Eftersom artificiell intelligens blir en del av allt vi gör, blir rollen som en AI-analytiker allt viktigare för en rad olika företag. Denna typ av analytiker förlitar sig på maskininlärningsalgoritmer för att övervaka, bedöma, samla in, bearbeta och spåra statistisk information från uppsättningar av data.
En AI-analytikers väg är mycket efterfrågad på grund av dess framtida riktning i många branscher, men varför blir den viktigare? Här är några av ansvaret för en AI-analytiker och hur de kan påverka teknikens framtid.
1. Designa eller analysera algoritmer
Hur bra är du på att komma ihåg mönster? Som AI-analytiker måste du vara expert på att designa och bedöma olika algoritmmönster, eftersom det är detta som huvuddelen av AI-programvaran är byggd av. Dessa algoritmer kan vara viktiga för att designa layout eller färg, optimeringar, hastighet, anpassa användarens nyhetsflöden eller till och med generera bilder.
En artificiell intelligensanalytiker arbetar med ett team av andra datavetare och ingenjörer om statistisk modellering, naturlig språkbehandling och maskininlärning. Till exempel kan du arbeta med nästa kraftfulla text-till-bild-generator, som NightCafe Creator.
2. Utvärdera mjukvaruapplikationer
Vill du vara säker på att mjukvaruapplikationer fungerar korrekt? Baserat på maskininlärningsalgoritmer övervakar och utvärderar AI-analytiker data dagligen. Med det här jobbet skulle du vara ansvarig för att analysera källkoden för AI-baserade mjukvaruapplikationer, vilket är avgörande för att alla applikationer ska fungera korrekt.
Detta kan inkludera vilken som helst intelligent programvara som kan lära sig och lösa problem, såsom företags chatbots som talar till kunder, eller Cortana på Windows. Med avancerad teknik som denna är kvaliteten på mjukvaran något du vill ska testas och testas, speciellt om det är en kommersiell produkt för en bredare publik. Om du till exempel bygger en virtuell assistent vill du att den ska svara korrekt på kundfrågor.
3. Forskning Ny AI-teknik
Anser du dig själv som en stor forskare? AI förändras hela tiden, så forskning om ny teknik kan hjälpa till att optimera prestanda och lösa problem snabbare. Utvecklingen av AI idag beror trots allt på ständig forskning.
Inför ständig information kan organisationer eller småföretag behöva en ny typ av system som anpassar sig och lär sig. Från naturligt språkgenerering till taligenkänning, robotbehandling eller program för djupinlärning, det finns så många sätt som den här tekniken kan hjälpa företag på. Vill du lära dig mer om en gren i denna karriärväg? Här är hur man blir en ingenjör med artificiell intelligens.
4. Testa prototyper
Hur användbara är dina kritiska tänkande eller resonemangsförmåga? En prototyp är där alla produkter, oavsett om det är en mobilapp eller fysisk produkt, alltid börjar. Och ju snabbare de kommer förbi dessa utvecklingsstadier, desto mer framgångsrika blir de. AI-analytiker gör denna process ännu enklare genom att testa prototyper.
Prototyptestning ger värdefull feedback som analytiker kan använda för att undvika dyra misstag, så att slutanvändare kan få bästa möjliga resultat. Detta skulle kunna göras genom användartester, till exempel ett chatsystem som kunderna kan använda på en ny teknikwebbplats. Ett annat exempel kan vara att få användarfeedback om en app i betaläge. Det är värdefullt för alla lag.
AI-analytiker designar dataanalys baserad på maskininlärningstekniker för att öka testfasen. Genom att testa prototyper över tid kan AI-analytiker upptäcka en rad dolda möjligheter som skapare kan ha missat.
5. Skriva datorkod
Är du fantastisk på datorspråk? AI-analytiker bör vara väl bevandrade i att skriva datorkoder, eftersom det är så artificiell intelligens skapas. I AI ökar kodning den logiska och analytiska förståelsen av data, så att lära sig koda gör att AI-analytiker kan lösa problem relaterade till big data.
AI-analytiker bör ha goda kunskaper i programmeringsspråk som R eller SAS för att hjälpa till att samla in data, analysera statistik eller visualisera data. Genom att lära sig koda kan analytiker rensa data, ändra den till olika format, förstå fel i databaser och ta fram nya idéer för att introducera fler lösningar.
6. Hjälpa företagens produktivitet
När det kommer till företagsproduktivitet hjälper AI-analytiker ett företag att blomstra på många sätt. Med AI som kan förutsäga framtida analyser kan analytiker minska felen i till exempel försörjningskedjans nätverk, vilket gör detta till en mycket smidigare process för företag som behöver produkter som pressas snabbt.
AI-analytiker ökar produktiviteten hos företag med förutsägande underhåll, affärsövervakning, kundupplevelseövervakning och intäktsövervakning. Om det finns tidsbegränsningar eller siffror som måste uppfyllas, känner en AI-analytiker till varje del av denna process och är otroligt värdefull för alla lag.
7. Förbereder rapporter
AI-analytiker i dagens digitaliserade värld samarbetar med proffs relaterade till datautvinning, maskininlärning, molnberäkning och mer. Med detta i åtanke behöver du enastående kommunikation för att kunna förbereda rapporter som är korrekta och vettiga.
Företag behöver AI-analytiker för att arbeta i tvärfunktionella team, så om du alltid har varit en organiserad person kan det vara ditt favoritansvar att förbereda rapporter. En AI-analytiker är ansvarig för att förbereda, anskaffa och modellera maskininlärningsmodeller, samt hantera alla siffror när det gäller produkter eller marknadsföring.
Dessa yrkesmän bör också veta hur man förbereder rapporter om forskning, experiment och utveckling av nya tillvägagångssätt. AI-analytiker kan sedan presentera sina resultat, ge förslag och hjälpa företaget i framtiden. Vill du träna för en AI-roll? Här är de bästa tipsen för att få dina projektrapporter att sticka ut!
8. Maximera affärsavkastningen
Trivs du med företag som kan öka sina intäkter? Du skulle inte tro det, men en AI-analytiker tillför ett enormt värde till affärsavkastningen. AI har stor potential att få detta att hända, med hjälp av riktad marknadsföring, kundservice, automatiserade arbetsflöden, optimering av produktprissättning och så mycket mer.
Genom att analysera data ordentligt kan analytiker öka och fastställa ett antal av sina projektmål varje kvartal. På en teknikwebbplats, till exempel, har AI kraften att anpassa annonsinnehåll beroende på tidigare sökresultat. AI kan hjälpa företag att automatisera arbetsflöden med röstassistenter för att läsa e-post, till exempel, eller intelligenta screeningar som kan skanna efter skadlig programvara.
AI-analytiker är tekniskt innovativa
Med AI-analys, automatiserad dataanalys och maskinteknik involverar ett AI-analytikeryrke datadriven kunskap för att hjälpa till att lösa tidigare olösliga utmaningar.
Att använda sig av AI-analytiska färdigheter hjälper till att driva kundernas engagemang, förbättra prototyputvecklingen, förbättra rapporterna och öka affärsavkastningen. En AI-analytiker kan i slutändan förbättra framtidens sätt i affärsvärlden, och som en karriärväg kommer den garanterat att växa.