AIアナリストの台頭：これがAI革命で最も重要な仕事になる理由

主要なエンタープライズ分析プラットフォームAlteryxのCEOであるAndy Macmillanとの私の最近の会話は、AI革命におけるこの重要でありながら過小評価されている役割を強調しました。 Macmillanが説明するように、生のビジネスデータとAIの準備情報のギャップには、技術的知識と深いビジネスの洞察力を組み合わせた人間の専門知識が必要です。

「AIのために出てくる新しい役割のセット全体があると思います」とマクミランは私に言った。 「今日のテクノロジーの役割について多くのことを話していると思います。大規模な言語モデルを構築している人々、AIエージェントを構築している人々です。しかし、必要なのはビジネスの専門知識だと思います。」

AI-DATA切断

ほとんどの組織は、ビジネスアプリケーションを中心にデータを整理する数十年を費やしてきました。 CRMデータは、CRMソフトウェアをサポートするように構成されています。 ERPデータは、ERP関数用に設計されています。しかし、AIは何か違うものが必要です。

「本質的には、世界最大のデータ準備とデータ変換プロジェクトが開始されようとしています」とマクミランは説明しました。 「企業は、このデータを使用するために必要なものを再考しています。」

この不一致は根本的な問題を引き起こします。既存のビジネスデータにAIシステムを指し示し、ビジネスプロセス、企業ポリシー、または業界の詳細を理解することを期待することはできません。マクミランは、これを販売委員会の実用的な例で説明しました。

「セールスリーダーに尋ねに行くと、コミッションプランは何ですか？彼らはどのチームにいるのか？彼らはどの地域にいるのか？彼らのコンププランはどのように見えますか？彼は説明した。 「コミッションプラットフォームからコミッションプランを作成する必要があるかもしれません。HRデータベースから基本給を取り除く必要があるかもしれません。通常、彼らの手数料は給与の割合です。」

AIアナリストとは何ですか？

AIアナリストは、ビジネス知識とAI機能のギャップを埋めます。これらの専門家は、AIを真に価値のあるものにするためにデータを準備する方法の両方を理解しています。

MacMillanによると、完璧な候補者は「実際にデータ理解の組み合わせがありますが、ビジネスの洞察力です。本当に興味深いコンピューターサイエンスやデータサイエンスを行うことができる人だけではありません。ビジネスを本当に刻むものを理解する必要があります。」

これらのアナリストは、ビジネスプロセスがどのように機能するかについての知識を取り、それをAIが使用できるデータワークフローに変換します。彼らは、どの質問を求める必要があるか、そして答えを意味のあるものにするために必要なコンテキストを理解しています。

「今後10年間、これらのデータセットで作業し、ビジネスを理解する方法を知っているすべての人に大きな機会があると思います」とマクミランは予測しました。 「これらは、単なるデータサイエンティストではなく、ビジネスユーザーです。これらは、データがビジネスをどのように機能させるかを理解する人々です。」

AIデータクリアリングハウス

技術的にデータを準備するだけでなく、組織はAIシステムがアクセスできる情報を決定する際にガバナンスの課題に直面しています。

「より多くのAIを使用するトップダウンの任務と、私たちのデータ、私たちの情報、私たちの情報をAIツールに入れることができるというトップダウンの任務があります」とMacMillanは言い、彼が複数の顧客から聞いた矛盾した方向性を説明しました。

これは、「AIデータクリアリングハウス」の概念が不可欠になる場所です。これは、AIシステムにどのデータがフィードするかを確認、承認、および管理するための体系的なアプローチです。

「クリアリングハウスに戻るプロセスをとることができます」とマクミランは説明しました。 「Alteryxで構築されるようなデータワークフローに入ります。このワークフローでは、このデータフローで、この情報を引き出します。このワークフローを再公開するつもりです。再びサインオフします。」

この正式な構造は、組織がイノベーションとコンプライアンスおよびセキュリティの懸念のバランスをとるのに役立ちます。 AIツールでビジネス情報を利用できるようにするための監査可能で管理可能なシステムを作成します。

ダッシュボードからAIに生成された洞察まで

AIの変換は、分析との相互作用方法も変えています。人間の解釈を必要とする静的なダッシュボードの代わりに、AIは最も重要な洞察を強調する物語のレポートを提供できます。

「視覚化の代わりにダッシュボードに行くのではなく、大企業のダッシュボードに行きます。それはすべて色分けされており、何が起こっているのかを把握しようとしているのをクリックしています。マクミランは提案した。

Alteryxは、データを表示するのではなく、何が起こっているかを説明するAI生成分析である「マジックレポート」と呼ばれるものでこの機能に投資しています。

「南西部での売り上げに関する以前の例は、私の作り上げの例です。毎週レポートを受け取っていた場合はどうなりますか？販売レポートは単なる数字ではありませんでしたが、それは分析ではありませんでした」とMacmillanは詳しく説明しました。 「ねえ、アンディ、ここにあなたのレポートがあります。ここに物事がどのように進んでいますか。ところで、販売は南西部で減少しています。あなたはこれに気付くでしょう。」

ビジネス分析の未来

AI使用のためのエンタープライズデータの変換は、組織が情報資産についてどのように考えているかの根本的な変化を表しています。現在のAIの実装は、非構造化データを使用した創造的なタスクに焦点を当てていることがよくありますが、実際のビジネス価値は、AIを構造化されたビジネスデータに適用することからもたらされます。

「今日、AI周辺の最も強力なユースケースはそうである傾向があります。私は創造的な作品を使用して他の創造的な作品を作成しています」とMacMillan氏は述べています。 「それは、南西地域で何が起こっているのか、そしてあなたのビジネスを分析する方法を理解させることと尋ねることとは異なります。」

この移行は、組織が購入と購入するシステムと機能に関する戦略的な質問を提起します。企業は、既存のソフトウェアベンダーのAIエージェントに依存しているか、独自のシステムを構築したり、ハイブリッドアプローチを作成したりしますか？

「ハイテクでの次の5年間は、.com Boom以来、おそらく5年よりも面白くなると思います」とMacmillanは予測しました。 「人々が本当に何が可能かを再考するので。」

AI革命の背後にある人々

多くの人がAIが仕事に取って代わることを心配していますが、MacMillanは、特にこれらの変化を受け入れる分析の人々にとって、多大な機会を見ています。

「一部の人々にとって、それはかなり大きな懸念事項です。しかし、もしあなたがデータと分析の分野にいるなら、企業がどのように運営するかについて多くの知識が必要だと思います」と彼は言いました。

AIアナリストの役割は、新しい役職だけでなく、AIがどのようにビジネスを再構築しているかを反映しています。最も成功した実装は、最も洗練されたアルゴリズムを持つものではなく、技術的能力と人間のビジネスの専門知識を組み合わせたアルゴリズムを備えているものではありません。

組織がこの移行をナビゲートするにつれて、AIを真にビジネス対応にする際の人間の要素の重要性を認識している人々は、人工知能を本物のビジネスインテリジェンスに変える上で大きな利点を獲得します。

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