Tekoälystä on tulossa osa kaikkea toimintaamme, joten tekoälyanalyytikon roolista on tulossa entistä tärkeämpi monille yrityksille. Tämän tyyppinen analyytikko luottaa koneoppimisalgoritmeihin seuratakseen, arvioidakseen, kerätäkseen, käsitelläkseen ja seuratakseen tilastotietoja datajoukkojen perusteella.
Tekoälyanalyytikon polulla on suuri kysyntä sen tulevan suunnan vuoksi monilla toimialoilla, mutta miksi se kasvaa yhä tärkeämmäksi? Tässä on joitain tekoälyanalyytikon vastuita ja kuinka ne voivat vaikuttaa teknologian tulevaisuuteen.
1. Algoritmien suunnittelu tai analysointi
Kuinka hyvä olet muistamaan kuvioita? Tekoälyanalyytikona sinun on oltava asiantuntija erilaisten algoritmimallien suunnittelussa ja arvioinnissa, koska siitä suurin osa tekoälyohjelmistoista on rakennettu. Nämä algoritmit voivat olla tärkeitä ulkoasun tai värien suunnittelussa, optimoinnissa, nopeudessa, käyttäjien uutissyötteiden mukauttamisessa tai jopa kuvien luomisessa.
Tekoälyanalyytikko työskentelee muiden datatieteilijöiden ja insinöörien kanssa tilastollisen mallinnuksen, luonnollisen kielen käsittelyn ja koneoppimisen parissa. Voit esimerkiksi työstää seuraavaa tehokasta tekstistä kuvaksi generaattoria, kuten NightCafe Creator.
2. Ohjelmistosovellusten arviointi
Haluatko varmistaa, että ohjelmistosovellukset toimivat oikein? Koneoppimisalgoritmien perusteella tekoälyanalyytikot tarkkailevat ja arvioivat tietoja jatkuvasti päivittäin. Tässä työssä olisit vastuussa tekoälypohjaisten ohjelmistosovellusten lähdekoodin analysoinnista, mikä on elintärkeää kaikkien sovellusten moitteettoman toiminnan kannalta.
Tämä voi sisältää mitä tahansa älykästä ohjelmistoa, joka pystyy oppimaan ja ratkaisemaan ongelmia, kuten yrityksen chatbotit, jotka puhuvat asiakkaille tai Cortana Windowsissa. Tämän kaltaisen edistyneen tekniikan avulla ohjelmiston laatua halutaan kokeilla ja testata, varsinkin jos se on kaupallinen tuote laajemmalle yleisölle. Jos olet rakentamassa esimerkiksi virtuaaliassistenttia, haluat sen vastaavan oikein asiakkaiden kysymyksiin.
3. Tutki uutta AI-tekniikkaa
Pidätkö itseäsi suurena tutkijana? Tekoäly muuttuu jatkuvasti, joten uusien teknologioiden tutkiminen voi auttaa optimoimaan suorituskykyä ja ratkaisemaan ongelmia nopeammin. Loppujen lopuksi tekoälyn kehitys nykyään johtuu jatkuvasta tutkimuksesta.
Jatkuvan tiedon edessä organisaatiot tai pienyritykset saattavat tarvita uudenlaisen järjestelmän, joka mukautuu ja oppii. Luonnollisen kielen luomisesta puheentunnistukseen, robottikäsittelyyn tai syvään oppimisohjelmiin, tämä tekniikka voi auttaa yrityksiä monin tavoin. Haluatko oppia lisää sivuliikkeestä tällä urapolulla? Täällä on kuinka tulla tekoälyinsinööriksi.
4. Prototyyppien testaus
Kuinka hyödyllisiä kriittistä ajattelua tai päättelykykyäsi ovat? Prototyyppi on paikka, jossa kaikki tuotteet, olivatpa ne mobiilisovellus tai fyysinen tuote, aina alkavat. Ja mitä nopeammin he pääsevät näiden kehitysvaiheiden ohi, sitä menestyneempiä heistä tulee. Tekoälyanalyytikot tekevät tästä prosessista entistä helpompaa testaamalla prototyyppejä.
Prototyyppitestaus tarjoaa arvokasta palautetta, jonka avulla analyytikot voivat välttää kalliit virheet, jotta loppukäyttäjät voivat saada parhaan mahdollisen lopputuloksen. Tämä voitaisiin tehdä käyttäjätestauksella, esimerkiksi chat-järjestelmällä, jota asiakkaat voivat käyttää uuden teknologian verkkosivustolla. Toinen esimerkki voisi olla käyttäjäpalautteen hankkiminen sovelluksesta beta-tilassa. Se on arvokasta mille tahansa joukkueelle.
Tekoälyanalyytikot suunnittelevat koneoppimistekniikoihin perustuvan data-analyysin tehostaakseen testausvaihetta. Testaamalla prototyyppejä ajan mittaan, tekoälyanalyytikot voivat paljastaa joukon piilotettuja mahdollisuuksia, jotka sisällöntuottajat ovat saattaneet jättää käyttämättä.
5. Tietokonekoodin kirjoittaminen
Oletko hämmästyttävä tietokonekielissä? Tekoälyanalyytikoiden tulee olla perehtyneet tietokonekoodien kirjoittamiseen, sillä näin syntyy tekoälyä. Tekoälyssä koodaus lisää tiedon loogista ja analyyttistä ymmärrystä, joten koodaamisen oppimisen avulla tekoälyanalyytikot voivat ratkaista big dataan liittyviä ongelmia.
Tekoälyanalyytikoilla tulee olla vankka tuntemus ohjelmointikielistä, kuten R tai SAS, jotta he voivat auttaa keräämään tietoja, analysoimaan tilastoja tai visualisoimaan tietoja. Koodaamaan oppimalla analyytikot voivat puhdistaa dataa, muuttaa sen eri muotoihin, ymmärtää tietokantojen virheitä ja tuoda esiin uusia ideoita uusien ratkaisujen esittelyyn.
6. Yrityksen tuottavuuden tukeminen
Mitä tulee liiketoiminnan tuottavuuteen, tekoälyanalyytikot auttavat yritystä menestymään monin tavoin. Koska tekoäly pystyy ennustamaan tulevaisuuden analytiikkaa, analyytikot voivat vähentää virheitä esimerkiksi toimitusketjun verkoissa, mikä tekee tästä paljon sujuvamman prosessin yrityksille, jotka tarvitsevat tuotteita nopeasti.
Tekoälyanalyytikot lisäävät yritysten tuottavuutta ennakoivalla ylläpidolla, liiketoiminnan seurannalla, asiakaskokemuksen seurannalla ja tulojen seurannalla. Jos on täytettävä aikarajoitukset tai määrät, tekoälyanalyytikko tuntee tämän prosessin jokaisen osan ja on uskomattoman arvokas mille tahansa tiimille.
7. Raporttien valmistelu
Tekoälyanalyytikot nykypäivän digitalisoituneessa maailmassa tekevät yhteistyötä tiedon louhintaan, koneoppimiseen, pilvipalveluihin ja muihin liittyviin ammattilaisten kanssa. Tämä mielessä pitäen tarvitset erinomaista viestintää voidaksesi laatia tarkkoja ja järkeviä raportteja.
Yritykset tarvitsevat tekoälyanalyytikkoja työskennelläkseen monitoimitiimeissä, joten jos olet aina ollut organisoitunut henkilö, raporttien laatiminen voi olla suosikkitehtäväsi. Tekoälyanalyytikko vastaa koneoppimismallien valmistelusta, hankinnasta ja mallintamisesta sekä kaikkien tuotteiden tai markkinoinnin lukujen käsittelystä.
Näiden ammattilaisten tulisi myös osata laatia raportteja tutkimuksesta, kokeiluista ja uusien lähestymistapojen kehittämisestä. Tekoälyanalyytikot voivat sitten esitellä havaintonsa, tarjota ehdotuksia ja auttaa yritystä tulevaisuudessa. Etsitkö harjoittelua tekoälyrooliin? Tässä ovat parhaat vinkit projektiraporttisi erottumiseen!
8. Maksimoi liiketoiminnan tuotot
Viihdytkö yrityksissä, jotka voivat kasvattaa tulojaan? Et uskoisi sitä, mutta tekoälyanalyytikko lisää valtavasti arvoa liiketoiminnan tuottoon. Tekoälyllä on suuret mahdollisuudet saada tämä tapahtumaan kohdistetun markkinoinnin, asiakaspalvelun, automatisoitujen työnkulkujen, tuotteiden hinnoittelun optimoinnin ja monen muun avulla.
Analysoimalla tiedot oikein analyytikot voivat lisätä ja asettaa useita projektitavoitteitaan neljännesvuosittain. Esimerkiksi teknologiasivustolla tekoälyllä on valta muokata mainosten sisältöä aiempien hakutulosten perusteella. Tekoäly voi auttaa yrityksiä automatisoimaan työnkulkuja ääniassistenttien avulla esimerkiksi sähköpostien lukemiseksi tai älykkäiden seulosten avulla, jotka voivat etsiä haittaohjelmia.
Tekoälyanalyytikot ovat teknologisesti innovatiivisia
Tekoälyanalytiikan, automatisoidun data-analyysin ja koneteknologioiden avulla tekoälyanalyytikon ammattiin sisältyy datalähtöistä tietoa, joka auttaa ratkaisemaan aiemmin ratkaisemattomia haasteita.
Tekoälyanalyyttisten taitojen hyödyntäminen auttaa lisäämään asiakkaiden sitoutumista, parantamaan prototyyppien kehitystä, parantamaan raportteja ja lisäämään liiketoiminnan tuottoa. Tekoälyanalyytikko voi viime kädessä parantaa tulevaisuuden tapaa liike-elämässä, ja urapolulla on taatusti kasvaa.
