La IA generativa revoluciona el análisis de datos
Imagine un escenario en el que pueda hablar con una computadora como si estuviera hablando con un humano. En este escenario, no necesita aprender tecnologías complejas y puede organizar datos, analizar conjuntos de datos complejos y generar informes a través del lenguaje natural. Hace unos años, esto podría haber sido materia de ciencia ficción, pero hoy, con los avances revolucionarios en inteligencia artificial generativa (IA), no está muy lejos.
Las tecnologías relacionadas con la IA se han desarrollado continuamente, y el 30 de noviembre de 2022, OpenAI lanzó públicamente el robot de chat ChatGPT, lo que volvió a llamar la atención del público sobre la IA. La "inteligencia" e "inteligencia" incorporadas en ChatGPT lo convirtieron rápidamente en el producto de más rápido crecimiento de la historia. La experiencia interactiva con ChatGPT recuerda la situación cuando los usuarios interactuaron por primera vez con Google a fines de la década de 1990 o cuando salió el iPhone por primera vez, y también les dio a todos una idea de las posibilidades de la tecnología futura.
Snowflake y Databricks, los dos principales fabricantes de plataformas de datos del mundo, realizarán sus respectivas conferencias anuales a finales de junio de este año. Los temas de las conferencias están estrechamente relacionados con la IA y los modelos grandes. La IA generativa se ha convertido una vez más en el centro del tema. del círculo de los grandes datos. Como mencionó el CEO de Nvidia, Huang Renxun, en su discurso, ChatGPT se convertirá en el "momento iPhone" de la inteligencia artificial.
La popularidad de la inteligencia artificial no es infundada. De hecho, la IA generativa ha cruzado un gran abismo, pasando de un concepto teórico a una herramienta práctica con una amplia gama de aplicaciones. La madurez de modelos grandes como ChatGPT ha traído la corriente principal de la IA generativa y ha traído nuevas posibilidades a varios campos, incluido el análisis de datos.
En este artículo, profundizaremos en el impacto transformador de la IA generativa en el análisis de datos y la interacción humano-computadora, así como los desafíos que presenta, y miraremos hacia el futuro emocionante de la tecnología.
El impacto disruptivo de la IA generativa en la interacción humano-computadora
El surgimiento de la IA generativa ha provocado una gran revolución en la interacción humano-computadora. Desde los días de la interfaz de línea de comandos (CLI) y la interfaz gráfica de usuario (GUI), avanzamos hacia un futuro dominado por la interfaz de usuario de lenguaje (LUI). Esta transformación permite que todos usen el poder de la IA para realizar análisis de datos con un umbral bajo.
En la era CLI, los usuarios interactuaban con las computadoras escribiendo comandos precisos en la terminal. Una GUI, por otro lado, presenta un enfoque más intuitivo donde los usuarios pueden usar un mouse o tocar para interactuar con elementos gráficos como botones, menús e íconos. Sin embargo, ambos métodos requieren cierto conocimiento técnico y familiaridad con el sistema.
Por el contrario, LUI permite a los usuarios interactuar con las computadoras de una manera más intuitiva y natural, a través del lenguaje. Con instrucciones de lenguaje simple, un usuario puede pedirle a una computadora que realice una tarea, y un modelo de IA generativa comprende la solicitud del usuario y realiza la tarea.
El impacto de la IA generativa es que cambia la forma en que interactuamos con las computadoras, lo que reduce aún más el umbral para que las personas usen computadoras/IA para mejorar la eficiencia del trabajo. Este cambio está impulsando un nuevo modelo de colaboración, que nos permite trabajar junto con modelos de IA como "programadores gemelos" o "artistas gemelos". Esta tendencia aumenta las capacidades humanas, no reemplaza los trabajos humanos.
En general, la IA generativa tiene impactos disruptivos en el análisis de datos y la interacción humano-computadora. A medida que la tecnología continúa avanzando, podemos esperar formas de trabajar más inteligentes y eficientes e interacciones más naturales e intuitivas con las computadoras.
De la consulta al análisis de datos de cambios de IA conversacional
El advenimiento de la IA generativa está cambiando no solo la forma en que analizamos los datos, sino también la forma en que interactuamos con ellos. El cambio hacia la interfaz de usuario de idiomas (LUI) ha hecho que el análisis de datos sea más intuitivo y accesible. Aquí hay algunos casos de uso para el análisis de datos impulsado por IA:
- consulta y recuperacion
Tomemos el ejemplo de un analista de negocios que quiere comprender las tendencias de ventas. En el pasado, necesitaban escribir consultas SQL complejas o usar herramientas de análisis de datos especializadas. Con la llegada de LUI, simplemente pueden preguntarle al sistema de inteligencia artificial en lenguaje natural, por ejemplo, "¿Cuáles fueron las tendencias de ventas del último trimestre?" o "Muéstrame los productos con mejor rendimiento del último mes". Luego, el sistema de IA traduce esta solicitud en código, realiza un análisis y presenta los resultados en un formato fácil de usar.
- Limpieza y preparación de datos.
Otro ejemplo es la limpieza y preparación de datos. La limpieza de datos generalmente se considera un proceso tedioso y lento. Con la IA generativa, los usuarios pueden decirle al sistema de inteligencia artificial que limpie los datos a través de instrucciones simples. Por ejemplo, un usuario puede decir "eliminar cualquier fila que contenga valores faltantes" o "reemplazar todas las instancias de 'N/A' con ceros" y el sistema de IA realizará esas tareas.
- Análisis y Visualización
Esta nueva forma de interacción se extiende a otras áreas como la visualización de datos y la generación de informes. Por ejemplo, un usuario puede pedirle a la IA que "cree un gráfico de barras que muestre las ventas por región" o "genere un informe sobre la demografía del cliente", y el sistema de IA cumplirá con esas solicitudes.
- previsión y optimización
Además, la IA generativa facilita la búsqueda de datos de voz, el intercambio de conocimientos y el aprovechamiento de ellos para impulsar el valor comercial. Por ejemplo, se puede ver cuántas llamadas de reclamo recibe el centro de llamadas y si la comunicación empática de los representantes de servicio al cliente con los clientes conduce a un aumento en las ventas.
- Reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural
Usando el procesamiento de lenguaje natural (NLP), la IA generativa también puede comprender datos no estructurados como notas, por ejemplo, seleccionando evaluaciones cualitativas para analizar la probabilidad de que un conductor asegurado tenga la culpa; información faltante en datos estructurados.
Esta transformación traerá lo que todos llaman "democratización de datos" : permitir que más personas accedan a conjuntos de datos, analicen datos y realmente se den cuenta de la hermosa visión de todos los que usan datos .
Sin embargo, esta nueva forma de interactuar también conlleva ciertos riesgos. A medida que los sistemas de IA se integran más en nuestras tareas diarias, aumenta el potencial de uso indebido o error. Por lo tanto, es fundamental abordar y mitigar estos riesgos mediante fuertes medidas de seguridad, un diseño cuidadoso del sistema y educación del usuario.
Conclusión: el amanecer de una nueva era en el análisis de datos
En el futuro, la IA generativa no es solo una nueva herramienta en nuestro arsenal, es un cambio de juego que revolucionará el análisis de datos y la interacción humano-computadora. Al automatizar tareas complejas y hacer que el análisis de datos sea más accesible, la IA generativa aumentará drásticamente la eficiencia y la productividad. Nuevamente, como cualquier tecnología poderosa, presenta desafíos que deben abordarse, incluidos los problemas de seguridad, sesgo y precisión de los datos.
Mientras nos encontramos al borde de esta nueva era, hay algunas preguntas que no podemos evitar: ¿Cómo podemos aprovechar de manera responsable el poder de la IA generativa? ¿Cómo nos aseguraremos de que beneficie a toda la humanidad, no solo a unos pocos? Las preguntas anteriores afectarán profundamente nuestro futuro a medida que exploramos un territorio desconocido en este nuevo y emocionante campo.
Podemos ver que el potencial de la IA generativa ayudará a las empresas a reducir el umbral para el uso de datos, promover la democratización de los datos y liberar la productividad de la inteligencia digital. El 14 de julio, celebraremos la Conferencia de usuarios de Kyligence 2023 con el tema "Liberar la productividad de la inteligencia digital" en Shanghái. Los amigos que estén interesados en esto pueden hacer clic en el enlace para registrarse . Lo invitamos sinceramente a explorar juntos la posibilidad de Data + AI, enfrentar los desafíos juntos y remodelar el futuro del análisis de datos.
Acerca de Kyligence
Fundada en 2016 por el equipo fundador de Apache Kylin, Kyligence es un proveedor líder de análisis de big data y plataformas de indicadores, que proporciona el producto OLAP (análisis multidimensional) de nivel empresarial Kyligence Enterprise y la plataforma de indicadores integrales Kyligence Zen para usuarios Proporcionar nivel empresarial capacidades de análisis de negocios, sistemas de soporte de decisiones y varias soluciones industriales basadas en datos.
Kyligence ha prestado servicios a muchos clientes en las industrias bancaria, de valores, de seguros, manufacturera, minorista, médica y de otro tipo en China, Estados Unidos, Europa y Asia Pacífico, incluidos China Construction Bank, Ping An Bank, Shanghai Pudong Development Bank, Bank of Beijing, Bank of Ningbo, Pacific Insurance, China UnionPay, SAIC, Changan Automobile, Starbucks, Anta, Li Ning, AstraZeneca, UBS, MetLife y otras empresas de renombre mundial, y alcanzó asociaciones globales con Microsoft, Amazon Cloud Technology, Huawei, Ernst & Young , Deloitte, etc Kyligence ha recibido múltiples inversiones de instituciones como Redpoint, Broadband Capital, Shunwei Capital, Eight Roads Capital, Coatue, SPDB International, CICC Capital, Gopher Assets y Guofang Capital.