Zo versterkt generatieve AI de impact van data-analyse op de business

Large Language Models (LLM) maken het mogelijk om in natuurlijke taal te communiceren en resultaten te visualiseren in overzichtelijke rapporten of dashboards. Ze helpen gebruikers om inzichten te ontdekken of boodschappen te formuleren. De mogelijkheden lijken eindeloos.

Maar wat betekent dit voor de rol van data-analyse in een bedrijf? Nu gebruikers hun vraag enkel nog in een prompt hoeven te gieten en al na enkele seconden een antwoord krijgen. Game over? Zeker niet! AI en machine learning zijn al langer tools in de gereedschapskist van iedere data-analist. Generatieve AI is een uitbreiding op deze toolkit die de impact van data-analyse zal versterken.

1. Gedaan met repetitief werk, meer ruimte voor strategische zaken

Zonder data geen AI. In elke organisatie groeit de berg data dagelijks, wat het steeds uitdagender maakt om snel de juiste gegevens te verzamelen, op te schonen en om te zetten in sterke inzichten voor de business. Dankzij generatieve AI verliezen data-analisten minder tijd met voorbereidend en repetitief werk. In plaats daarvan kunnen ze zich meer toeleggen op complexe en strategische taken waarvoor skills zoals probleemoplossend en kritisch denken cruciaal zijn.

2. Snelle inzichten op maat van elke gebruiker

Ook het opstellen van rapporten is een tijdrovende bezigheid. Om die reden zijn de rapporten van data-analisten voor de business doorgaans eenzijdig geformuleerd. Ze moeten in één klap een volledig team bedienen, waarna gebruikers individueel de informatie filteren om de antwoorden op hun vraag te zoeken. Het gevolg? Veel manueel werk en een flinke dosis frustratie.

Dankzij AI is iedereen in staat om zelfstandig en efficiënt de benodigde informatie in een rapport te vinden. Een dergelijke tool toont alle relevante inzichten en beantwoordt zelfs proactief de vragen die gebruikers kunnen hebben.

3. Meer ruimte om te experimenteren en te specialiseren

Aangezien AI een groot deel van het repetitieve werk overneemt, kunnen organisaties dieper graven met data analytics. Analisten krijgen ruimte om complexere analyses uit te voeren. Generatieve AI neemt het codeerwerk voor een deel over, wat het makkelijker maakt om innovatieve en datagedreven oplossingen uit te werken.

Bedrijven zullen moeten nagaan hoe ze met AI, data en CRM hun klantervaring kunnen verbeteren en hoe ze dit in hun strategische roadmap kunnen passen. Anders lopen ze het risico dat dataprojecten in een experimentele fase blijven zitten en niet in processen geïntegreerd worden.

Denk groot, begin klein

Generatieve AI geeft bedrijven een unieke kans om hun business datagedreven te maken. Voor data-analisten biedt het de mogelijkheid om veel meer in te zetten op kritisch denken, het onderbouwen van beslissingen en strategische planning en op het nadenken over de ethische impact van AI. Vertrouwen en privacy zijn immers belangrijke voorwaarden om met de persoonlijke data van klanten aan de slag te gaan.

Bedrijven die nu geen sterke datastrategie uitwerken, zullen de kloof met andere organisaties enkel zien toenemen. Natuurlijk doe je dit niet van vandaag op morgen. Denk daarom groot, maar begin klein en bouw geleidelijk op.