MicroStrategy, Yapay Zeka Destekli Self Servis Analiz Aracını Başlattı

MicroStrategy, Yapay Zeka Destekli Self Servis Analiz Aracını Başlattı

İşletmelerde yapay zeka entegrasyonunun geleceğine bir bakış olarak, MikroStrateji Salı günü, kuruluşlar içindeki iş analitik verilerine erişimi kolaylaştıran platformuna yeni bir ekleme yapıldığını duyurdu.

MicroStrategy Auto, şirketin kuruluştaki herkese iş zekası sunmanın daha hızlı ve daha basit bir yolunu sunduğunu söylediği özelleştirilebilir bir yapay zeka botudur. Auto, Ekim 2023’te piyasaya sürülen MicroStrategy AI’nin en son geliştirmesidir ve güvenilir veriler üzerinde AI uygulamalarını hızla oluşturmaya yönelik bir çözümdür.

Şirket, Auto’nun bağımsız bir uygulama olarak dağıtılabileceğini veya üçüncü taraf uygulamalara yerleştirilebileceğini ve eksiksiz özelleştirme sunduğunu belirtti. Görünümü, dil stili ve ayrıntı düzeyi kullanıcının özelliklerine göre özelleştirilebilir.

Üretken yapay zeka Auto’ya güç verdiği için kullanıcılar doğal dili kullanarak botla etkileşime girebilir.

MicroStrategy Genel Müdür Yardımcısı ve Baş Ürün Sorumlusu Saurabh Abhyankar, “Kullanıcının ne istediğini ve soruyu nasıl yanıtlayacağını anlamak için arka uç olarak GPT4’ü kullanıyoruz” dedi.

TechNewsWorld’e şunları söyledi: “MicroStrategy ile genel amaçlı geniş dil modeli arasındaki fark, LLM’nin sahip olduğu bilişsel beceriye ek olarak analitik bir veri yapısı da eklememizdir.” “Yani X mağazasında kaç şapkam var diye sorarsanız LLM kullanıcının ne istediğini anlar ve MicroStrategy katmanı sorguyu yürütür, verileri geri getirir ve envanter hesaplamak için güvenlik ve kuralları uygular.”

“Kurumsal analiz senaryosunda her iki şeye de ihtiyacınız var çünkü ChatGPT gibi bir sohbet robotu, böyle bir soruyu yanıtlamak için gereken bağlama, iş bilgisine, güvenliğe ve yönetişime sahip değil” diye ekledi.

Kullanıcı Değerinin Kilidini Açmak

Şirket, AI tarafından desteklenen Auto’nun, uygulamaları daha akıllı hale getirerek ve kullandıkları beceri düzeyi veya uygulama ne olursa olsun kurumsal analitiği kullanıcılara sunarak hızlı, etkili karar vermenin önündeki engelleri kaldırabileceğini belirtti.

İçgörü elde etmek için karmaşık bir kontrol paneli kullanmaya gerek olmadığını ve kullanıcıların sıradan dilde bilgi isteyebileceğini, bunun da iş zekasını iş karar alma süreçlerine dahil etmeyi zahmetsiz hale getireceğini ekledi.

“MicroStrategy AI kullanmanın, daha önce anlaşılması için daha fazla tıklama ve daha fazla ayrıntı gerektiren daha derin içgörüleri çeşitli kullanıcılara sunarak büyük değerin kilidini açacağını düşünüyoruz. Federated Co-operatives Limited’in tedarik zinciri stratejisi ve planlaması direktörü Nena Pidskalny, yaptığı açıklamada, kullanıcının self-servis açısından güçlü olduğunu söyledi.

Başkan Mark N. Vena şunları ekledi: “Daha fazla çalışanın iş zekası verilerine erişmesine izin vermek, departmanlar arasında bilinçli karar almayı teşvik ederek, pazar değişikliklerine yanıt vermede çevikliği sağlayarak ve veriye dayalı karar verme kültürünü teşvik ederek bir şirkete fayda sağlayabilir.” ve baş analist SmartTech Araştırması San Jose, Kaliforniya’da.


TechNewsWorld’e şunları söyledi: “Ancak iş zekası verilerine daha kolay erişim, uygun şekilde yönetilip güvence altına alınmadığı takdirde veri ihlalleri, hassas bilgilerin kötüye kullanılması ve rekabet avantajından ödün verilmesi gibi potansiyel zararlara yol açabilir.”

Özelleştirilmiş üretken yapay zeka botlarının ChatGPT, Gemini ve Claude gibi genel amaçlı botlara göre bazı avantajları olduğunu belirtti, başkan ve baş analist Rob Enderle Enderle GrupBend, Ore’de bir danışmanlık hizmetleri firması olan TechNewsWorld’e “Genel olarak daha odaklılar ve bir veya birkaç şeyi iyi ve potansiyel olarak daha iyi yapabiliyorlar” dedi. “Daha küçük kütüphaneler kullandıkları için yerel olarak da çalışabiliyorlar.”

Enderle, özelleştirilmiş kurumsal botların genel amaçlı botlardan daha güvenli olabileceğini de ekledi. “Bunlar genellikle büyük yüksek lisansların türevleridir” diye açıkladı, “ancak azaltıldıkları ve daha odaklandıkları için teorik olarak yapılmasını istemediğiniz şeyleri yapma olasılıkları daha azdır.”

Yapay Zeka İle İlgili Endişelerin Ele Alınması

Özel üretken yapay zeka botları, işletmelerin büyük sohbet robotlarıyla veri paylaşımına ilişkin endişelerini de giderebilir. Politika analisti Will Duffield, “Kendinizin veya müşterilerinizin özel bilgilerini, bu verileri yineleyecek ve ileride bir şekilde yeniden sunabilecek bir araca sunuyorsanız her zaman endişe vardır” dedi. Cato EnstitüsüWashington DC’de bir düşünce kuruluşu.

TechNewsWorld’e “Tüketici odaklı botlar, arkalarındaki firmaların, botları daha iyi hale getirmek için sizin konuşmalarınızı kullanmalarına olanak tanıyor” dedi. “Bu iş araçlarının çoğunda durum böyle olmayacak çünkü bilgilerin nasıl kullanılabileceği sözleşmeyle belirlenecek.”

Abhyankar, “Şirketler tüm verilerini genel amaçlı bir Yüksek Lisans’a göndermek istemiyor” diye ekledi. “Verilerin sızması riski nedeniyle Yüksek Lisans’ı kendi verileriyle eğitmek istemiyorlar.”

Kendisi, MicroStrategy ile verilerin müşterinin ortamında saklandığını açıkladı. Yüksek Lisansımıza yalnızca meta veri parçaları gönderilir ve Yüksek Lisans bu verilerle eğitilmez. “Bunu yapabiliyoruz çünkü MicroStrategy hesaplamaları yürütüyor ve LLM’nin bunu yapması gerekmediği için tüm verilere ihtiyacı yok” diye açıkladı.


Aynı sebepten dolayı Yüksek Lisans’ın halüsinasyon görmesi engellenebilir. Abhyankar, “LLM’ler doğası gereği olasılıkçıdır” dedi. “Ona sorular sorabilirsin ama aynı soruya farklı cevaplar alabilirsin. Bu bir iş senaryosu için ideal değil.”

Hesaplamaları MicroStrategy katmanında çalıştırarak ve bunları müşterinin platformumuza kodladığı iş mantığına göre yaparak olasılıksal sorunlardan kaçınabileceğimizi savundu.

“Dolayısıyla, LLM’yi yalnızca bilişsel beceriler için kullanma şeklimiz sayesinde veri paylaşımı ve halüsinasyonlarla ilgili zorluklar büyük ölçüde ortadan kalkıyor ve müşterinin verilerini MicroStrategy katmanında güvenilir bir şekilde kullanıyoruz” diye ekledi.

Verimliliği Artırmak

İş zekasını kurumsal personel için daha erişilebilir hale getirmek üretkenlik açısından faydalar sağlayabilir. Enderle, “Bu, karar vericilerin daha iyi ve daha zamanında kararlar almasına olanak sağlamalı, bu da daha büyük operasyonel başarıya yol açmalıdır” dedi.

Özellikle veri analistleri, MicroStrategy Auto’nun self-servis yönünden verimlilik kazanımlarını görmelidir. Abhyankar, “Bu, veri analistlerini daha üretken kılıyor çünkü aynı sürede daha fazlasını yapabiliyorlar” dedi. Bu onlar için bir üretkenlik artışı.”

“Son kullanıcı kendi kendine hizmet edebildiğinde, bu analistlere temel faydalar sağlıyor” diye devam etti, “Son kullanıcılardan gelen daha az soru ve taleple uğraştıkları için daha yüksek değerli şeylere odaklanma konusunda özgürleşiyorlar.”

Sharad Varshney, CEO’su Oval KenarAlpharetta, Ga.’da veri yönetişimi danışmanlığı ve uçtan uca veri kataloğu çözümleri sağlayıcısı olan , üretken yapay zeka teknolojilerinin genel olarak veri analitiğini derinden etkilediğini belirtti. TechNewsWorld’e şunları söyledi: “Veri keşfinin karmaşıklığını ortadan kaldırarak geleneksel olarak analitik odaklı olmayan pazarlama veya İK ekiplerinin şirket veri varlıklarını kolayca kullanmasını sağlıyorlar.”

“Ancak” dedi, “alınan verilerin doğru bir şekilde yönetilmesi gerekiyor. Üretken bir yapay zeka aracı verileri hızlı bir şekilde bulup bağlamsallaştırabilse de veri kalitesini, kökenini veya erişimini hesaba katmaz.”

“Veriler keşfedildiğinde, verileri talep eden kullanıcının verileri çıkarmak için gerekli erişim izinlerine sahip olmasını sağlayacak politikaların mevcut olması gerekir” diye devam etti. “Daha sonra sınıflandırılıp kataloglanmadan önce kopyalanma, tutarsızlık ve diğer faktörler açısından çeşitli kalite ölçümlerinden geçmesi gerekiyor. Ancak o zaman analize uygun hale gelecektir.”

“Neyse ki,” diye ekledi, “bu yönetişim süreçlerini otomatikleştirebilecek araçlar ve veri analizi ile görselleştirmeyi çok basit hale getiren diğer araçlar mevcut.”

Yorum gönder