Nu kunstmatige intelligentie onderdeel wordt van alles wat we doen, wordt de rol van een AI-analist steeds belangrijker voor een reeks bedrijven. Dit type analist vertrouwt op machine learning-algoritmen om statistische informatie uit gegevenssets te bewaken, beoordelen, verzamelen, verwerken en volgen.
Er is veel vraag naar het pad van een AI-analist vanwege de toekomstige richting in veel industrieën, maar waarom wordt het steeds belangrijker? Hier zijn enkele van de verantwoordelijkheden van een AI-analist en hoe deze de toekomst van technologie kunnen beïnvloeden.
1. Algoritmen ontwerpen of analyseren
Hoe goed ben jij in het onthouden van patronen? Als AI-analist moet je een expert zijn in het ontwerpen en beoordelen van verschillende algoritmepatronen, aangezien het grootste deel van de AI-software hieruit is opgebouwd. Deze algoritmen kunnen belangrijk zijn voor het ontwerpen van lay-out of kleur, optimalisaties, snelheid, het aanpassen van gebruikersnieuwsfeeds of zelfs het genereren van afbeeldingen.
Een analist op het gebied van kunstmatige intelligentie werkt samen met een team van andere datawetenschappers en ingenieurs aan statistische modellering, natuurlijke taalverwerking en machine learning. Je zou bijvoorbeeld kunnen werken aan de volgende krachtige tekst-naar-beeld generator, zoals NightCafé Creator.
2. Evalueren van softwaretoepassingen
Wilt u er zeker van zijn dat softwaretoepassingen correct werken? Op basis van machine learning-algoritmen monitoren en beoordelen AI-analisten dagelijks continu gegevens. Met deze baan zou je verantwoordelijk zijn voor het analyseren van de broncode van op AI gebaseerde softwareapplicaties, wat essentieel is voor een goede werking van elke applicatie.
Dit kan elke intelligente software zijn die in staat is om te leren en problemen op te lossen, zoals bedrijfschatbots die met klanten praten, of Cortana op Windows. Met geavanceerde technologie zoals deze, is de kwaliteit van de software iets dat u wilt uitproberen en testen, vooral als het een commercieel product is voor een breder publiek. Als je bijvoorbeeld een virtuele assistent bouwt, wil je dat deze correct reageert op vragen van klanten.
3. Onderzoek nieuwe AI-technologie
Beschouw je jezelf als een geweldige onderzoeker? AI verandert voortdurend, dus onderzoek naar nieuwe technologieën kan helpen de prestaties te optimaliseren en problemen sneller op te lossen. De evolutie van AI vandaag is immers te danken aan constant onderzoek.
Geconfronteerd met constante informatie, kunnen organisaties of kleine bedrijven een nieuw type systeem nodig hebben dat zich aanpast en leert. Van natuurlijke taalgeneratie tot spraakherkenning, robotverwerking of deep learning-programma's, er zijn zoveel manieren waarop deze technologie bedrijven kan helpen. Meer weten over een branche in dit carrièrepad? Hier is hoe je een kunstmatige-intelligentie-ingenieur kunt worden.
4. Prototypes testen
Hoe nuttig zijn uw kritische denk- of redeneervaardigheden? Een prototype is waar alle producten, of het nu een mobiele app of een fysiek product is, altijd beginnen. En hoe sneller ze deze ontwikkelingsfasen voorbij zijn, hoe succesvoller ze worden. AI-analisten maken dit proces nog eenvoudiger door prototypes te testen.
Prototypetesten bieden waardevolle feedback die analisten kunnen gebruiken om dure fouten te voorkomen, zodat eindgebruikers het best mogelijke resultaat kunnen behalen. Dit kan worden gedaan door middel van gebruikerstesten, bijvoorbeeld een chatsysteem dat klanten kunnen gebruiken op een nieuwe technologiewebsite. Een ander voorbeeld is het verzamelen van gebruikersfeedback over een app in bètamodus. Het is waardevol voor elk team.
AI-analisten ontwerpen data-analyse op basis van machine learning-technieken om de testfase een boost te geven. Door prototypes in de loop van de tijd te testen, kunnen AI-analisten een reeks verborgen kansen ontdekken die makers misschien hebben gemist.
5. Computercode schrijven
Ben je geweldig in computertalen? AI-analisten moeten goed thuis zijn in het schrijven van computercodes, want zo ontstaat kunstmatige intelligentie. Bij AI vergroot codering het logische en analytische begrip van gegevens, dus door te leren coderen kunnen AI-analisten problemen met betrekking tot big data oplossen.
AI-analisten moeten een gedegen kennis hebben van programmeertalen zoals R of SAS om te helpen bij het verzamelen van gegevens, het analyseren van statistieken of het visualiseren van gegevens. Door te leren coderen, kunnen analisten gegevens opschonen, deze in verschillende formaten veranderen, fouten in databases begrijpen en nieuwe ideeën naar voren brengen om meer oplossingen te introduceren.
6. Bedrijfsproductiviteit ondersteunen
Als het gaat om bedrijfsproductiviteit, helpen AI-analisten een bedrijf op vele manieren te gedijen. Nu AI toekomstige analyses kan voorspellen, kunnen analisten bijvoorbeeld fouten in supply chain-netwerken verminderen, waardoor dit een veel soepeler proces wordt voor bedrijven die snel producten nodig hebben.
AI-analisten verhogen de productiviteit van bedrijven met voorspellend onderhoud, bedrijfsmonitoring, monitoring van klantervaringen en inkomstenmonitoring. Als er tijdsdruk of cijfers zijn waaraan moet worden voldaan, kent een AI-analist elk onderdeel van dit proces en is hij ongelooflijk waardevol voor elk team.
7. Rapportages maken
AI-analisten in de gedigitaliseerde wereld van vandaag werken samen met professionals op het gebied van datamining, machine learning, cloud computing en meer. Met dit in gedachten heeft u uitstekende communicatie nodig om nauwkeurige en zinvolle rapporten te kunnen opstellen.
Bedrijven hebben AI-analisten nodig om in multifunctionele teams te werken, dus als u altijd een georganiseerd persoon bent geweest, is het opstellen van rapporten wellicht uw favoriete verantwoordelijkheid. Een AI-analist is verantwoordelijk voor het voorbereiden, aanschaffen en modelleren van machine learning-modellen, en voor het afhandelen van alle cijfers op het gebied van producten of marketing.
Deze professionals moeten ook weten hoe ze rapporten moeten opstellen over onderzoek, experimenten en de ontwikkeling van nieuwe benaderingen. AI-analisten kunnen dan hun bevindingen presenteren, suggesties doen en het bedrijf in de toekomst bijstaan. Wil je oefenen voor een AI-rol? Hier zijn de beste tips om je projectverslagen te laten opvallen!
8. Maximaliseren van bedrijfsrendementen
Gedijt u op zaken die uw omzet kunnen verhogen? Je zou het niet denken, maar een AI-analist voegt enorm veel waarde toe aan het bedrijfsrendement. AI heeft een groot potentieel om dit mogelijk te maken, met behulp van gerichte marketing, klantenservice, geautomatiseerde workflows, het optimaliseren van productprijzen en nog veel meer.
Door data goed te analyseren kunnen analisten elk kwartaal een aantal van hun projectdoelen verhogen en vaststellen. Op een technologiewebsite heeft AI bijvoorbeeld de kracht om advertentie-inhoud te personaliseren, afhankelijk van eerdere zoekresultaten. AI kan bedrijven helpen bij het automatiseren van workflows met stemassistenten om bijvoorbeeld e-mails te lezen of intelligente screenings die kunnen scannen op malware.
AI-analisten zijn technologisch innovatief
Met AI-analyse, geautomatiseerde gegevensanalyse en machinetechnologieën omvat een beroep als AI-analist gegevensgestuurde kennis om voorheen onoplosbare uitdagingen op te lossen.
Het gebruik van analytische vaardigheden op het gebied van AI helpt bij het stimuleren van klantbetrokkenheid, het verbeteren van de ontwikkeling van prototypen, het verbeteren van rapporten en het verhogen van het bedrijfsrendement. Een AI-analist kan uiteindelijk de weg van de toekomst in de zakenwereld verbeteren en als carrièrepad gegarandeerd groeien.