I takt med at kunstig intelligens bliver en del af alt, hvad vi gør, bliver rollen som en AI-analytiker mere vigtig for en række virksomheder. Denne type analytiker er afhængig af maskinlæringsalgoritmer til at overvåge, vurdere, indsamle, behandle og spore statistisk information fra datasæt.
En AI-analytikers vej er meget efterspurgt på grund af dens fremtidige retning i mange brancher, men hvorfor bliver den vigtigere? Her er nogle af de ansvarsområder, som en AI-analytiker har, og hvordan de kan påvirke teknologiens fremtid.
1. Design eller analyse af algoritmer
Hvor god er du til at huske mønstre? Som AI-analytiker skal du være ekspert i at designe og vurdere forskellige algoritmemønstre, da det er det, hovedparten af AI-softwaren er bygget af. Disse algoritmer kan være vigtige til at designe layout eller farve, optimeringer, hastighed, tilpasse brugernes nyhedsfeeds eller endda generere billeder.
En kunstig intelligensanalytiker arbejder sammen med et team af andre datavidenskabsmænd og ingeniører om statistisk modellering, naturlig sprogbehandling og maskinlæring. For eksempel kan du arbejde på den næste kraftfulde tekst-til-billede-generator, f.eks NightCafe Creator.
2. Evaluering af softwareapplikationer
Vil du sikre dig, at softwareapplikationer fungerer korrekt? Baseret på maskinlæringsalgoritmer overvåger og vurderer AI-analytikere konstant data på daglig basis. Med dette job vil du være ansvarlig for at analysere kildekoden til AI-baserede softwareapplikationer, som er afgørende for, at enhver applikation fungerer korrekt.
Dette kunne omfatte enhver intelligent software, der er i stand til at lære og løse problemer, såsom virksomheds chatbots, der taler til kunder, eller Cortana på Windows. Med avanceret teknologi som denne er kvaliteten af softwaren noget, du ønsker at blive afprøvet og testet, især hvis det er et kommercielt produkt til et bredere publikum. Hvis du for eksempel bygger en virtuel assistent, vil du gerne have, at den svarer korrekt på kundespørgsmål.
3. Forskning Ny AI-teknologi
Opfatter du dig selv som en stor forsker? AI er altid i forandring, så forskning i nye teknologier kan hjælpe med at optimere ydeevnen og løse problemer hurtigere. Når alt kommer til alt, skyldes udviklingen af kunstig intelligens i dag konstant forskning.
Stillet over for konstant information kan organisationer eller små virksomheder have brug for en ny type system, der tilpasser sig og lærer. Fra naturlig sproggenerering til talegenkendelse, robotbehandling eller deep learning-programmer, der er så mange måder, hvorpå denne teknologi kan hjælpe virksomheder. Vil du lære mere om en gren på denne karrierevej? Her er hvordan man bliver en kunstig intelligens ingeniør.
4. Test af prototyper
Hvor nyttige er dine kritiske tænkning eller ræsonnement færdigheder? En prototype er, hvor alle produkter, uanset om det er en mobilapp eller et fysisk produkt, altid begynder. Og jo hurtigere de kommer forbi disse udviklingsstadier, jo mere succesfulde bliver de. AI-analytikere gør denne proces endnu nemmere ved at teste prototyper.
Prototypetest giver værdifuld feedback, som analytikere kan bruge til at undgå dyre fejl, så slutbrugere kan få det bedst mulige resultat. Dette kunne ske gennem brugertest, for eksempel et chatsystem, som kunderne kan bruge på et nyt teknologiwebsted. Et andet eksempel kunne være at få brugerfeedback på en app i betatilstand. Det er værdifuldt for ethvert hold.
AI-analytikere designer dataanalyse baseret på maskinlæringsteknikker for at booste testfasen. Gennem at teste prototyper over tid kan AI-analytikere afdække en række skjulte muligheder, som skabere måske er gået glip af.
5. At skrive computerkode
Er du fantastisk til computersprog? AI-analytikere bør være velbevandrede i at skrive computerkoder, da det er sådan kunstig intelligens skabes. I AI øger kodning den logiske og analytiske forståelse af data, så at lære at kode giver AI-analytikere mulighed for at løse problemer relateret til big data.
AI-analytikere bør have et solidt kendskab til programmeringssprog som R eller SAS for at hjælpe med at indsamle data, analysere statistik eller visualisere data. Ved at lære at kode kan analytikere rense data, ændre dem til forskellige formater, forstå fejl i databaser og komme med nye ideer til at introducere flere løsninger.
6. Hjælper virksomhedens produktivitet
Når det kommer til virksomhedsproduktivitet, hjælper AI-analytikere en virksomhed med at trives på mange måder. Med AI, der er i stand til at forudsige fremtidige analyser, kan analytikere reducere fejl i forsyningskædenetværk, for eksempel, hvilket gør dette til en meget smidigere proces for virksomheder, der har brug for produkter, der presses hurtigt.
AI-analytikere øger virksomhedernes produktivitet med forudsigelig vedligeholdelse, virksomhedsovervågning, kundeoplevelsesovervågning og indtægtsovervågning. Hvis der er tidsbegrænsninger eller tal, der skal overholdes, kender en AI-analytiker alle dele af denne proces og er utrolig værdifuld for ethvert hold.
7. Udarbejdelse af rapporter
AI-analytikere i nutidens digitaliserede verden samarbejder med fagfolk relateret til data mining, machine learning, cloud computing og meget mere. Med dette i tankerne har du brug for enestående kommunikation for at kunne udarbejde rapporter, der er nøjagtige og giver mening.
Virksomheder har brug for AI-analytikere til at arbejde i tværfunktionelle teams, så hvis du altid har været en organiseret person, kan udarbejdelse af rapporter være dit foretrukne ansvar. En AI-analytiker er ansvarlig for at udarbejde, anskaffe og modellere maskinlæringsmodeller, samt at håndtere alle tal med hensyn til produkter eller markedsføring.
Disse fagfolk bør også vide, hvordan man udarbejder rapporter om forskning, eksperimenter og udvikling af nye tilgange. AI-analytikere kan derefter præsentere deres resultater, komme med forslag og hjælpe virksomheden i fremtiden. Ønsker du at praktisere til en AI-rolle? Her er de bedste tips til at få dine projektrapporter til at skille sig ud!
8. Maksimering af forretningsafkast
Trives du med forretninger, der kan øge sin omsætning? Du ville ikke tro det, men en AI-analytiker tilføjer en enorm mængde værdi til virksomhedens afkast. AI har et stort potentiale til at få dette til at ske ved hjælp af målrettet markedsføring, kundeservice, automatiserede arbejdsgange, optimering af produktpriser og meget mere.
Ved at analysere data ordentligt kan analytikere øge og etablere en række af deres projektmål hvert kvartal. På et teknologiwebsted har AI for eksempel magten til at tilpasse annonceindhold afhængigt af tidligere søgeresultater. AI kan hjælpe virksomheder med at automatisere arbejdsgange med stemmeassistenter til for eksempel at læse e-mails eller intelligente screeninger, der kan scanne for malware.
AI-analytikere er teknologisk innovative
Med AI-analyse, automatiseret dataanalyse og maskinteknologier involverer en AI-analytikerprofession datadrevet viden for at hjælpe med at løse tidligere uløselige udfordringer.
At gøre brug af AI-analytiske færdigheder hjælper med at fremme kundeengagement, forbedre prototypeudvikling, forbedre rapporter og øge forretningsafkast. En AI-analytiker kan i sidste ende forbedre fremtidens vej i forretningsverdenen, og som karrierevej vil den med garanti vokse.
