Ettersom kunstig intelligens blir en del av alt vi gjør, blir rollen som en AI-analytiker mer viktig for en rekke virksomheter. Denne typen analytikere er avhengige av maskinlæringsalgoritmer for å overvåke, vurdere, samle inn, behandle og spore statistisk informasjon fra sett med data.
Veien til en AI-analytiker er etterspurt på grunn av dens fremtidige retning i mange bransjer, men hvorfor blir den viktigere? Her er noen av ansvarsområdene til en AI-analytiker, og hvordan de kan påvirke fremtidens teknologi.
1. Designe eller analysere algoritmer
Hvor flink er du til å huske mønstre? Som AI-analytiker må du være ekspert på å designe og vurdere ulike algoritmemønstre, siden det er dette hoveddelen av AI-programvaren er bygget av. Disse algoritmene kan være viktige for å designe layout eller farger, optimaliseringer, hastighet, tilpasse brukernyhetsfeeds eller til og med generere bilder.
En kunstig intelligensanalytiker jobber med et team av andre dataforskere og ingeniører om statistisk modellering, naturlig språkbehandling og maskinlæring. For eksempel kan du jobbe med den neste kraftige tekst-til-bilde-generatoren, som NightCafe Creator.
2. Evaluering av programvareapplikasjoner
Vil du sikre at programvareapplikasjoner fungerer som de skal? Basert på maskinlæringsalgoritmer overvåker og vurderer AI-analytikere data på daglig basis. Med denne jobben vil du være ansvarlig for å analysere kildekoden til AI-baserte programvareapplikasjoner, som er avgjørende for at enhver applikasjon skal fungere som den skal.
Dette kan inkludere hvilken som helst intelligent programvare som er i stand til å lære og løse problemer, for eksempel bedriftens chatbots som snakker til kunder, eller Cortana på Windows. Med avansert teknologi som dette, er kvaliteten på programvaren noe du ønsker skal prøves ut og testes, spesielt hvis det er et kommersielt produkt for et bredere publikum. Hvis du for eksempel bygger en virtuell assistent, vil du at den skal svare riktig på kundespørsmål.
3. Forskning Ny AI-teknologi
Ser du på deg selv som en stor forsker? AI er alltid i endring, så forskning på nye teknologier kan bidra til å optimalisere ytelsen og løse problemer raskere. Tross alt skyldes utviklingen av AI i dag konstant forskning.
Stilt overfor konstant informasjon kan organisasjoner eller små bedrifter trenge en ny type system som tilpasser seg og lærer. Fra naturlig språkgenerering til talegjenkjenning, robotbehandling eller programmer for dyp læring, det er så mange måter denne teknologien kan hjelpe bedrifter på. Vil du lære mer om en gren i denne karriereveien? Her er hvordan bli en ingeniør innen kunstig intelligens.
4. Testing av prototyper
Hvor nyttig er din kritiske tenkning eller resonneringsevne? En prototype er der alle produkter, enten en mobilapp eller fysisk produkt, alltid begynner. Og jo raskere de kommer forbi disse utviklingsstadiene, jo mer suksessfulle blir de. AI-analytikere gjør denne prosessen enda enklere ved å teste prototyper.
Prototypetesting gir verdifull tilbakemelding som analytikere kan bruke for å unngå dyre feil, slik at sluttbrukere kan få best mulig resultat. Dette kan gjøres gjennom brukertesting, for eksempel et chatsystem som kundene kan bruke på en ny teknologinettside. Et annet eksempel kan være å få tilbakemeldinger fra brukere på en app i betamodus. Det er verdifullt for ethvert lag.
AI-analytikere designer dataanalyse basert på maskinlæringsteknikker for å øke testfasen. Gjennom å teste prototyper over tid kan AI-analytikere avdekke en rekke skjulte muligheter som skapere kan ha gått glipp av.
5. Skrive datamaskinkode
Er du fantastisk på dataspråk? AI-analytikere bør være godt kjent med å skrive datakoder, siden det er slik kunstig intelligens skapes. I AI øker koding den logiske og analytiske forståelsen av data, så å lære å kode lar AI-analytikere løse problemer knyttet til big data.
AI-analytikere bør ha god kunnskap om programmeringsspråk som R eller SAS for å hjelpe til med å samle inn data, analysere statistikk eller visualisere data. Ved å lære å kode kan analytikere rense data, endre dem til ulike formater, forstå feil i databaser og komme med nye ideer for å introdusere flere løsninger.
6. Assistere bedriftens produktivitet
Når det kommer til bedriftsproduktivitet, hjelper AI-analytikere en bedrift med å blomstre på mange måter. Med AI som er i stand til å forutsi fremtidige analyser, kan analytikere redusere feil i forsyningskjedenettverk, for eksempel, noe som gjør dette til en mye smidigere prosess for bedrifter som trenger produkter som presses raskt.
AI-analytikere øker produktiviteten til bedrifter med prediktivt vedlikehold, virksomhetsovervåking, kundeopplevelsesovervåking og inntektsovervåking. Hvis det er tidsbegrensninger eller tall som må oppfylles, kjenner en AI-analytiker alle deler av denne prosessen og er utrolig verdifull for ethvert team.
7. Utarbeide rapporter
AI-analytikere i dagens digitaliserte verden samarbeider med fagfolk knyttet til datautvinning, maskinlæring, cloud computing og mer. Med dette i tankene trenger du enestående kommunikasjon for å kunne utarbeide rapporter som er nøyaktige og fornuftige.
Bedrifter trenger AI-analytikere for å jobbe i tverrfunksjonelle team, så hvis du alltid har vært en organisert person, kan utarbeidelse av rapporter være ditt favorittansvar. En AI-analytiker er ansvarlig for å utarbeide, anskaffe og modellere maskinlæringsmodeller, samt håndtere alle tallene når det gjelder produkter eller markedsføring.
Disse fagpersonene bør også vite hvordan de skal utarbeide rapporter om forskning, eksperimentering og utvikling av nye tilnærminger. AI-analytikere kan deretter presentere funnene sine, komme med forslag og hjelpe selskapet i fremtiden. Ønsker du å praktisere for en AI-rolle? Her er de beste tipsene for å få prosjektrapportene dine til å skille seg ut!
8. Maksimere forretningsavkastning
Trives du med virksomhet som kan øke inntektene? Du skulle ikke tro det, men en AI-analytiker tilfører en enorm verdi til forretningsavkastningen. AI har et stort potensial for å få dette til, ved hjelp av målrettet markedsføring, kundeservice, automatiserte arbeidsflyter, optimalisering av produktpriser og mye mer.
Ved å analysere data på riktig måte, kan analytikere øke og etablere en rekke av sine prosjektmål hvert kvartal. På et teknologinettsted, for eksempel, har AI makt til å tilpasse annonseinnhold avhengig av tidligere søkeresultater. AI kan hjelpe bedrifter med å automatisere arbeidsflyter med stemmeassistenter for å lese e-post, for eksempel, eller intelligente screeninger som kan skanne etter skadelig programvare.
AI-analytikere er teknologisk innovative
Med AI-analyse, automatisert dataanalyse og maskinteknologi involverer et AI-analytikeryrke datadrevet kunnskap for å løse tidligere uløselige utfordringer.
Å bruke AI-analytiske ferdigheter bidrar til å øke kundeengasjement, forbedre prototypeutvikling, forbedre rapporter og øke forretningsavkastningen. En AI-analytiker kan til slutt forbedre fremtidens vei i forretningsverdenen, og som en karrierevei vil den garantert vokse.