Hip-Driven push uz "hands-free AI" ir veidojis neskaitāmas datu rīkus, kas sola tūlītēju ieskatu, nospiežot pogu. Šis punkts ir visur: augšupielādēt tabulu, ļaujiet sistēmai darboties, un saņemt pulētu, pilnīgu stāstu bez pūles. Bet ikviens, kurš ir izmēģinājis šos rīkus, zina, ka rezultāti bieži vien ir īsi, prioritizējot ātrumu pār lietderību. stāstījumi jūtas nošķirti no reālā konteksta, vizuālie zaudē punktu, un secinājumi var būt dīvaini pārliecināti, neskatoties uz to, ka tie ir pilnīgi nepareizi. AI hype novedīs pie lietojumprogrammu noguruma, tāpēc saruna virzās uz līdzsvaru un produktivitāti, kur AI palīdz, bet neaizstāj cilvēka spriedumu, kas nepieciešams, lai precīzi interpretētu informāciju. Galvenais jautājums ir vienkāršs: datu stāstīšana nav mehānisks uzdevums.Tas ietver atbilstību, nianses un skaidrību.Tās ir īpašības, ko cilvēki instinktīvi atpazīst, un AI joprojām cīnās, lai atkārtotu. “Push-Button” analīzes robežas Pilnībā automatizēti ieskatu ģeneratori bieži vien sabrūk tādu pašu iemeslu dēļ. AI modeļi var pārvērst modeļus, bet nevar droši noteikt, kuri modeļi ir svarīgi reāliem cilvēkiem. satiksmes pieaugums var būt statistiski interesants, bet stratēģiski nav svarīgs. iesaistīšanās samazināšanās var būt vērts pieminēt, bet tikai tad, ja kāds saprot plašāku kontekstu aiz tā. Stanforda pētījumi liecina, ka LLM hallucinē vai rada nepareizus secinājumus 17–88% uzdevumu vairākās nozarēs (Source: Stanford University, 2024). Aptauja atklāja, ka 56% organizāciju atsaucas uz neprecizitāti kā lielu risku, ieviešot ģeneratīvo AI (Avots: McKinsey, 2023). Pat vizualizācija cieš no tā.Automātiskie rīki bieži ražo grafikus, kas ir tehniski smalki, bet vizuāli neskaidri, bez zīmola vai pilnīgi nesaskaņoti ar stāstu. Laba datu stāstīšana prasa, lai kāds noteiktu nozīmi, nevis tikai identificētu modeļus.Tas nozīmē, ka ir jāatzīst, kad ieskats ir stratēģiski svarīgs, kad trūkst mainīgā, kad datu kvalitāte ir apšaubāma, vai kad stāstam ir jāmaina, lai atbilstu auditorijai.Neviens modelis pašlaik nesaprot iekšējās prioritātes, zīmola tonusu, jutīgo kontekstu vai lēmumu pieņemšanas nianses. Tās ir jomas, kurās cilvēki konsekventi pārspēj AI.Viņi uztver to, ko modelis nepievērš uzmanībai: maldinošas pamatnostādnes, neatbilstošas korelācijas, nepilnīgi datu kopumi un sekas, kas prasa organizatorisku izpratni. Tas ir atspoguļojums tam, kas patiesībā ir stāstīšana: cilvēka amatniecība, kas balstīta uz interpretāciju, nevis automatizāciju. Labāka pieeja: AI ar cilvēku lokā Matt Jensen, dibinātājs, kas pazīstams ar liesās, bootstrapped rīku izveidi, kas paredzēti, lai atrisinātu reālās pasaules darba plūsmas problēmas, nevis vajātu hype, izveidoja rīku, ko sauc par Viņa pieredze aptver produktu izstrādi, analīzi un attālo komandas darbību, sniedzot viņam skaidru priekšstatu par to, kā organizācijas izmanto datus un kur pilnībā automatizēti AI rīki nepārtraukti nespēj sniegt nozīmīgu ieskatu. Grafiķis Tā vietā, lai automatizētu katru lēmumu, darba plūsma dod lietotājiem redzamību par to, kā AI ir nonācis pie tā secinājumiem, un aicina to labot katrā posmā. „AI var parādīties ar neticamu ātrumu, bet cilvēki izlemj, kas patiešām ir svarīgi,” saka Matt Jensen. „Mērķis nav aizstāt spriedumu, tas ir paātrināt to”. Process sākas ar AI skenēšanu tabulā un izklāstot virkni stāstu. Tā vietā, lai prezentētu vienu "atrisinājumu", sistēma piedāvā vairākus leņķus, kas ir vērts izpētīt, tāpat kā jaunākais analītiķis, kas piedāvā iespējas. Kad stāsts iegūst formu, AI nodrošina vizuālo virzienu un dizainu, bet cilvēki vada redakcionālo pusi. Platforma nekad neatņem spēju pielāgot toni, noraidīt ieteikumu vai pārveidot ieskatu. Šis modelis novērš lielāko trūkumu pilnībā automatizētās sistēmās: pieņēmums, ka ātrums ir svarīgāks par kontekstu. Cilvēku turēšana lokā padara vairāk nekā novērš kļūdas; tas palielina gala izejas kvalitāti. Komandas iegūst automatizācijas ātrumu, nezaudējot kontroli pār ziņojumu. Iepazīšanās kļūst asākas, jo sistēma var ieteikt modeļus, kurus lietotāji varētu palaist garām, bet lietotāji filtrē troksni, ko AI bieži pārspīlē. Cilvēki ir daudz pārliecinātāki par stāstu, kad viņi saprot, kā tas tika veidots un var validēt tā loģiku. „Deloitte” 2024. gada ziņojumā par mākslīgā intelekta stāvokli uzņēmumos teikts, ka vairāk nekā puse no mākslīgā intelekta organizācijām uzsver cilvēka pārskatīšanu kā galveno riska mazināšanas prasību (Avots: Deloitte, 2024), pastiprinot to, ka uzticība ir svarīgāka par ātrumu, kad lēmumiem ir sekas. Tā vietā, lai kļūtu par vēl vienu melnās kastes rīku, tas sadala procesu saprotamos soļos, kas dod AI iespēju būt noderīgam, vienlaikus dodot cilvēkiem galīgo vārdu. Rūpniecības agrīnā apsēstība ar visu automatizāciju radīja instrumentu vilni, kas izskatījās iespaidīgi, bet bieži vien nodrošināja neizmantojamus vai maldinošus rezultātus.Tagad, kad hype ir apstājies, cerības ir augstākas. Datu stāstīšana kļūst par sadarbību starp AI ātrumu un cilvēka domātāja atšķiršanu.Šis līdzsvars rada stāstus, kas rezonē, vizuālus, kas skaidri komunicē, un ieskatu, kas atbalsta, nevis traucē lēmumu pieņemšanu. Nākotne nav bez rokām, tā ir uzraudzīta, mērķtiecīga un vadīta no cilvēkiem. Uzziniet, kā cilvēka vadīts AI uzlabo datu stāstu kvalitāti. https://graphitup.com. Šis stāsts tika izplatīts kā Sanya Kapoor izlaišana HackerNoon biznesa emuāru programmas ietvaros. Šis stāsts tika izplatīts kā Sanya Kapoor izlaišana HackerNoon biznesa emuāru programmas ietvaros.
