Data science i AI w praktyce biznesowej

1. Dyrektor sprzedaży chce „wdrożyć AI”, ale nie potrafi powiedzieć, jaki problem ma to rozwiązać. Jak zaczynasz?

Rozmawiam z nim o celach biznesowych, wybieramy konkretny problem, np. odchodzenie klientów, i ustalamy, po czym poznamy sukces. Proponuję popularne narzędzie, które sprawdziło się w innych firmach. Od razu zaczynam budować model na dostępnych danych.

2. Model prognozujący popyt jest trafny, ale magazyn i tak nie korzysta z jego wyników. Co robisz?

Sprawdzam z magazynem, czego im brakuje — formy, terminu, zaufania — i włączam prognozy w ich codzienny proces. Wysyłam im instrukcję obsługi modelu. Uznaję, że moja praca się skończyła.

3. Jak tłumaczysz zarządowi wyniki modelu przewidującego, którzy klienci mogą odejść?

Pokazuję, jakie czynniki najbardziej zwiększają ryzyko odejścia, ile może to kosztować firmę i jakie działania warto podjąć. Przedstawiam techniczne miary jakości modelu. Przesyłam listę klientów bez komentarza.

4. Firma chce, by narzędzie AI samodzielnie odpowiadało na pytania klientów. Na co zwracasz uwagę?

Na jakość odpowiedzi, ochronę danych klientów, przekazywanie trudnych spraw konsultantowi i monitorowanie błędów. Głównie na to, czy odpowiada szybko. Na nic szczególnego — jeśli działa, to wystarczy.

5. Czy potrafisz ocenić, czy projekt AI w ogóle się firmie opłaci?

Tak — porównuję koszty danych, wdrożenia i utrzymania z oczekiwanymi oszczędnościami lub dodatkowymi przychodami. Wiem, że to ważne, ale zostawiam to działowi finansów. Uważam, że AI zawsze się opłaca.

6. Dane klientów z różnych działów są niekompletne i niespójne. Jak do tego podchodzisz?

Oceniam ich jakość, ustalam z właścicielami danych zasady uzupełniania i porządkuję je przed analizą. Usuwam niepełne rekordy i działam dalej. Buduję model na tym, co jest.

7. Czy programowanie i praca z narzędziami analitycznymi to coś, czego chcesz się nauczyć?

Tak — chcę samodzielnie przygotowywać analizy i modele, a nie tylko je zamawiać. Wystarczą mi gotowe narzędzia bez kodowania. Nie, wolę unikać pracy technicznej.

8. Test nowej wersji sklepu internetowego pokazuje niewielki wzrost sprzedaży. Jak go interpretujesz?

Sprawdzam, czy różnica jest istotna statystycznie i nie wynika z sezonowości lub innych zmian, zanim zarekomenduję wdrożenie. Cieszę się z wyniku i od razu wdrażam zmianę. Nie przywiązuję wagi do takich testów.

9. System rekomendacji produktów zaczyna faworyzować tylko jedną grupę klientów. Co robisz?

Analizuję przyczynę, sprawdzam dane treningowe i koryguję model, by działał uczciwie i zgodnie z celami firmy. Zgłaszam problem i czekam na decyzję przełożonych. Nie reaguję, skoro sprzedaż rośnie.

10. Co najbardziej motywuje Cię do podjęcia studiów podyplomowych „Data science i AI w praktyce biznesowej”?

Chęć wykorzystywania danych i sztucznej inteligencji do rozwiązywania realnych problemów biznesowych i wspierania decyzji w firmie. Potrzeba lepszego rozumienia projektów opartych na danych i AI, w których uczestniczę w obecnej pracy. Nie jestem pewien/pewna, czy to dla mnie

⇑Data science i AI w praktyce biznesowej na ATA

⇑Test: sprawdź czy Data science i AI w praktyce biznesowej to studia dla Ciebie

Przejdź do:

Kontakt:

Wiadomości: