Kako se organizacije bore da pripreme svoje podatke za AI, pojavljuje se nova kritična uloga — AI analitičar.

Sledeći talas poslovne transformacije nije samo u posedovanju AI tehnologije — već u posedovanju ljudi koji mogu učiniti da AI zaista razume vaše poslovanje. Dok se naslovi fokusiraju na inženjere koji grade velike jezičke modele i sofisticirane AI agente, tiha revolucija se odvija u analitičkim odeljenjima kompanija koje razmišljaju unapred: pojava AI analitičara.

Moj nedavni razgovor sa Andyjem MacMillanom, izvršnim direktorom vodeće platforme za analitiku preduzeća Alteryx, istakao je ovu kritičnu, ali potcenjenu ulogu u AI revoluciji. Kako MacMillan objašnjava, jaz između sirovih poslovnih podataka i informacija spremnih za AI zahteva ljudsku stručnost koja kombinuje tehničko znanje sa dubokim poslovnim razumevanjem.

“Mislim da će se pojaviti čitav niz novih uloga zbog AI,” rekao mi je MacMillan. “Mislim da danas puno pričamo o tehnološkim ulogama. Ljudi koji grade velike jezičke modele, ljudi koji grade AI agente. Ali mislim da će biti potrebna i poslovna stručnost.”

Većina organizacija je decenijama organizovala svoje podatke oko poslovnih aplikacija. Vaši CRM podaci su strukturirani da podrže vaš CRM softver. Vaši ERP podaci su dizajnirani za ERP funkcije. Ali AI zahteva nešto drugačije.

“U suštini, najveći svetski projekat pripreme i transformacije podataka tek treba da počne,” objasnio je MacMillan. “Kompanije preispituju šta im je potrebno da koriste ove podatke.”

Ovo neslaganje stvara osnovni problem. Ne možete jednostavno usmeriti AI sistem na postojeće poslovne podatke i očekivati da razume vaše poslovne procese, politike kompanije ili specifičnosti industrije. MacMillan je to ilustrovao praktičnim primerom prodajnih provizija:

“Ako pitate vođu prodaje, kakav je plan provizija? Oni će reći na kojem su timu? U kojem regionu su? Kako izgleda njihov plan kompenzacije? Koje spiffe i programe vodimo?” objasnio je. “Možda ćete morati da izvučete njihov plan provizija iz vaše platforme za provizije. Možda ćete morati da dobijete njihovu osnovnu platu iz vaše HR baze podataka. Jer obično, njihova provizija je procenat njihove plate.”

AI analitičar premošćuje jaz između poslovnog znanja i AI sposobnosti. Ovi profesionalci razumeju i poslovne operacije i kako pripremiti podatke da bi AI bio zaista vredan.

Prema MacMillanu, savršen kandidat je “zaista ta kombinacija razumevanja podataka, ali i poslovnog razumevanja. Nije samo neko ko može da radi zaista zanimljivu računarsku nauku ili nauku o podacima. Morate razumeti šta zaista pokreće poslovanje.”

Ovi analitičari uzimaju svoje znanje o tome kako poslovni procesi funkcionišu i prevode ga u tokove podataka koje AI može koristiti. Razumeju koja pitanja treba postaviti i koji kontekst je potreban da bi odgovori bili smisleni.

“Mislim da će u narednoj deceniji biti ogromna prilika za sve koji znaju kako raditi s ovim skupovima podataka i razumeti poslovanje,” predvideo je MacMillan. “To su poslovni korisnici, ne samo naučnici o podacima. To su ljudi koji razumeju kako podaci čine da poslovanje funkcioniše.”

Pored tehničke pripreme podataka, organizacije se suočavaju s izazovima upravljanja u određivanju koje informacije treba da budu dostupne AI sistemima.

“Imamo mandat odozgo da koristimo više AI i mandat odozgo da nijedan od naših podataka, naš IP, bilo koja naša informacija ne može biti stavljena u bilo koji AI alat,” rekao je MacMillan, opisujući kontradiktorne smernice koje je čuo od više kupaca.

Ovde postaje ključan koncept “AI data clearinghouse” — sistematski pristup pregledanju, odobravanju i upravljanju podacima koji se unose u AI sisteme.

“Možete imati proces gde se vraćate u clearinghouse,” objasnio je MacMillan. “Ulazite u tok podataka kao onaj koji biste mogli izgraditi s Alteryx-om, i kažete, u redu, u ovom toku, ovom toku podataka, izvući ću ove informacije, i ponovo ću objaviti ovaj tok. Ponovo ću dobiti odobrenje.”

Ova formalna struktura pomaže organizacijama da balansiraju inovacije sa zabrinutostima za usklađenost i sigurnost. Stvara sistem koji se može pratiti i upravljati za omogućavanje poslovnih informacija AI alatima.

AI transformacija takođe menja način na koji komuniciramo s analitikom. Umesto statičkih kontrolnih ploča koje zahtevaju ljudsku interpretaciju, AI može isporučiti narativne izveštaje koji ističu najvažnije uvide.

“Zamislite umesto vizualizacije da idem na kontrolnu tablu, idem na svoju veliku kompanijsku kontrolnu tablu, i sve je u boji, i klikćem pokušavajući da shvatim šta se dešava. Šta ako, umesto toga, dobijate izveštaj koji vam govori šta se dešava?” predložio je MacMillan.

Alteryx ulaže u ovu sposobnost sa onim što nazivaju “Magic Reports” — AI-generisane analize koje objašnjavaju šta se dešava umesto da samo prikazuju podatke.

“Moj raniji primer o padu prodaje na jugozapadu je moj izmišljeni primer, zar ne? Šta ako dobijam izveštaj, moj prodajni izveštaj svake nedelje, i moj prodajni izveštaj nije samo skup brojeva, već je analiza,” elaborirao je MacMillan. “Hej, Andy, evo tvog izveštaja. Evo kako stvari idu. Usput, prodaja je pala na jugozapadu; primetićeš ovo.”

Transformacija podataka preduzeća za AI upotrebu predstavlja fundamentalnu promenu u načinu na koji organizacije razmišljaju o svojim informacijskim resursima. Dok se trenutne AI implementacije često fokusiraju na kreativne zadatke koristeći nestrukturirane podatke, prava poslovna vrednost će doći od primene AI na strukturirane poslovne podatke.

“Danas, najmoćniji slučajevi upotrebe AI obično su, koristim kreativna dela da stvorim druga kreativna dela,” primetio je MacMillan. “To je drugačije nego pitati šta se dešava u jugozapadnom regionu i imati ga da razume kako analizirati vaše poslovanje.”

Ova tranzicija postavlja strateška pitanja o tome koje sisteme i sposobnosti organizacije treba da poseduju naspram kupovine. Hoće li kompanije oslanjati na AI agente od svojih postojećih softverskih dobavljača, graditi vlasničke sisteme ili kreirati hibridne pristupe?

“Mislim da će narednih pet godina u tehnologiji biti zanimljivije nego bilo koje pet godina, možda od .com buma,” predvideo je MacMillan. “Kako ljudi zaista preispituju šta je moguće.”

Dok se mnogi brinu o tome da će AI zameniti poslove, MacMillan vidi ogromnu priliku, posebno za one u analitici koji prihvataju ove promene.

“Za neke ljude, to je prilično velika briga. Ali mislim da će u prostoru podataka i analitike biti velika potreba za mnogo znanja o tome kako poslovanja funkcionišu,” rekao je.

Uloga AI analitičara predstavlja ne samo novu radnu titulu već i odraz kako AI oblikuje poslovanje. Najuspešnije implementacije neće biti one s najsofisticiranijim algoritmima, već one koje najbolje kombinuju tehnološke sposobnosti s ljudskom poslovnom stručnošću.

Dok organizacije prolaze kroz ovu tranziciju, oni koji prepoznaju važnost ljudskog elementa u pripremanju AI za poslovanje, steći će značajne prednosti u pretvaranju veštačke inteligencije u pravu poslovnu inteligenciju.