AI จะเข้ามาแทนที่นักวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่? มาพูดคุยกันอย่างตรงไปตรงมา.

ปัจจุบัน AI กำลังแทรกซึมเข้าไปในทุกแง่มุมของชีวิตการทำงาน ไม่ว่าจะเป็นอีเมล การเลือกหุ้น หรือแม้แต่การวางแผนโครงการ แน่นอนว่านั่นทำให้เกิดคำถามที่น่ากลัวขึ้นมาว่า นักวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นรายต่อไปหรือไม่? คำตอบที่ตรงไปตรงมานั้นค่อนข้างน่าหงุดหงิด คืออยู่ตรงกลาง ใช่ AI เก่งเรื่องการประมวลผลตัวเลข แต่ด้านที่ซับซ้อนและต้องใช้มนุษย์ในการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับการตัดสินใจทางธุรกิจนั้น ยังคงเป็นเรื่องของมนุษย์อยู่มาก

เรามาวิเคราะห์เรื่องนี้กันโดยไม่หลงเข้าไปในกระแสความตื่นเต้นทางเทคโนโลยีแบบเดิมๆ กันดีกว่า.

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล
เครื่องมือ AI ชั้นนำที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์และการตัดสินใจ.

🔗 เครื่องมือ AI ฟรีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
สำรวจโซลูชัน AI ฟรีที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานกับข้อมูล.

🔗 เครื่องมือ Power BI AI พลิกโฉมการวิเคราะห์ข้อมูล
Power BI ใช้ AI อย่างไรในการปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก.

เหตุใด AI จึงใช้งานได้ดีในการวิเคราะห์ข้อมูล 🔍

AI ไม่ใช่นักมายากล แต่มีข้อดีที่น่าสนใจหลายประการที่ทำให้นักวิเคราะห์ต้องหันมาสนใจ:

• ความเร็ว : ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร็วกว่าที่เด็กฝึกงานคนไหนจะทำได้

• การสังเกตแบบแผน : สามารถจับความผิดปกติและแนวโน้มเล็กๆ น้อยๆ ที่มนุษย์อาจมองข้ามไปได้

• ระบบอัตโนมัติ : จัดการงานที่น่าเบื่อ เช่น การเตรียมข้อมูล การตรวจสอบ และการสร้างรายงาน

• การทำนาย : เมื่อการตั้งค่ามีความเสถียร โมเดล ML สามารถคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปได้

คำศัพท์ยอดฮิตในวงการนี้คือ การวิเคราะห์เสริม (augmented analytics ) ซึ่งก็คือ AI ที่ผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม BI เพื่อจัดการขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการ (การเตรียมการ → การแสดงภาพ → การเล่าเรื่อง) [Gartner][1]

และนี่ไม่ใช่เรื่องสมมติ การสำรวจแสดงให้เห็นว่าทีมวิเคราะห์ข้อมูลในชีวิตประจำวันต่างพึ่งพา AI ในการทำความสะอาด การทำงานอัตโนมัติ และการคาดการณ์ ซึ่งเป็นเหมือนท่อส่งน้ำที่มองไม่เห็นที่ทำให้แดชบอร์ดทำงานได้ [Anaconda][2]

แน่นอนว่า AI สามารถทดแทน งานบางส่วนได้ แต่ตัวงานเองนั้น? ยังคงอยู่เหมือนเดิม

AI เทียบกับนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์: เปรียบเทียบแบบรวดเร็ว 🧾

จุดที่ AI เหนือกว่ามนุษย์แล้ว ⚡

พูดกันตามตรง: AI ชนะในด้านเหล่านี้ไปแล้ว -

• จัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และยุ่งเหยิงได้อย่างไม่มีปัญหา.

• การตรวจจับความผิดปกติ (การฉ้อโกง ข้อผิดพลาด ข้อมูลผิดปกติ).

• การพยากรณ์แนวโน้มด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง.

• สร้างแดชบอร์ดและการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เกือบสมบูรณ์.

ตัวอย่างเช่น: ร้านค้าปลีกขนาดกลางแห่งหนึ่งได้เชื่อมต่อระบบตรวจจับความผิดปกติเข้ากับข้อมูลสินค้าที่ส่งคืน AI ตรวจพบความผิดปกติที่เกี่ยวข้องกับสินค้า SKU หนึ่งรายการ นักวิเคราะห์ตรวจสอบอย่างละเอียด พบว่าสินค้าในคลังสินค้าติดฉลากผิด และช่วยหยุดยั้งความผิดพลาดในการโปรโมชั่นที่อาจทำให้เสียค่าใช้จ่ายสูง AI เป็นผู้สังเกตเห็น แต่คนเป็น ผู้ ตัดสินใจ

ที่ซึ่งมนุษย์ยังคงปกครอง 💡

ตัวเลขอย่างเดียวไม่สามารถบริหารบริษัทได้ มนุษย์ต่างหากที่เป็นผู้ตัดสินใจ นักวิเคราะห์:

• เปลี่ยนสถิติที่ดูยุ่งเหยิงให้กลายเป็น เรื่องราวที่ผู้บริหารสนใจ จริงๆ

• ลองถามคำถามแปลกๆ ที่ว่า “ถ้าหากว่า...” ซึ่งแม้แต่ AI ก็ยังนึกไม่ถึง.

• ตรวจจับอคติ การรั่วไหล และข้อผิดพลาดทางจริยธรรม (สำคัญต่อความไว้วางใจ) [NIST][3].

• ยึดโยงข้อมูลเชิงลึกเข้ากับแรงจูงใจและกลยุทธ์ที่แท้จริง.

ลองคิดแบบนี้ดู: AI อาจตะโกนว่า “ยอดขายลดลง 20%” แต่มีเพียงมนุษย์เท่านั้นที่สามารถอธิบายได้ว่า “เป็นเพราะคู่แข่งทำเรื่องไม่ดี – เราควรตอบโต้หรือเพิกเฉย”

เปลี่ยนใหม่ทั้งชุด? ไม่น่าเป็นไปได้ 🛑

มันชวนให้กลัวว่าอาจจะเกิดการเข้าครอบครองกิจการทั้งหมด แต่สถานการณ์ที่เป็นไปได้จริงคืออะไร? บทบาท จะเปลี่ยนไป ไม่ได้หายไปทั้งหมด:

• ลดงานหนัก เพิ่มกลยุทธ์มากขึ้น.

• มนุษย์ทำหน้าที่ไกล่เกลี่ย ส่วน AI ช่วยเร่งกระบวนการ.

• การพัฒนาทักษะเป็นตัวตัดสินว่าใครจะประสบความสำเร็จ.

เมื่อมองภาพรวม IMF มองว่า AI จะปรับเปลี่ยนรูปแบบงานในสำนักงาน ไม่ใช่การลบงานเหล่านั้นทิ้งไปโดยสิ้นเชิง แต่เป็นการออกแบบงานใหม่โดยคำนึงถึงสิ่งที่เครื่องจักรทำได้ดีที่สุด [IMF][4]

ป้อน “ตัวแปลข้อมูล” 🗣️

บทบาทที่กำลังมาแรงที่สุด? นักแปลข้อมูลเชิงวิเคราะห์ ผู้ที่พูดได้ทั้งภาษา "โมเดล" และ "ห้องประชุม" นักแปลจะกำหนดกรณีการใช้งาน เชื่อมโยงข้อมูลกับการตัดสินใจจริง และทำให้ข้อมูลเชิงลึกสามารถนำไปใช้ได้จริง [McKinsey][5]

โดยสรุป: นักแปลจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าการวิเคราะห์จะตอบ ที่ถูกต้อง เพื่อให้ผู้นำสามารถลงมือทำได้ ไม่ใช่แค่จ้องมองแผนภูมิ [McKinsey][5]

ภาคอุตสาหกรรมได้รับผลกระทบหนัก (และเบา) 🌍

• ที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด ได้แก่ การเงิน การค้าปลีก และการตลาดดิจิทัล ซึ่งเป็นภาคส่วนที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและใช้ข้อมูลจำนวนมาก

• ผลกระทบปานกลาง : การดูแลสุขภาพและสาขาที่มีการควบคุมอื่นๆ - มีศักยภาพมากมาย แต่การกำกับดูแลทำให้สิ่งต่างๆ ช้าลง [NIST][3]

• ได้รับผลกระทบน้อยที่สุด : งานสร้างสรรค์และงานที่เกี่ยวข้องกับวัฒนธรรมอย่างมาก อย่างไรก็ตาม แม้ในงานเหล่านี้ AI ก็ยังช่วยในการวิจัยและการทดสอบได้

วิธีที่นักวิเคราะห์ยังคงมีความสำคัญอยู่เสมอ 🚀

นี่คือเช็คลิสต์สำหรับการเตรียมพร้อมรับมือกับอนาคต:

• ทำความคุ้นเคยกับพื้นฐาน AI/ML (Python/R, การทดลอง AutoML) [Anaconda][2].

• เน้น การเล่าเรื่องและการสื่อสาร ให้

• สำรวจการวิเคราะห์เสริมใน Power BI, Tableau, Looker [Gartner][1].

• พัฒนา ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน - เข้าใจ "เหตุผล" ไม่ใช่แค่ "สิ่งที่ต้องทำ"

• ฝึกฝนนิสัยนักแปล: กำหนดกรอบปัญหา ชี้แจงการตัดสินใจ กำหนดความสำเร็จ [McKinsey][5].

จงคิดว่า AI เป็นผู้ช่วยของคุณ ไม่ใช่คู่แข่งของคุณ.

สรุป: นักวิเคราะห์ควรกังวลหรือไม่? 🤔

งานวิเคราะห์ระดับเริ่มต้นบางอย่าง จะ ถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะงานเตรียมการที่ซ้ำซาก แต่สายงานนี้ไม่ได้กำลังจะตาย เพียงแต่กำลังพัฒนาไปอีกขั้น นักวิเคราะห์ที่ยอมรับ AI จะได้มุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์ การเล่าเรื่อง และการตัดสินใจ ซึ่งเป็นสิ่งที่ซอฟต์แวร์ไม่สามารถเลียนแบบได้ [IMF][4]

นั่นคือการอัปเกรด.

เอกสารอ้างอิง

1. อนาคอนดา. รายงานสถานการณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลปี 2024. ลิงก์

2. Gartner. Augmented Analytics (ภาพรวมตลาดและความสามารถ). ลิงก์

3. NIST. กรอบการบริหารความเสี่ยงด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI RMF 1.0). ลิงก์

4. IMF. ปัญญาประดิษฐ์จะเปลี่ยนแปลงเศรษฐกิจโลก เราต้องแน่ใจว่ามันจะเป็นประโยชน์ต่อมนุษยชาติ ลิงก์

5. บริษัท McKinsey & Company ตำแหน่งนักแปลข้อมูลเชิงวิเคราะห์: ตำแหน่งงานที่ทุกคนต้องมี (ลิงก์)

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา