Herausforderungen beim Trotz der Vorteile, die KI bei der Datenanalyse bietet, ist ihre Anwendung auch mit einigen Fallstricken verbunden. Die Auswirkungen des Einsatzes von KI hängen nicht nur von der Leistung der KI selbst ab, sondern auch von den Strategien, die Menschen anwenden. Dies sind also die größten Herausforderungen im Zusammenhang mit KI bei der Datenanalyse:
Sicherheits- und Datenschutzbedenken
Indem Sie Ihre Daten KI-Modellen zugänglich machen , geben Sie der Technologie tatsächlich das Recht, aus Ihren Daten zu lernen und die erlernten Mechanismen auf andere Geschäftsfälle anzuwenden. Dies löst eine hitzige Debatte über die Datensicherheit bei der KI-Integration aus.
Datenqualität. Bevor Sie Daten in ein KI-Modell einspeisen, sollten Sie sicherstellen, dass diese gültig und korrekt sind. Die Ergebnisse des KI-Trainings hängen stark von der Qualität der von Ihnen verwendeten Daten ab. Führen Sie daher vor der Weitergabe Ihrer Daten an ein KI-Datenanalysetool Datenprüfungen, Datenbereinigungen, Datenformatierungen usw. durch, um Fehler und verzerrte Ergebnisse zu vermeiden.
Die Notwendigkeit von Erfahrung in der KI-Integration
Mit KI müssen Sie keine Datenwissenschaftler oder Telefonnummernbibliothek technischen Experten einstellen, da die Technologie die Datenanalyse anstelle von Menschen durchführt. Um mit KI zu beginnen, benötigen Sie jedoch immer noch Expertenhilfe und KI-Supportdienste, zumindest in den frühen Phasen der KI-Einführung.
Laut dem McKinsey-Bericht von 2022 stellten 39 % der Unternehmen Ingenieure für KI-Supportfunktionen ein. Wenn Sie langfristig Kosten sparen möchten, sollten Sie ein Outsourcing-Unternehmen mit Erfahrung in KI-Integration und -Beratung beauftragen, das den Grundstein für die Anwendung von KI in Ihrem Unternehmen legt.
Sie können diesen kurzen Plan als
Checkliste verwenden, wenn Sie Ihre Daten aero leads für die KI-Analyse vorbereiten. Wenden Sie sich an Forbytes , wenn Sie bei einem dieser Schritte Hilfe benötigen. Mit mehr als 13 Jahren Erfahrung wissen wir, wie sich der Prozess der KI-Integration problemlos und risikofrei gestalten lässt.
Eine weitere Möglichkeit besteht darin diese
Aufgabe einem leistungsstarken Datenanalysetool ად ან დასადგომად და გააკეთე mit künstlicher Intelligenz zuzuweisen, das automatisch Daten aus verschiedenen Quellen aggregiert und anstelle von Menschen analysiert. Es wird auch Trends, Muster, Unregelmäßigkeiten, Inkonsistenzen und mehr verfolgen. All dies wird Ihnen helfen, Einblicke in die Lagerleistung zu gewinnen und neue Wege zur Optimierung der Lagernutzung zu finden.
