AI w analizie danych – rewolucja, regres, a może chwilowa moda?

AI w analizie danych – rewolucja, regres, a może chwilowa moda?

AI w analizie danych – rewolucja, regres, a może chwilowa moda?

Sztuczna inteligencja coraz mocniej wchodzi do analizy danych. Potrafi przetwarzać ogromne zbiory informacji, wyszukiwać zależności, przygotowywać zestawienia i pomagać w podejmowaniu decyzji. Jednocześnie współczesne modele językowe potrafią popełniać błędy w zadaniach, które dla człowieka wydają się banalne.

To prowadzi do ciekawego paradoksu. Jeszcze kilka lat temu sztuczna inteligencja kojarzyła się przede wszystkim z precyzyjnymi obliczeniami i analizą danych. Dzisiaj potrafi prowadzić z człowiekiem niemal naturalną rozmowę, przygotować raport czy przeanalizować dokument, ale wciąż nie zawsze można bezkrytycznie zaufać jej wynikom liczbowym.

Nie oznacza to jednak, że AI cofa się w rozwoju. Wręcz przeciwnie. Zmienia się sposób, w jaki wykorzystujemy sztuczną inteligencję. Coraz większą rolę odgrywają rozwiązania łączące modele językowe z wyspecjalizowanymi narzędziami analitycznymi.

AI kiedyś świetnie radziła sobie z liczbami

Wyobraźmy sobie dziecko, które właśnie nauczyło się zakładać buty. Kilka tygodni później przychodzi do nas i z dumą pokazuje, że potrafi już je sznurować. Trudno byłoby oczekiwać, że nagle zapomni, jak założyć buty.

W świecie technologii podobne paradoksy są jednak możliwe. Rozwój sztucznej inteligencji nie zawsze oznacza, że nowy system będzie lepszy od starszego rozwiązania w każdym możliwym zadaniu.

Jeszcze kilka lat temu naturalnym skojarzeniem z AI było uczenie maszynowe. Algorytmy analizowały ogromne zbiory danych i wyszukiwały w nich wzorce. Szczególnie dobrze radziły sobie z danymi liczbowymi.

Analiza regresji, klasyfikacja danych czy przewidywanie szeregów czasowych należały do zadań, w których wyspecjalizowane algorytmy mogły osiągać wyniki trudne do uzyskania przez człowieka w podobnym czasie.

Ich największą przewagą była skala. Człowiek może dokładnie przeanalizować określoną liczbę przypadków. Algorytm może natomiast przetworzyć setki tysięcy lub miliony rekordów, szukając zależności niewidocznych podczas ręcznej analizy.

Można więc powiedzieć, że klasyczne systemy analityczne były niczym niezwykle szybkie i precyzyjne kalkulatory. Nie musiały prowadzić z nami rozmowy. Ich zadaniem było przetworzenie danych i zwrócenie wyniku.

Cenoskop jako przykład analizy dużych zbiorów danych

Przykładem rozwiązania wykorzystującego możliwości algorytmicznej analizy danych jest Cenoskop Otodom. Narzędzie automatycznie szacuje ceny dużej liczby ofert nieruchomości.

W przypadku wyceny mieszkania znaczenie może mieć wiele zmiennych. Liczy się między innymi lokalizacja, powierzchnia, liczba pokoi, standard, piętro czy charakterystyka konkretnej nieruchomości.

Przy niewielkiej liczbie mieszkań człowiek może próbować porównać poszczególne przypadki samodzielnie. Problem pojawia się wtedy, gdy analizowany zbiór staje się ogromny.

Algorytm może wtedy przetwarzać dane na skalę, która jest poza zasięgiem ręcznej analizy. Właśnie w takich zastosowaniach sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pokazują swoją szczególną przewagę.

Nie oznacza to, że jeden rodzaj technologii jest lepszy od drugiego. Problem zaczyna się dopiero wtedy, gdy próbujemy wykorzystać narzędzie do zadania, do którego nie zostało najlepiej zaprojektowane.

LLM-y zmieniły sposób korzystania ze sztucznej inteligencji

Prawdziwą zmianę w sposobie korzystania z AI przyniosły LLM-y, czyli Large Language Models. Modele takie jak GPT, Claude czy Gemini pozwoliły użytkownikom komunikować się ze sztuczną inteligencją za pomocą naturalnego języka.

Nagle nie trzeba było znać specjalistycznego języka programowania ani obsługiwać skomplikowanego systemu. Można było po prostu napisać pytanie.

Model potrafi podsumować długi tekst, przygotować strukturę raportu, wyjaśnić skomplikowane zagadnienie, przetłumaczyć dokument, zaproponować rozwiązanie problemu czy przeanalizować przedstawione informacje.

Wszechstronność LLM-ów stworzyła jednak pewne nieporozumienie. Skoro model potrafi rozmawiać o matematyce, ekonomii czy statystyce, można odnieść wrażenie, że wykonuje wszystkie operacje dokładnie tak samo jak specjalistyczny program matematyczny.

Tak nie jest.

Dlaczego modele językowe mogą mylić się w matematyce?

Model językowy nie jest tradycyjnym kalkulatorem. Jego podstawowym zadaniem jest przewidywanie kolejnych elementów odpowiedzi na podstawie wzorców, których nauczył się podczas treningu.

W efekcie może stworzyć bardzo przekonującą odpowiedź, która jednocześnie zawiera błąd.

Można poprosić model o wykonanie prostego mnożenia. Może podać poprawny wynik, ale nie ma gwarancji, że zawsze go poda. Jeszcze większe ryzyko pojawia się przy bardziej rozbudowanych operacjach statystycznych.

Przykładem może być obliczenie odchylenia standardowego dla dużego zbioru liczb. Człowiek korzystający z kalkulatora lub programu statystycznego może otrzymać precyzyjny wynik. Model językowy może natomiast wygenerować odpowiedź wyglądającą wiarygodnie, ale zawierającą błąd.

To właśnie dlatego w analizie danych tak ważne jest rozdzielenie dwóch funkcji: rozumienia problemu oraz wykonywania obliczeń.

Model językowy może bardzo dobrze zrozumieć polecenie: „przeanalizuj sprzedaż mieszkań z ostatniego kwartału”. Nie oznacza to automatycznie, że powinien samodzielnie wykonywać wszystkie operacje matematyczne.

Znacznie bezpieczniejsze może być wykorzystanie AI do interpretacji pytania, a następnie przekazanie właściwych obliczeń wyspecjalizowanemu narzędziu.

Agenci AI łączą język z analizą danych

Właśnie tutaj pojawia się koncepcja agentów AI. Ich zadaniem może być połączenie naturalnej komunikacji charakterystycznej dla modeli językowych z precyzją zewnętrznych narzędzi.

Wyobraźmy sobie użytkownika, który wpisuje:

„Pokaż mi trendy sprzedaży w ostatnim kwartale i przygotuj prognozę na kolejny miesiąc”.

Klasyczny model językowy może spróbować odpowiedzieć na podstawie przekazanych danych. Agent AI może natomiast potraktować polecenie jako zadanie do wykonania.

Najpierw rozpoznaje, czego oczekuje użytkownik. Następnie może pobrać odpowiednie dane, przekazać je do narzędzia analitycznego, wykonać obliczenia, wygenerować wykres i dopiero później przedstawić użytkownikowi wynik w zrozumiałej formie.

W takim modelu LLM nie musi być kalkulatorem. Staje się koordynatorem całego procesu.

Może zdecydować, jakiego narzędzia użyć, jakie dane są potrzebne oraz jak przedstawić wynik. Samo liczenie może natomiast wykonać odpowiedni program.

To połączenie daje bardzo interesującą możliwość. Użytkownik nie musi znać języka programowania ani składni konkretnego programu. Może komunikować się z systemem naturalnie, a agent przekłada jego polecenie na konkretne operacje.

AI w analizie danych na rynku nieruchomości

Rynek nieruchomości jest szczególnie interesującym obszarem dla zastosowania sztucznej inteligencji. Liczba zmiennych wpływających na wartość nieruchomości jest bardzo duża, a dane pojawiają się w wielu różnych formach.

Możemy mieć informacje o cenach ofertowych, transakcjach, lokalizacji, powierzchni, liczbie pokoi, standardzie, czasie ekspozycji oferty czy zainteresowaniu użytkowników.

Dla człowieka ręczne analizowanie ogromnego zbioru takich informacji jest bardzo czasochłonne. Algorytmy mogą natomiast przetwarzać je znacznie szybciej.

Właśnie dlatego rozwój AI może mieć znaczenie nie tylko dla dużych firm technologicznych. Może wpływać również na codzienną pracę pośredników nieruchomości, analityków, deweloperów i osób zajmujących się marketingiem.

Źródłowy materiał wskazuje, że w Otodom rozwijany jest projekt agenta AI, który ma pozwalać sprzedawcom analizować statystyki transakcji bezpośrednio na portalu za pomocą naturalnego języka.

To dobrze pokazuje kierunek rozwoju takich systemów. Zamiast przeglądać wiele tabel i raportów, użytkownik będzie mógł zadać pytanie dotyczące własnych danych.

Jeżeli rozwiązanie otrzyma odpowiedni dostęp do danych oraz narzędzi analitycznych, pytanie może być początkiem całego procesu analitycznego.

Od tabeli do pytania

Dotychczas analiza danych często wymagała znajomości arkuszy kalkulacyjnych, formuł, filtrów czy narzędzi wizualizacyjnych.

AI zmienia sposób komunikacji z tymi danymi. Zamiast zastanawiać się, którą funkcję zastosować, użytkownik może opisać problem własnymi słowami.

Nie oznacza to jednak, że wiedza analityczna przestaje być potrzebna. Wręcz przeciwnie.

Jeżeli użytkownik nie wie, jakie dane są istotne, może zadać złe pytanie. Jeżeli nie rozumie ograniczeń zbioru, może błędnie zinterpretować wynik. Jeżeli nie sprawdzi danych źródłowych, może podjąć decyzję na podstawie błędnej informacji.

AI może więc zmniejszyć barierę techniczną, ale nie eliminuje potrzeby myślenia.

Jak analizować własne dane za pomocą AI?

Coraz więcej użytkowników chce wykorzystywać AI nie tylko do pracy z ogólnodostępnymi informacjami, ale również do analizy własnych dokumentów i danych.

Może to być arkusz sprzedaży, raport firmy, baza klientów, zestawienie kosztów, wyniki kampanii marketingowych, dokumentacja projektowa albo kolekcja artykułów.

W takim przypadku kluczowe stają się trzy elementy: narzędzie, dane oraz sposób sformułowania zadania.

Sam dostęp do modelu językowego nie gwarantuje dobrej analizy. Jeżeli dane są niekompletne, źle opisane albo nieczytelne, wynik również może być słaby.

Nie każdy dokument jest dobrym materiałem dla AI

Jednym z problemów może być struktura danych. Nazwy kolumn w arkuszu mogą być skrótowe i niezrozumiałe. Tabela może zawierać puste pola, połączone komórki albo nietypowe formatowanie.

Podobny problem dotyczy wykresów. Człowiek może szybko zauważyć trend na wykresie, natomiast narzędzie AI nie zawsze poprawnie odczyta wszystkie elementy wizualizacji.

Warto więc przed rozpoczęciem analizy sprawdzić, czy materiał jest dla AI czytelny.

Gotowe narzędzia do analizy danych

Nie zawsze trzeba budować własnego agenta AI. Na rynku dostępnych jest coraz więcej gotowych rozwiązań, które mogą wspierać analizę danych i dokumentów.

Gemini i arkusze kalkulacyjne

Jednym z przykładów wskazanych w źródłowym materiale jest Gemini wykorzystywany w arkuszach kalkulacyjnych. Może pomagać między innymi w tworzeniu funkcji służących do przetwarzania danych.

To interesujące zastosowanie, ponieważ łączy klasyczne narzędzie analityczne z interfejsem wykorzystującym język naturalny.

Użytkownik nie musi za każdym razem pamiętać konkretnej składni. Może opisać, jaki rezultat chce osiągnąć, a AI może pomóc przełożyć to na odpowiednią funkcję.

NotebookLM i praca z własnymi materiałami

Innym przykładem jest NotebookLM. Narzędzie pozwala pracować z dostarczonymi materiałami i traktować je jako źródło informacji podczas rozmowy.

Można wykorzystać je między innymi do analizy dokumentów, raportów czy innych materiałów. Jeżeli użytkownik posiada dużą kolekcję tekstów, AI może pomóc w wyszukiwaniu tematów, porównywaniu informacji i porządkowaniu materiału.

To szczególnie interesujące w przypadku osób, które przez lata zgromadziły własną bazę wiedzy.

Prywatność danych pozostaje kluczowa

Wykorzystując zewnętrzne narzędzia AI, nie można jednak zapominać o prywatności.

Przed przesłaniem dokumentów warto sprawdzić zasady przetwarzania danych obowiązujące w konkretnym narzędziu. Szczególną ostrożność należy zachować w przypadku danych prywatnych, poufnych i wrażliwych.

To ważne szczególnie w biznesie. Dokument zawierający dane klientów, informacje finansowe, umowy czy wewnętrzne strategie firmy nie powinien być bezrefleksyjnie przesyłany do dowolnego systemu AI.

Jak korzystać z AI w biznesie?

Liczba dostępnych narzędzi AI rośnie bardzo szybko. Pojawiają się kolejne modele, aplikacje, agenci i rozwiązania przeznaczone dla konkretnych branż.

To paradoksalnie może stać się problemem.

Jeżeli przedsiębiorca próbuje testować każde nowe rozwiązanie, może poświęcić więcej czasu na poznawanie narzędzi, niż rzeczywiście oszczędzi dzięki ich zastosowaniu.

Nie trzeba znać wszystkich systemów. Znacznie lepszym podejściem może być wybranie jednego narzędzia, które odpowiada na konkretny problem biznesowy.

Może to być automatyzacja raportów, analiza danych sprzedażowych, przygotowywanie treści, porządkowanie dokumentów albo obsługa powtarzalnych zadań.

Najpierw problem, potem narzędzie

Jednym z najczęstszych błędów jest rozpoczynanie od pytania: „Jak wykorzystać AI?”

Lepsze pytanie brzmi: „Które zadanie zabiera mi najwięcej czasu i czy AI może mi w nim pomóc?”

To niewielka różnica, ale ma ogromne znaczenie.

Jeżeli problem jest jasno określony, łatwiej ocenić, czy dane narzędzie rzeczywiście przynosi korzyść.

Testuj na codziennych zadaniach

Najlepszym sposobem nauki jest praktyka. Warto wybrać jedno powtarzalne zadanie i przez kilka tygodni sprawdzać, czy AI faktycznie przyspiesza pracę.

Nie należy oczekiwać perfekcji od pierwszej próby. Warto eksperymentować, poprawiać polecenia i obserwować, kiedy narzędzie działa dobrze, a kiedy zaczyna popełniać błędy.

Dobry prompt ma znaczenie

Jednym z najważniejszych elementów pracy z AI jest sposób przekazywania polecenia. Ten sam model może udzielić zupełnie różnych odpowiedzi w zależności od tego, jak opisaliśmy zadanie.

Problem szczególnie dobrze widać przy analizie danych. Polecenie „wyciągnij ciekawe wnioski z tego zestawienia” jest bardzo nieprecyzyjne.

Dla jednej osoby ciekawym wnioskiem będzie wykrycie wzrostu sprzedaży. Dla innej ważniejsza będzie zależność między ceną a liczbą klientów. Jeszcze ktoś inny będzie szukał informacji, które można wykorzystać do zmiany strategii firmy.

AI nie zna automatycznie naszych priorytetów.

1. Podaj przykład interesującego wniosku

Zamiast pisać tylko: „przeanalizuj dane”, warto wskazać, czego właściwie szukamy.

Możemy napisać:

„Sprawdź, czy wzrost podaży nieruchomości na rynku koreluje z liczbą wiadomości otrzymywanych od klientów”.

Takie polecenie pokazuje modelowi, jakiego rodzaju zależności nas interesują.

2. Opisz problem biznesowy

Sam wynik statystyczny nie zawsze jest najważniejszy. Często bardziej interesuje nas odpowiedź na pytanie: co możemy z tym zrobić?

Dlatego warto opisać cel analizy.

Przykładowo:

„Twoim celem jest znalezienie wniosków, które mogą wpłynąć na strategię firmy, między innymi poprzez wskazanie segmentów nieruchomości, na których warto skoncentrować wysiłek sprzedażowy”.

Wtedy analiza nie kończy się na przedstawieniu danych. Może prowadzić do praktycznych wniosków.

3. Określ oczekiwaną strukturę odpowiedzi

Warto również określić, w jaki sposób chcemy otrzymać wynik.

Może to być na przykład:

• wniosek,
• wyjaśnienie,
• źródło danych,
• obliczenie,
• znaczenie biznesowe,
• rekomendacja.

Dzięki temu wynik jest łatwiejszy do przeczytania i wykorzystania.

Dane i dokumenty jako kontekst dla AI

Dobry prompt to jednak tylko jedna część problemu. Drugą są materiały, na których AI ma pracować.

Model może nie mieć dostępu do informacji, które dla człowieka wydają się oczywiste. Jeżeli przekazujemy mu arkusz z kolumnami nazwanymi skrótami, nie powinniśmy zakładać, że automatycznie zrozumie znaczenie każdego pola.

Warto opisać dane.

Jeżeli kolumna „C1” oznacza cenę ofertową, a „T7” liczbę dni ekspozycji, należy to jasno wskazać. Dzięki temu model otrzymuje kontekst potrzebny do właściwej interpretacji.

Struktura tabeli może wpływać na wynik

Dane powinny być możliwie uporządkowane. Warto unikać niepotrzebnie skomplikowanych tabel, pustych wierszy, niejasnych skrótów oraz informacji umieszczonych przypadkowo w różnych miejscach dokumentu.

Jeżeli tabela jest źle przygotowana, AI może mieć problem nie tylko z analizą, ale nawet z prawidłowym rozpoznaniem tego, co przedstawia.

Wykres nie zawsze mówi AI to samo, co człowiekowi

Człowiek patrząc na wykres często natychmiast zauważa trend. Widzi gwałtowny wzrost, załamanie albo sezonowość.

Narzędzie AI może natomiast potrzebować dostępu do danych znajdujących się pod wykresem. Dlatego jeżeli zależy nam na precyzyjnej analizie, warto przekazać również dane źródłowe, a nie tylko samą grafikę.

Dlaczego wynik AI trzeba zawsze zweryfikować?

To prawdopodobnie najważniejsza zasada całego procesu.

Nigdy nie należy ślepo ufać analizie przygotowanej przez AI.

Dotyczy to zarówno prostych obliczeń, jak i skomplikowanych raportów biznesowych.

AI może pomylić liczby, źle zinterpretować dane, przeoczyć istotną zależność albo wyciągnąć zbyt daleko idący wniosek. Co więcej, błędna odpowiedź może być napisana bardzo przekonującym językiem.

To właśnie stanowi jedno z największych zagrożeń. Człowiek może zaakceptować błędną informację tylko dlatego, że została przedstawiona w profesjonalny sposób.

AI nie ponosi odpowiedzialności za decyzję

Jeżeli przedsiębiorca wykorzysta błędną analizę AI i na jej podstawie podejmie decyzję, odpowiedzialność za konsekwencje nie spada na model językowy.

To człowiek musi zdecydować, czy wynik jest wiarygodny.

Dlatego każdą ważną analizę należy sprawdzić. W przypadku obliczeń finansowych warto zweryfikować rachunki niezależnym narzędziem. Przy analizie danych biznesowych należy sprawdzić źródła. Przy informacjach prawnych czy podatkowych konieczna może być konsultacja ze specjalistą.

Krytyczne myślenie pozostaje kluczowe

Rozwój AI nie oznacza końca ludzkich kompetencji. Wręcz przeciwnie. Im bardziej przekonujące stają się narzędzia AI, tym większe znaczenie ma umiejętność oceny ich wyników.

Potrzebne pozostają:

• krytyczne myślenie,
• umiejętność analizy danych,
• znajomość własnej branży,
• umiejętność zadawania właściwych pytań,
• komunikatywność,
• doświadczenie.

AI może pomóc szybciej przejść przez ogromną ilość informacji. Nie oznacza to jednak, że automatycznie wie, które informacje są naprawdę ważne dla konkretnego biznesu.

AI nie zabiera analityki. Zmienia sposób jej wykonywania

Największym błędem byłoby patrzenie na rozwój AI wyłącznie przez pryzmat pytania, czy sztuczna inteligencja zastąpi człowieka.

W praktyce znacznie ciekawsze jest inne pytanie: jak człowiek może wykorzystać AI, żeby wykonywać swoją pracę lepiej?

Klasyczne algorytmy nadal świetnie nadają się do konkretnych zadań analitycznych. Modele językowe pozwalają natomiast łatwiej komunikować się z technologią. Agenci AI próbują połączyć te dwa światy.

To może oznaczać dużą zmianę w codziennej pracy.

Analityk niekoniecznie będzie musiał spędzać godziny na ręcznym przygotowywaniu tabel. Pośrednik nieruchomości może otrzymać możliwość zadania pytania dotyczącego swojej sprzedaży bez konieczności budowania skomplikowanego raportu. Przedsiębiorca może szybciej sprawdzić zależności w danych, które wcześniej pozostawały niewykorzystane.

Jednocześnie człowiek nadal pozostanie odpowiedzialny za interpretację wyniku i decyzję.

AI w analizie danych – rewolucja czy chwilowa moda?

AI w analizie danych zdecydowanie nie wygląda na chwilową modę. Zmienia się jednak sposób, w jaki sztuczna inteligencja jest wykorzystywana.

Wyspecjalizowane algorytmy nadal pozostają niezwykle skuteczne w precyzyjnych operacjach na danych. Modele językowe wniosły natomiast możliwość komunikowania się z technologią za pomocą naturalnego języka.

Najbardziej interesującym kierunkiem wydają się systemy, które potrafią połączyć oba podejścia.

LLM może rozumieć pytanie, agent może wybrać odpowiednie narzędzie, a wyspecjalizowany program może wykonać obliczenia. Człowiek natomiast ocenia, czy wynik ma sens i co należy z nim zrobić.

To znacznie bardziej realistyczny obraz przyszłości niż wizja AI, która samodzielnie zrobi wszystko za człowieka.

Największą przewagą użytkownika nie będzie więc znajomość wszystkich dostępnych narzędzi. Znacznie ważniejsze będzie rozumienie własnego problemu, umiejętność przygotowania dobrego promptu, właściwe przygotowanie danych oraz krytyczna ocena wyniku.

Dlatego zamiast testować każde nowe narzędzie, warto zacząć od jednego konkretnego problemu. Wybrać rozwiązanie, które może go rozwiązać, przygotować dobre dane i sprawdzić rezultat.

Technologia jest tylko częścią układanki. O jakości analizy decyduje również to, jakie dane przekazujemy AI, jakie pytanie zadajemy i jak potrafimy ocenić otrzymaną odpowiedź.

Najczęściej zadawane pytania

Czy AI potrafi analizować dane?

Tak. AI może pomagać w analizie danych, wyszukiwaniu wzorców, przygotowywaniu zestawień i formułowaniu wniosków. Zakres możliwości zależy jednak od konkretnego narzędzia, jakości danych oraz sposobu wykonania analizy.

Czy ChatGPT zawsze poprawnie wykonuje obliczenia?

Nie należy zakładać, że model językowy zawsze poprawnie wykonuje obliczenia. W przypadku ważnych analiz matematycznych i statystycznych warto korzystać z wyspecjalizowanych narzędzi oraz niezależnie sprawdzać wyniki.

Czym jest agent AI?

Agent AI może łączyć model językowy z dodatkowymi narzędziami. Model interpretuje polecenie użytkownika, a następnie system może wykorzystać odpowiednie funkcje, programy lub źródła danych do wykonania zadania.

Dlaczego dobry prompt jest ważny?

Precyzyjne polecenie pomaga AI zrozumieć cel analizy. Warto wskazać problem, oczekiwany rezultat, rodzaj interesujących nas wniosków oraz strukturę odpowiedzi.

Czy AI może analizować moje własne dokumenty?

Tak, wiele narzędzi umożliwia pracę z własnymi dokumentami i danymi. Przed przesłaniem materiałów należy jednak sprawdzić zasady prywatności i przetwarzania danych obowiązujące w konkretnym rozwiązaniu.

Czy AI zastąpi analityków danych?

AI może automatyzować część pracy analitycznej, ale nie eliminuje potrzeby rozumienia danych, krytycznego myślenia i interpretacji wyników. Szczególnie ważne pozostaje rozumienie kontekstu biznesowego.

Co zrobić, jeśli AI podaje błędne wyniki?

Warto sprawdzić dane źródłowe, sposób wykonania obliczeń i treść polecenia. Przy ważnych decyzjach wynik powinien zostać zweryfikowany niezależnym narzędziem lub przez osobę posiadającą odpowiednią wiedzę.

Od czego zacząć korzystanie z AI w biznesie?

Najlepiej od jednego konkretnego, powtarzalnego zadania. Zamiast próbować poznać wszystkie narzędzia, warto sprawdzić, czy jedno rozwiązanie rzeczywiście pozwala skrócić czas wykonywania określonej pracy i poprawić jej jakość.

Chcesz sprzedać nieruchomość? Jeśli TAK wejdź na stronę KONTAKT. Szukasz biura nieruchomości? ZOBACZ TUTAJ. Zobacz również kanał na YOUTUBE. Zapraszam do współpracy. AI w analizie danych – rewolucja, regres, a może chwilowa moda