"손이없는 AI"를 향한 하이퍼 주도 된 추진은 버튼을 눌러 즉시 통찰력을 약속하는 수많은 데이터 도구를 형성했습니다.이 피치는 모든 곳에 있습니다 : 태블릿을 업로드하고 시스템을 실행하십시오.그러나 이러한 도구를 시도한 사람은 결과가 종종 짧아지며 유용성보다 속도를 우선시합니다.연설은 실제 맥락에서 벗어났다고 느끼고, 시각은 점을 놓치고 결론은 완전히 틀렸음에도 불구하고 이상하게 자신감있을 수 있습니다. AI hype는 응용 프로그램 피로로 인해 대화가 균형과 생산성을 향해 움직이는 이유이며, AI는 정보를 정확하게 해석하는 데 필요한 인간의 판단을 보조하지만 대체하지는 않습니다.That's the philosophy behind Graphitup, a platform that blends AI-powered analysis with human supervision to create data stories that actually make sense. 핵심 문제는 간단합니다 : 데이터 스토리링은 기계적인 작업이 아닙니다.그것은 관련성, 뉘앙스 및 명확성을 포함합니다.이것들은 인간이 본능적으로 인식하고 있으며 AI는 여전히 복제하기 위해 노력합니다. “Push-Button” 분석의 한계 완전히 자동화된 통찰력 생성기는 종종 동일한 이유로 무너질 수 있습니다. AI 모델은 표면 패턴을 만들 수 있지만 실제 사람들에게 어떤 패턴이 중요한지 신뢰할 수 없습니다. 트래픽의 상승은 통계적으로 흥미롭지만 전략적으로 중요하지 않습니다. 스탠포드의 연구에 따르면 LLM은 여러 산업에 걸쳐 17~88%의 작업에서 잘못된 결론을 내리거나 생산한다는 것을 보여줍니다 (원: 스탠포드 대학, 2024).이 오류가 데이터 스토리에서 나타나면 시간을 낭비하지 않습니다. 비즈니스 리더는이 우려를 공유합니다. 설문 조사에 따르면 조직의 56 %는 생성 AI를 배포 할 때 부정확성을 주요 위험으로 언급합니다 (원 : McKinsey, 2023). 자동 도구는 종종 기술적으로 훌륭하지만 시각적으로 혼란스러운 차트를 생성하거나 브랜드를 제거하거나 이야기와 완전히 일치하지 않는다. 좋은 데이터 스토리링은 단순히 패턴을 식별하는 것이 아니라 의미를 결정하는 사람이 필요합니다.그것은 통찰력이 전략적으로 중요할 때, 변수가 부족할 때, 데이터 품질이 의심 스럽을 때, 또는 이야기가 관객에게 맞도록 변경해야 할 때 인식하는 것을 의미합니다.현재 모델은 내부 우선 순위, 브랜드 톤, 민감한 맥락 또는 의사 결정의 뉘앙스를 이해하지 않습니다. 이것들은 인간이 지속적으로 AI를 뛰어넘는 영역입니다.그들은 모델이 무시하는 것을 캡처합니다 : 잘못된 시작, 무관한 상관 관계, 불완전한 데이터 세트 및 조직 이해를 필요로하는 영향. 이것은 기술의 한계가 아닙니다.이 이야기는 실제로 무엇인지 반영합니다 : 자동화가 아니라 해석을 기반으로 한 인간의 공예입니다. 더 나은 접근법 : 인간과 함께하는 AI 매트 젠슨 (Matt Jensen)은 매끄러운 도구를 구축하기 위해 알려진 설립자이며 실제 작업 흐름 문제를 해결하기 위해 설계된 도구입니다. 그의 배경은 제품 개발, 분석 및 원격 팀 운영을 포함하여 조직이 데이터를 어떻게 사용하고 완전히 자동화 된 AI 도구가 지속적으로 의미있는 통찰력을 제공하지 못하는지에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다. 그래픽 모든 결정을 자동화하는 대신, 작업 흐름은 사용자가 AI가 결론에 도달 한 방법에 대한 시각성을 제공하고 각 단계에서 수정을 초대합니다. "AI는 믿을 수없는 속도로 가능성을 표면 할 수 있지만 사람들이 실제로 중요한 것을 결정합니다."라고 Matt Jensen는 말합니다. "목표는 판단을 대체하는 것이 아니라 가속화하는 것입니다." 이 과정은 인공지능이 태블릿을 스캔하고 다양한 이야기를 표면화함으로써 시작됩니다. 단일 "해결"을 제시하는 대신에, 시스템은 젊은 분석가가 옵션을 제시하는 것과 마찬가지로 탐구할 가치가있는 여러 각도를 제공합니다. 이야기가 형태를 취함에 따라 AI는 시각적 방향과 디자인을 제공하며, 인간은 편집 측면을 안내합니다.이 플랫폼은 톤을 조정하거나 제안을 거부하거나 통찰력을 재구성 할 수있는 능력을 결코 제거하지 않습니다. 이 모델은 완전히 자동화 된 시스템에서 가장 큰 결함을 해결합니다 : 속도가 맥락보다 더 중요하다고 가정합니다.자동화는 시간을 절약하려고하지만 의미있는 커뮤니케이션으로 원 데이터를 변환하는 해석 계층을 대체하려고 시도함으로써 시간을 낭비 할 수 있습니다. 오류를 방지하는 것보다 인간을 링크에 유지하는 것이 오류를 방지하는 것보다 더 중요합니다; 그것은 최종 출력의 품질을 향상시킵니다. 팀은 메시지에 대한 통제력을 잃지 않고 자동화의 속도를 얻습니다. 통찰력은 시스템이 사용자가 놓칠 수있는 패턴을 제안 할 수 있기 때문에 더 분명해집니다. 이 접근법은 또한 신뢰를 구축합니다.사람들은 이야기가 어떻게 형성되었는지 이해하고 논리를 검증 할 수있을 때 이야기에 훨씬 더 자신감이 있습니다.데로이트의 엔터프라이즈 보고서의 2024 AI 상태는 AI 성숙한 조직의 절반 이상이 인간 검토를 주요 위험 감소 요구 사항으로 강조한다고 말합니다 (원 : 델로이트, 2024), 결정이 결과가있을 때 신뢰가 속도보다 더 중요하다는 것을 강조합니다. Graphitup의 작업 흐름은이 변화를 반영합니다.다른 블랙박스 도구가되는 대신 AI가 유용 할 수있는 공간을 제공하는 이해할 수있는 단계로이 과정을 분해하고 인간에게 최종 말을줍니다. 모든 것의 자동화에 대한 업계의 초기 집착은 인상적인 것처럼 보이지만 종종 사용할 수없는 또는 잘못된 결과를 제공하는 도구의 파도를 만들었습니다.사람들은 명확함을 원하고 혁신이 아닙니다.그들은 그들의 판단을 향상시키는 도구를 원하지만 대체하지 않습니다. 데이터 스토리링은 인공지능의 속도와 인간 사고자의 구별력 사이의 협력이되고 있습니다.이 균형은 공감하는 이야기, 명확하게 의사 소통하는 시각 및 의사 결정을 지원하는 통찰력을 생성합니다. 미래는 손이없는 것이 아니라 감독되고 의도적이며 인간이 이끄는 것이다. 인공지능이 데이터 스토리의 품질을 향상시키는 방법을 살펴보십시오.Explore Graphitup at https://graphitup.com. 이 이야기는 HackerNoon의 비즈니스 블로그 프로그램에서 Sanya Kapoor가 발표 한 릴리스로 배포되었습니다. 이 이야기는 HackerNoon의 비즈니스 블로그 프로그램에서 Sanya Kapoor가 발표 한 릴리스로 배포되었습니다.
