AI Verilerle Gerçekten Ne Yapabilir?

AI'ya verilerinizi analiz ettirdiniz. Bunu standard yapmadan önce yakından bakalım — çünkü AI veri analizi söz konusu olduğunda yetenekli ama hesap makinesi kullanan bir stajyerdir. Kullanışlı evet, ama her şeyi yapan değil.

Güç: Hesap makinesi kullanan stajyer

Büyük bir veri setiniz olduğunu hayal edin. Eski günlerde bir stajyer işe alır ve şöyle derdiniz: «Bu elektronik tabloya bakın ve bana neyin öne çıktığını söyleyin.» Saatler boyunca masada oturur, sayıları işlerdi, toplayıp ortalamaları hesaplar, karşılaştırırdı.

AI bunu tamamen aynı şekilde yapar, sadece 1000 kat daha hızlı. Verilerinizi görür, otomatik olarak ortalamaları, yüzdeleri ve karşılaştırmaları hesaplar ve bulduklarını size söyler. Bu ilk süper gücü: hızlı, güvenilir aritmetik.

AI Veri Analizi Üç Güç

1. Hız ve hacim. AI ortağınız beş saniyede 10.000 satırı tarayabilir ve desenleri tespit edebilir. Bir insan kahvesini içer ve bir saat sonra hala bitmemiş olurdu. Ham hesaplama gücü ve büyük veri setlerinin genel görünümü söz konusu olduğunda, AI her zaman kazanır.

2. Desen tanıma. AI insanlar için algılanamayan korelasyonları bulur. Şunu görür: «Pazartesi günü eğitim yaptığında, cuma günü ortalama 12 dakika daha uzun sürer.» Veya: «Restoranla ilgili blog yazılarınız diğerlerinden 3 kat daha fazla yorum alır.» Bu desenler gerçektir, ancak bunları bulmak için yüzlerce kombinasyonu denemeniz gerekir.

3. Görselleştirme. AI sadece grafikleri önermiyor — bunları hemen oluşturabilir. Çubuk grafikler, çizgi grafikleri, ısı haritaları. Ayrıca hangi grafiğin hangi veriler için anlamlı olduğunu da bilir. Bu, Excel veya tasarım yazılımında saatler harcadığından sizi kurtarır.

AI Veri Analizi Üç Zayıflık

1. Korelasyon nedensellik değildir — ve AI bunu her zaman bilmez. İşte gerçek bir sorun: AI dondurma satışlarınızın yazın arttığını bulur. Bu doğru. Ama neden? Çünkü çocukların tatili mi? Hava daha sıcak mı? Okullar kapalı mı? AI size «Dondurma satışları yaz ayları ile ilişkili» diyecek — ama bunun ardında hangi nedeni olduğunu otomatik olarak anlamayacak.

Alan bilgisine sahip bir kişi düşünür: «Evet, yazın = tatil = sokakta daha fazla insan = daha fazla dondurma satışı.» AI şöyle der: «Desen var.» Önemli fark.

Bu nedenle her zaman şunu sormanız gerekir: «Bu içerik olarak mantıklı mı yoksa sadece rastgele bir desen mi?» K01 (Metin) ve K02 (Müzik) size kendi yargınıza ihtiyacınız olduğunu gösterdi. Veri ile de öyledir.

2. Çöp giriş, çöp çıkış. Bilgisayar biliminde en eski cümledir ama yine de geçerlidir. Verileriniz hatalıysa — girdiğinde hata yaptıysanız, sensör bozuksa, birisi kasıtlı olarak saçmalık girdiyse — AI hızlı bir şekilde onlarla çalışacak ama yanlış sonuca varır.

Örnek: Hane bütçeniz aslında son gıda maddesi giderini 50€ olarak gösterir, ama yanlışlıkla 500€ yazmışsınız. AI bulur: «Gıda masraflarınız ortalamanın 10 katı!» Bu teknik olarak doğru ama pratik olarak yanlış.

Verilerin kalitesi analiz kalitesini belirler. AI bunu değiştiremez.

3. Alan bilgisi eksikliği. AI sizin dünyanızı bilmez. Aralık ayında harcamalarınızın normal olarak yüksek olduğunu bilmez çünkü Noel hediyeleri. Bloğunuzun ağustos ayında daha az trafik aldığını bilmez çünkü birçok insan tatildedir.

AI'ye sorarsanız: «Neden aralık ayında harcamalarım bu kadar yüksek?», cevabı şöyle olabilir: «Bu mevsimsel farklılık.» Doğru ama yararlı değil. Hayatınızı bilen bir kişi şöyle derdi: «Oh, her yıl aralık ayında Noel hediyelerine para harcıyorsunuz.» Aynı gerçek ama bağlam ile.

Bu yüzden her zaman kendi bilginize ihtiyacınız var. AI size desenleri gösterebilir, ancak yorumlama sizin işinizdir.

Veriler İçin Güven Testi

Her AI veri analizi için sormanız gereken üç soru:

1. Bu mantıklı mı? «Bu doğru hesaplanmış mı» değil, şu: Bu işletmem / hayatım / verilerim hakkında bildiğim şeylerle uyuşuyor mu? AI size yazında masraflarınızın düştüğünü söylüyorsa ama yazın sizin en güçlü sezonunuz olduğunu biliyorsanız, bir şeyler yanlış.

2. Desen nereden geliyor? «Neden» sorun. AI şöyle der: «Bir trend var.» Siz soruştur: «Bu neden olabilir?» İyi bir cevabınız yoksa, bu bir tesadüf veya ölçüm hatası olabilir, gerçek desen değil.

3. Bu kararlarımı değiştiriyor mu? Bu pratik soru. AI size bir desen olduğunu söylüyorsa, ancak bu desen yapacağınız şeyi değiştirmiyorsa — o zaman ilginç ama belki de önemli değil.

Bu sorular düşmanca değil. Bunlar sorumluluk. Verileriniz işletmeniz, hayatınız veya dünya hakkında bir hikaye anlatır. AI hikayeyi daha hızlı anlatabilir, ancak hikayenin doğru olup olmadığını anlamalısınız.

K01-K05'ten Büyük Fark

Önceki kümelerde (metin, müzik, resim, video, kod), öğrendiniz: AI bir taslak asistanıdır. Kendiniz yaptığınızı hızlı bir şekilde yapar, sadece daha iyi ve daha hızlı. Verilerle durum farklı.

Verilerle AI bir analiz ortağıdır. Kendiniz yaptığınız şeyi yapmaz — görmeyeceğiniz şeyleri görür. Bu daha güçlü ve aynı ölçüde tehlikeli. Şöyle diyemezsiniz: «AI analiz etti, bu yüzden doğru.» Şöyle demeniz gerekir: «AI şunu gördü — bana mantıklı mı?»

İşte büyük fark. Sizi çaresiz yapmaz. Sizi sorumlu hale getirir.

Sizin İçin Ne Anlama Geliyor

AI'yı iyi olduğu şeyler için kullanın: hızlı hesaplama, desen tanıma, görselleştirme. AI'yi sadece sizin bildiğiniz şeyler hakkında sorgulayın: bu desenlerin neden var olduğu, gerçekçi olup olmadığı, kararlarınızı değiştirip değiştirmemesi gerekip gerekmemesi.

Bu güvensizlik değil. Bu, etkileyici ama çok sınırlı bir perspektifi olan bir aracla kritik düşüncedir.