suggéré Macmillan.

Alteryx investit dans cette capacité avec ce qu'ils appellent des "rapports magiques" - des analyses générées par l'AI qui expliquent ce qui se passe plutôt que d'afficher des données.

"Mon exemple plus tôt à propos des ventes en baisse dans le sud-ouest est mon exemple inventé, non? Et si j'obtenais un rapport, mon rapport de vente chaque semaine, et mon rapport de vente n'était pas seulement un ensemble de chiffres, mais c'était une analyse", a expliqué Macmillan. "Hé, Andy, voici votre rapport. Voici comment les choses se passent. Soit dit en passant, les ventes sont en baisse dans le sud-ouest; vous le remarquerez."

L'avenir de l'analyse commerciale

La transformation des données d'entreprise pour l'utilisation de l'IA représente un changement fondamental dans la façon dont les organisations pensent de leurs actifs d'information. Bien que les implémentations d'IA actuelles se concentrent souvent sur les tâches créatives à l'aide de données non structurées, la valeur commerciale réelle proviendra de l'application de l'IA aux données commerciales structurées.

"Aujourd'hui, les cas d'utilisation les plus puissants de l'IA ont tendance à être, j'utilise des œuvres créatives pour créer d'autres œuvres créatives", a noté Macmillan. "C'est différent que de lui demander, ce qui se passe dans la région du sud-ouest et de comprendre comment analyser votre entreprise."

Cette transition soulève des questions stratégiques sur les systèmes et les capacités que les organisations devraient posséder par rapport à l'achat. Les entreprises compteront-elles sur les agents de l'IA de leurs fournisseurs de logiciels existants, créeront-ils des systèmes propriétaires ou créent-ils des approches hybrides?

"Je pense que les cinq prochaines années en technologie seront plus intéressantes que cinq ans, peut-être depuis le boom .com", a prédit Macmillan. "Comme les gens repensent vraiment ce qui est possible."

Les gens derrière la révolution de l'IA

Alors que beaucoup s'inquiètent de l'IA pour remplacer les emplois, Macmillan voit d'énormes opportunités, en particulier pour ceux des analyses qui adoptent ces changements.

"Pour certaines personnes, c'est une préoccupation assez importante. Mais je pense que si vous êtes dans l'espace de données et d'analyse, il y aura un grand besoin de beaucoup de connaissances sur le fonctionnement des entreprises", a-t-il déclaré.

Le rôle de l'analyste de l'IA représente non seulement un nouveau titre d'emploi, mais aussi le reflet de la façon dont l'IA est de remodeler les affaires. Les implémentations les plus réussies ne seront pas celles avec les algorithmes les plus sophistiqués, mais ceux qui combinent les mieux les capacités technologiques avec l'expertise en affaires humaines.

À mesure que les organisations naviguent dans cette transition, ceux qui reconnaissent l'importance de l'élément humain dans la création de l'IA vraiment prête pour les entreprises bénéficieront d'avantages importants dans la transformation de l'intelligence artificielle en authentique intelligence commerciale.

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