AI đang viết lại các quy tắc phân tích dữ liệu như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo hay AI ngày càng nổi bật, một kỷ nguyên phân tích dữ liệu mới đang mở ra. Sự phát triển này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu, vì trí tuệ nhân tạo không chỉ giới thiệu các công cụ và kỹ thuật mới mà còn chuyển đổi cơ bản bối cảnh phân tích. Do đó, các kỹ năng, vai trò và quy trình ra quyết định của các nhà phân tích đang phát triển.

AI đã và đang thay đổi phân tích dữ liệu

1. Giải mã thuật ngữ AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến việc chế tạo những cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.

AI rộng và thường được chia thành hai loại chính: AI hẹp, được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể như nhận dạng giọng nói và AI chung, có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.

Các lĩnh vực con của AI bao gồm học máy, trong đó các thuật toán học từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian mà không cần lập trình để làm như vậy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép máy hiểu và phản hồi với ngôn ngữ của con người.

AI sáng tạo là một lĩnh vực mà trong đó AI sử dụng các thuật toán học máy để tạo ra dữ liệu mới giống với các mẫu và đặc điểm của dữ liệu đào tạo của nó. Điều này bao gồm việc tạo văn bản và hình ảnh tương tự như sáng tạo của con người và các mẫu dữ liệu phức tạp. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về loại công nghệ này là mô hình GPT-4 từ OpenAI, được biết đến với khả năng tạo văn bản giống con người.

2. AI để phân tích dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu cho phép xử lý khối lượng lớn dữ liệu phức tạp ở tốc độ cao, nhanh hơn và chính xác hơn, mang đến hiểu biết sâu sắc hơn về doanh nghiệp. Ví dụ, phân tích dự đoán, một dạng AI, có thể phân tích dữ liệu trong quá khứ để dự báo các xu hướng và hành vi trong tương lai.

AI có khả năng làm việc với dữ liệu vô cùng mạnh mẽ

Các công cụ phân tích văn bản do AI cung cấp có thể sàng lọc dữ liệu phi cấu trúc như đánh giá của khách hàng hoặc nhận xét trên mạng xã hội, cung cấp thông tin chuyên sâu có giá trị về tâm lý và sở thích của khách hàng. Tương tự, AI có thể được sử dụng để phát hiện sự bất thường trong các giao dịch tài chính nhằm xác định các hoạt động gian lận.

Ngoài ra, AI tổng quát, đặc biệt là các giải pháp như ChatGPT, cung cấp một loạt khả năng mà các nhà phân tích dữ liệu có thể tận dụng:

• Giải thích và tạo mã: Hãy tưởng tượng một nhà phân tích dữ liệu đang vật lộn với một tập lệnh Python phức tạp do một đồng nghiệp để lại. Ở đây, AI tổng quát có thể là cứu cánh, giải thích mã Python thành ngôn ngữ có thể truy cập được. AI sáng tạo có thể tạo mã soạn sẵn phù hợp bằng Python hoặc SQL khi tạo tập lệnh mới dựa trên hướng dẫn của nhà phân tích.
• Học tập và giải quyết vấn đề: Khi một nhà phân tích háo hức tìm hiểu về một chủ đề mới như học sâu, AI tổng quát có thể sắp xếp một kế hoạch học tập được cá nhân hóa hoàn chỉnh với các tài nguyên phù hợp. Đối với các vấn đề toán học phức tạp có thể xuất hiện trong quá trình phân tích dữ liệu, plugin trình thông dịch mã GPT-4 sẵn sàng giải quyết những thách thức này.
• Hỗ trợ dành riêng cho miền: Hình dung một nhà phân tích đang làm việc trong một dự án chăm sóc sức khỏe gặp phải câu hỏi dành riêng cho miền đó. AI sáng tạo có thể đưa ra câu trả lời phù hợp, thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức kỹ thuật và hiểu biết về lĩnh vực cụ thể. Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng AI tổng quát đôi khi sẽ sáng tạo nên sự thật. Điều này được gọi là "ảo giác."
• Phân tích dữ liệu khám phá: Nếu các nhà phân tích cần có cái nhìn tổng quan nhanh về tập dữ liệu mới, họ có thể sử dụng AI tổng quát để cung cấp số liệu thống kê tóm tắt và trực quan hóa, mang lại sự hiểu biết trực quan và tức thì về các thuộc tính chính của tập dữ liệu.
• Phân tích và liên lạc tự động: Nếu các tác vụ phân tích dữ liệu thông thường chiếm quá nhiều thời gian của nhà phân tích, AI tổng quát có thể tự động hóa chúng, giải phóng nhà phân tích cho các tác vụ cấp cao hơn. AI sáng tạo cũng có thể dịch các phát hiện kỹ thuật sang tiếng Anh đơn giản để giao tiếp hiệu quả hơn với các bên liên quan phi kỹ thuật.
• Chuẩn bị cho bài thuyết trình: Các nhà phân tích có thể sử dụng AI tổng quát để tóm tắt những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu quan trọng và xây dựng các đề xuất hấp dẫn khi đối mặt với một bài thuyết trình. Trong các cuộc phỏng vấn với các bên liên quan, AI tổng quát có thể đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi thực hành và chia nhỏ các khái niệm phức tạp, hỗ trợ quá trình chuẩn bị toàn diện.
• Tạo dữ liệu tổng hợp: Khi dữ liệu chính xác khan hiếm hoặc quá nhạy cảm để sử dụng, AI tổng hợp có thể tạo dữ liệu tổng hợp, phản ánh các đặc điểm và mẫu của tập dữ liệu gốc mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư. Ví dụ, các nhà phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng phương pháp này để phân tích thông tin bệnh nhân mà không vi phạm các quy tắc bảo mật.
• Phân tích dự đoán tăng cường: Trí tuệ nhân tạo AI có thể tăng cường phân tích dự đoán, mang đến cho doanh nghiệp những dự báo chính xác hơn. Chẳng hạn, một công ty hậu cần với dữ liệu quá khứ hạn chế có thể sử dụng các mô hình tổng quát để mô phỏng các tình huống khác nhau, cải thiện độ chính xác của các dự đoán cung và cầu trong tương lai.
• Thử nghiệm căng thẳng và phân tích rủi ro: Trí tuệ nhân tạo cũng có thể được sử dụng để tạo ra các tình huống thử thách nhằm kiểm tra khả năng phục hồi của các chiến lược kinh doanh. Ví dụ, các nhà phân tích dữ liệu tài chính có thể tạo dữ liệu sao chép các điều kiện thị trường khắc nghiệt để đánh giá tính bền vững của các chiến lược đầu tư.
• Hài hước: AI sáng tạo, đặc biệt là ChatGPT, có thể gây cười một cách đáng ngạc nhiên và làm rạng rỡ một ngày của bất kỳ nhà phân tích bận rộn nào. Nhập lời nhắc này trong ChatGPT, “Marv là một chatbot miễn cưỡng trả lời các câu hỏi bằng những câu trả lời mỉa mai,” và hỏi tại sao một nhà phân tích dữ liệu nên sử dụng AI.

3. Một lực lượng tăng cường, không phải là một sự thay thế

Với sự ra đời của AI, nhiều người lo lắng về sự an toàn trong công việc của các nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là AI, đặc biệt là AI sáng tạo, không nhằm mục đích thay thế con người. Thay vào đó, nó là một công cụ hữu ích đảm nhận các nhiệm vụ tẻ nhạt và tốn thời gian, cho phép các nhà phân tích tập trung vào các khía cạnh chiến lược hơn trong công việc của họ.

AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ không phải thay thế con người

Khi nói đến việc hiểu bối cảnh kinh doanh, đưa ra các quyết định quan trọng, đảm bảo thực hành dữ liệu có đạo đức và truyền đạt thông tin chuyên sâu về dữ liệu một cách hiệu quả, chuyên môn của con người được đánh giá cao. AI hiện đang bị hạn chế ở những khía cạnh này và các nhà phân tích con người có thể vượt trội về chúng.

4. Thay đổi kỹ năng: Khả năng thích ứng là chìa khóa

Khi AI tiếp tục đạt được ảnh hưởng, bộ kỹ năng cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu đang phát triển. Ngoài khả năng phân tích cốt lõi, các nhà phân tích dữ liệu cũng phải có kiến thức về AI và các khái niệm học máy. Điều này bao gồm việc hiểu cách các mô hình AI được tạo ra, chức năng của chúng và cách diễn giải kết quả mà chúng tạo ra.

Các nhà phân tích ngày càng cần biết các ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong AI, chẳng hạn như Python hoặc R. Họ cũng phải sử dụng thành thạo các công cụ và nền tảng AI, vốn đòi hỏi trình độ kỹ thuật. Bên cạnh các kỹ năng kỹ thuật, các kỹ năng mềm cũng đang trở nên quan trọng khi AI đảm nhận các nhiệm vụ xử lý dữ liệu và trực quan hóa. Các kỹ năng như tư duy phản biện, sáng tạo, ra quyết định chiến lược và giao tiếp hiệu quả trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Các nhà phân tích phải có khả năng trình bày những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và ý nghĩa của chúng một cách rõ ràng và dễ hiểu, giúp những đối tượng không chuyên về kỹ thuật có thể tiếp cận dữ liệu phức tạp

5. Bắt tay vào hành trình AI

Các bước để bạn bắt đầu hành trình đến với AI bao gồm:

• Học tập nền tảng: Bắt đầu với việc hiểu các nguyên tắc của AI và học máy, đặc biệt chú ý đến các mô hình tổng quát. Đây là phần giới thiệu về các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Các khóa học chuyên ngành: Theo đuổi các khóa học và hướng dẫn trực tuyến dành riêng về AI tổng quát. Một số ví dụ điển hình là: Lộ trình học tập AI sáng tạo của Google, 9 lớp ChatGPT tốt nhất và Tài nguyên miễn phí dành cho các nhà khoa học dữ liệu.
• Trải nghiệm thực hành: Thử nghiệm với các dự án đơn giản bằng cách sử dụng các mô hình AI tổng quát nguồn mở hoặc các mô hình thương mại như ChatGPT của Open AI để tiếp xúc thực tế.
• Kiến thức cập nhật: Thường xuyên xem xét các bài báo và tài liệu nghiên cứu trong ngành, đồng thời tham gia vào các diễn đàn AI để theo kịp những phát triển và tiến bộ mới nhất.
• Cộng tác: Hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu khác trong tổ chức của bạn để thu thập những hiểu biết thực tế và ứng dụng của AI tổng quát.

Tóm lại, sự xuất hiện AI không có nghĩa là các nhà phân tích dữ liệu sẽ trở nên lỗi thời. Thay vào đó, nó cung cấp cho họ những công cụ mạnh mẽ để tăng cường và đơn giản hóa công việc của họ.

Mong rằng bài viết đã mang đến cho bạn đọc những thông tin thú vị về AI. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.iiba.org/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp