Использование Microsoft Copilot для предиктивной аналитики, прогнозирования и принятия деловых решений

(MENAFN — Новости робототехники и автоматизации) Переломный момент века ознаменовал переход от картотек к базам данных. Хотя мы часто рассматривали это как способ повысить точность и эффективность, истинная сила стала проявляться только тогда, когда дата-сайенс стал повсеместным, даже среди малых компаний, — в возможности манипулировать и анализировать теперь оцифрованные данные.

Затем рост генеративного ИИ и таких инструментов, как Microsoft Copilot, привел к новому сдвигу: владельцы без технического образования теперь не просто фиксируют прошлое или оценивают настоящее, а предсказывают будущее.

Преобразование статичных данных в предиктивные инсайты

Менеджер часто просматривает отчет в конце месяца и обнаруживает, что производство снизилось или количество уходящих клиентов выросло. Конечно, к тому времени ущерб уже нанесен. Приложения на базе ИИ меняют это двумя способами.

Во-первых, анализ в реальном времени появляется сразу, но с помощью машинного обучения пользовательские приложения могут выявлять закономерности, которые иначе могли бы остаться незамеченными. Это означает, что бизнес-проблемы получают предупредительный сигнал заранее или что ключевые показатели эффективности (KPI) могут быть не достигнуты.

Генеративный ИИ для предиктивного обслуживания

Это приводит нас к предиктивному обслуживанию. Традиционно обслуживание основывалось либо на графике (предупредительное), либо после поломки (реактивное). Ни один из подходов не идеален, поскольку один ведет к ненужным затратам, а другой — к простоям.

Генеративный ИИ можно использовать в специально разработанных приложениях, чтобы бизнесы могли лучше использовать данные. Например, производственная компания, использующая IoT-датчики и исторические журналы обслуживания, а также неструктурированные заметки техников могут быть количественно оценены с помощью LLM.

Это не только жесткие числа, которые можно использовать в качестве входных данных.

В этом примере склада приложение не ждет, пока датчик достигнет порога, а анализирует множество переменных и их взаимосвязи, например, как вибрация, температура и паттерны предыдущих ремонтов приводят к вероятному исходу.

Затем дается предупреждение о возможной поломке компонента. Затраты на обслуживание снижаются, а срок службы активов увеличивается.

Но это применимо и в любой среде. Например, продавец мороженого может рассчитать, когда запасы могут исчерпаться, учитывая сезонные изменения и схемы поставок.

Умное прогнозирование

Прогнозирование — не новость, но часто его мешают ограниченные данные и человеческий фактор (мы ищем паттерны, которые хотим найти). Генеративный ИИ помогает учитывать больше переменных и избегать предвзятости.

Когда Copilot используется в таких приложениях, он помогает описать словами, что говорят данные. Не технические владельцы могут спросить: как повлияет увеличение стоимости сырья на 10% на график поставок в третьем квартале?

ИИ имеет данные, которые при правильной маркировке могут начать выполнять правильные симуляции и предоставлять письменный, непрофессиональный ответ. Он может стать помощником, к которому обращаются перед внесением изменений, например, для предварительной закупки.

Улучшение обслуживания клиентов

Обслуживание клиентов — одна из отраслей, на которую ИИ оказывает самое сильное влияние. Чат-боты не новость, но их работа сейчас кардинально изменилась. Раньше использовались деревья решений, а сегодня — гораздо больше опыт работы с LLM.

Некоторые из применений — автоматическая классификация запросов, приоритизация на основе исторной ценности клиента или срочности, оценка вероятности негативного отзыва в сети и подготовка персонализированных решений.

Copilot помогает сотрудникам, суммируя длинные цепочки писем и предлагая лучший путь решения на основе политики компании и успешных прошлых случаев. Это сокращает время решения, так как ИИ занимается поиском данных — задача агента сводится к проявлению эмпатии и решению сложных вопросов.

Каждое взаимодействие становится еще одним пунктом данных, который затем используется для обучения машинного обучения и улучшения будущих решений, превращаясь в функцию R&D.

Создание основы для архитектуры с ИИ в центре

Потенциал этих инструментов настолько велик, что иногда мы можем парализовать себя от их объема. И хотя ИИ — мощный инструмент, это не значит, что его нельзя неправильно использовать — он не изначально оптимизирован.

Когда его ограничивают доступные данные, необходимо структурировать данные компании так, чтобы они не были изолированными или неправильно маркированными.

Бизнесы часто обращаются к специализированным консультациям по созданию мощных приложений для модернизации своих устаревших процессов. Хорошо спроектированное приложение означает, что данные структурированы, защищены и доступны.

Это необходимая чистая среда для эффективного использования Copilot. Это основа, которую зачастую нужно правильно настроить всего один раз.

Взгляд в будущее

Бизнес-приложения уже не просто инструменты для выполнения работы, а активные партнеры и помощники. Они не заменяют специалистов, но уменьшают их необходимость, особенно когда предприятие организовано так, чтобы быть самосигнализирующимся и самокорректирующимся.

Copilot и пользовательские ИИ-приложения все чаще используют конкуренты, но без консультаций по мощным приложениям они могут не извлекать максимальную пользу из доступных данных.