Yapay Zekanın Dokunduğu: Rekabetçi zeka, yeni veri içgörülerini ayıklıyor

Gibi yapay zeka (AI) takımlama daha geniş bir kullanım alanı buluyor, rekabetçi istihbarat uygulamalarına yönelik veriye dayalı yaklaşımlar hızla ilgi görüyor. Sonuç olarak, yeni nesil karar vericiler, değişen pazarları araştırabilir ve çeşitli sektörlerde artan zorlukların üstesinden gelebilir.

Değişim, artık web sitesi etkinliği, anketler ve sosyal medyadan oluşturulan bir müşteri verisi seli tarafından yönlendiriliyor. Bu arada şirketler, gelir fırsatlarını en üst düzeye çıkarmak için pazar trendlerini sürekli olarak izlemek ve konumlarını, tekliflerini ve fiyatlandırma stratejilerini ayarlamak için yeni AI araçlarının gücünü kullanmaya hazırlanıyor.

Günümüzde pek çok şeyde olduğu gibi, AI/ML modelleri, veri içgörülerini bulmaya yardımcı olacak bir oyun değiştirici olarak görülüyor. gelişi büyük dil modelleri AI platform sağlayıcısında günlük AI stratejik danışmanı unvanına sahip olan Kurt Muehmel’e göre GPT gibi rekabet zekası için heyecan verici fırsatlar sunuyor. veriiku.

Rakipler ve müşteriler hakkında bilgi toplama gibi zor bir görevin bu tür tekniklerle kolaylaştırılabileceğini söyledi.

“Bu modeller, metni özetleme ve sentezleme konusunda çok iyi. Bu nedenle, girdileri için doğru veriler sağlanırsa, örneğin kazanç çağrılarının dökümlerini özetlemek veya rekabetçi konumlandırma belgelerini detaylandırmak için yararlı olabilirler,” dedi Muehmel.

Bu önemlidir, çünkü çok çeşitli yaklaşımlar ve kaynaklarla, rekabetçi istihbarat uygulamalarının bir parçası olarak veri toplamak göz korkutucu olabilir. Veri kaynakları, endüstri uzmanlarının bloglarından veya sunumlarından finansal raporlara, haber medyası öğelerine, kamuya açık veri kaynaklarına ve daha fazlasına kadar çeşitlilik gösterir.

Yapay zeka araçları, modelleri ve süreçleri, stratejik karar desteğini yönlendiren bilgilerin sürekli olarak çıkarılmasını sağlayarak rekabet avantajının temel itici güçleri haline geliyor.

Modern rekabet zekası algoritmaları artık geçmiş ve gerçek zamanlı verileri makine öğrenimi ile birleştirerek şirketlerin pazar trendlerini tahmin etmesini ve fiyatlandırma stratejilerini dikkate değer bir doğrulukla optimize etmesini sağlıyor. Bu, kuruluşlara rekabet avantajı sağlar ve değişen pazar eğilimlerine ve tüketici tercihlerine gerçek zamanlı olarak yanıt vermelerine olanak tanır.

İşletmeler, kalıpları belirlemek ve gelecekteki pazar eğilimleri hakkında doğru tahminler yapmak için çok büyük miktarda veriyi işleyebilir. Bu bilgiler daha sonra ürün geliştirme ve pazarlama stratejileri gibi bilinçli kararlar vermek için kullanılabilir ve şirketlere kalabalık bir pazarda çok ihtiyaç duyulan bir avantaj sağlar.

Muehmel’e göre, veri analitiği, AI ve otomasyon her büyüklükteki satıcının daha geniş bir rakip yelpazesini izlemesini mümkün kıldı.

“Bugün mevcut olan birçok SaaS platformu, rakiplerin bölge ve dillerdeki faaliyetlerinin otomatik olarak izlenmesini sağlıyor. Bu, özellikle rekabetçi istihbarat uygulamalarına yeni başlamaya başlayan şirketler için büyük bir avantaj” dedi Muehmel, VentureBeat’e.

Belirli bir kuruluşun ihtiyaçlarına uygun analitik ve yapay zeka oluşturmak için kurum içi yetenekler geliştirmenin, teknoloji alanı dışındaki şirketlerin önemli avantajlar elde etmesinin ana yollarından biri olduğunu açıkladı.

“Analitiği ve yapay zekayı kullanmak, kuruluşların değer zincirlerindeki her süreci iyileştirmesine olanak tanır. Gelişmiş analitiği ve yapay zeka yeteneklerini içselleştirmeyi başaran şirketler, önümüzdeki yıllarda sektörlerinde kazananlar olacak” dedi.

Rekabetçi bir istihbarat çerçevesine doğru adımlar

Başarılı bir rekabetçi istihbarat stratejisinin kalbinde, dört kritik aşamayı kapsayan iyi düzenlenmiş bir döngü bulunur: araştırma hedeflerini planlama ve tanımlama, ilgili verileri toplama, verileri işleme ve analiz etme ve nihai olarak elde edilen içgörülere göre hareket etme.

Enterprise VR şirketinin baş veri bilimcisi Michael Fagan büyülemek, herhangi bir rekabetçi analiz için en önemli bileşenin veri kaynakları olduğuna inanıyor, çünkü tek bir bakış açısı veri seti genellikle çıktının yanlış yorumlanmasına yol açabilir. Bunun üstesinden gelmek için birden fazla veri kaynağı kullanmayı öneriyor, ancak her birinin kendi önyargılarıyla geldiği konusunda uyarıyor.

Sektör deneyimi boyunca, tipik veri kaynakları arasında dış pazarlar, sosyal medya ve web sitesi takibi vardı. Elbette ilk adım, anlayış için bir temel oluşturmaktır. Yararlı AI işleme için hayati bir ön koşul olmaya devam ediyor.

“Öncelikle doğal dağılımları anlayarak ve ağırlıkları uygulayarak veri kümelerini hizalamamız gerekiyordu. Bu veriler, arama payını haftalık olarak oldukça doğru bir şekilde tahmin etmemizi sağladı. Ayrıca pazardaki payımızı, hangi terim ve konuların standart olduğunu ve nelerin gelmekte olduğunu da gösterdi. Başlangıçta bu bilgilere sahip olmak ayık olabilir, ancak bu bir temeldir” dedi.

VentureBeat’e konuşan Fagan, “Karışıma makine öğrenimini eklemek, kaydedilen kalıpları yorumlamanıza ve otomatikleştirilmiş süreçler oluşturmanıza olanak tanır, böylece kazanılan istihbarat harekete geçmek için yeterince zamanında olur ve işinizi rakiplerinize karşı olumlu etkiler,” dedi. “Eğrinin bir adım önünde olmak için, temel verilerinize odaklanmanız ve sağlam bir yönetişim yapısına ve önyargıları telafi edecek standart tekniklere sahip olduğunuzdan emin olmanız gerekir. Buna sahip olduğunuzda, istihbarat katmanının değer katacağından her zaman emin olabilirsiniz.”

Aynı şekilde, seçkin mühendis ve yönetici Jo Ramos, IBM Uzman Laboratuvarlarıüstesinden gelmek için tasarlandığı belirli görev için büyük, iyi etiketlenmiş bir veri kümesi kullanarak rekabetçi bir zeka yapay zeka modeli eğitmenin önemini vurguladı.

“Yapay zeka modelleri, gerçek kullanım durumlarına uygulanmadan önce veri kümesindeki kalıpları doğru bir şekilde yakalamak veya temsil etmek için kapsamlı bir eğitim gerektirir. Bugün çok az kuruluş, GPT-3 gibi son teknoloji modelleri oluşturmak ve bunlarla yenilik yapmak için gereken becerilere, yazılıma ve altyapıya sahip” dedi. “Bu alana öncülük eden kuruluşlar, olanak sağlayan araçların ve teknolojilerin birçoğunu özel veya dahili tuttu.”

Ramos, işletmelerin rekabetçi istihbarat çerçevenizi oluştururken, AI yaşam döngüsü boyunca politikaları tanımlayarak ve hesap verebilirliği tesis ederek, AI yönetişiminin önemini anlamaları gerektiğini söylüyor.

“IBM’de bir AI Etik Kurulu IBM etik ilkeleri, uygulamaları, iletişimleri, araştırmaları, ürünleri ve hizmetleri için merkezi bir yönetişim, inceleme ve karar alma sürecini destekleyen,” dedi Ramos. “Bunu yapmak, modellerinizin adalet, açıklanabilirlik, sağlamlık, şeffaflık ve gizlilik ilkelerine bağlı kalmasına yardımcı olur.”

Yapay zeka tabanlı rekabet zekası için sırada ne var?

Dataiku’dan Muehmel, şirketlerin yapabileceği en önemli şeyin, rekabet zekası dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere işlerindeki uygulamalara analitik ve yapay zeka uygulamak için sağlam bir stratejiye sahip olduklarından emin olmak olduğunu söyledi.

“Rekabet zekasına odaklanan şirketler, rekabetçi konumlandırma açısından ilgili öneriler üretip üretemeyeceklerini veya başka türlü rekabetçi istihbarat veri toplama ve analizini hızlandırabileceklerini görmek için büyük dil modellerini denemekten çekinmemelidir” diye ekledi.

Yapay zeka modelleri bilgi toplamada ve verileri görselleştirmede başarılı olursa, ekipler daha eyleme geçirilebilir kararlar alabilir ve bilgi toplama konusunda zamandan tasarruf edebilir. Pek çok endüstri için erken ilerliyor, ancak bazıları artık daha fazla rekabet avantajı vaat eden, bilgiye dayalı gerçek zamanlı kararlara giden yeni bir yolda.