数据和分析中人工智能的未来：最佳实践和新兴趋势

随着生成式人工智能不断重塑各行各业，它在数据管理和分析中的作用变得日益关键。像ChatGPT和专业分析平台这样的AI工具的兴起暗示着未来决策更快、更准确、更有见地。但成功的AI实施与失败尝试之间的关键在于遵循最佳实践同时关注新兴的趋势。

在数据和分析中实施人工智能的最佳实践

1. 利用元数据提升人工智能准确性

在分析人工智能中的基本最佳实践之一是使用元数据。元数据，或称"数据关于数据"，在确保人工智能系统产生相关和准确洞察力方面发挥关键作用。例如，像Unifi这样的公司使用人工智能来自动化元数据生成，实现更清洁、更准确的数据处理。这种做法有助于人工智能系统更好地理解数据的环境，并防止像"幻觉"这样的常见人工智能错误。

通过将元数据治理集成到人工智能中，企业可以保持数据质量，避免常见陷阱，确保生成的洞见是可信赖和可操作的。

采用语义层以提高业务相关性

人工智能经常难以解释复杂的商业模型。这就是语义层的作用所在 - 一个可以将技术数据翻译成普通语言的模型。ThoughtSpot已经建立了其整个人工智能驱动平台的概念，使用商业词汇表来弥合技术数据和商业洞见之间的差距。

通过使用语义层，组织可以根据自己的需求定制AI洞察，确保相关性。随着AI应用在不同行业中传播越来越广泛，这一点尤为重要，这些行业具有独特的商业模式。

3. 将反馈回路纳入，实现持续改进。

人工智能系统的表现取决于它们接收到的反馈。实施人机协同反馈可以显著提高人工智能的准确性。例如，OpenAI的ChatGPT使用强化学习和人类反馈（RLHF）来改进其回复。同样，像ThoughtSpot Sage这样的分析公司允许用户纠正人工智能的输出，然后再用于进一步训练模型。

反馈循环不仅可以提高人工智能的即时输出，还可以帮助其随着时间的推移演进，使其成为长期成功至关重要的最佳实践。

人工智能在数据和分析领域的未来

虽然我们都可以同意人工智能正在改变分析行业，但未来会有怎样的发展呢？以下是一些关键趋势和专家意见，展望我们未来的方向。

1. 统一的人工智能系统将占主导地位

今天，许多企业正在将人工智能整合到现有系统中，但这对于长期成功并不可持续。未来在于统一的人工智能系统，通用人工智能和生成人工智能在同一平台上共存。像约翰·圣塔费拉罗（John Santaferraro）这样的专家预测，随着我们融合这些技术，人工智能将以更高的准确度处理更复杂的分析任务。

一个统一的方法将使企业能够不仅自动化数据处理，还能够生成深度上下文化的洞见，从而提升各个层次的决策制定。

2. 人工智能将从数字转型转向数字主导。

当前围绕人工智能的热潮通常与“数字化转型”这一概念联系在一起。然而，正如谷歌的阿米特·索尼所建议的那样，下一步将是数字化主导地位。这意味着人工智能将超越仅仅使企业更加高效的地步；它将使它们在数字市场中势不可挡。

人工智能驱动的分析将使公司不仅能够转变他们的业务，还能够通过提供比以往更快、更具创新性的产品和服务，超越他们的竞争对手。

3. 自动化将变得更加个性化和角色化

越来越多的人工智能开始以基于角色为导向的趋势发展。与提供通用自动化不同，人工智能系统将越来越多地专注于根据个人在组织中的角色定制输出。Salesforce等公司已经开始为此开创先河，他们的以角色为导向的人工智能仪表板可根据用户的功能提供个性化见解。

这种趋势表明了未来的发展方向，人工智能不仅仅是自动化例行任务，而且还可以为关键决策者量身定制高层见解，使分析更具可行性和战略性。

最后的想法

人工智能在数据分析领域的未来是光明的，但只有那些今天采用正确实践的人才能受益。 元数据、语义层和反馈环路的整合将确保人工智能系统的准确性、相关性和持续改进。 随着统一的人工智能系统的出现，企业从数字转型到主导地位的转变，那些实施这些最佳实践的人将引领潮流。

现在是确保您的AI系统为长期成功做好准备的时候。遵守这些原则，您不仅会在AI革命中生存下来，而且会茁壮成长。