Tehno
StoryEditor

Kauzalni AI: Jedina tehnologija koja zaključuje kao čovjek

18. Studeni 2024.
causaLensov alat decisionOS, među ostalim, može se upotrebljavati za smanjenje odljeva korisnika, povećanje profita od oglašavanja optimizacijom marketinškog miksa, optimizaciju proizvodnje, ušteda u nabavnom lancu…

Zamislite AI model koji vam savjetuje da ugasite korisničku službu i prestanete kontaktirati sa svojim klijentima jer ćete ih tako imati više. Ta sugestija, dakako, zvuči suludo, ali prediktivni alati imaju svoju logiku pa, primjerice, mogu povezati broj poziva korisničkoj službi s brojem otkaza ugovora. Tako okrive službu za otkaze, ali ne vode računa o tome da postoje i drugi, istinski, ali prikriveni uzročnici.

Iako prediktivni AI alati mogu olakšati pojedine poslovne procese, neki savjeti mogli bi rezultirati sigurnim minusom na računu jer im kreiranje uzročno-posljedičnih veza nije jača strana. Srećom, za to služi kauzalna umjetna inteligencija, trenutačno jedina tehnologija koja može donositi zaključke onako kako to čine ljudi: prepoznaje uzrok i posljedicu, otkriva prikrivene utjecaje na neki cilj te nudi konkretne akcije kako ga ostvariti. Zahvaljujući Deegloou, jedinom regionalnom partneru pionira kauzalnog AI-ja causaLensa i ​decisionOS-a, njegove platforme kojom se koriste divovi poput Cisca, Scotiabanka, LG-ja i drugih, ta tehnologija može pomoći domaćim biznisima u, među ostalim, smanjenju odljeva korisnika, povećanju profita od oglašavanja optimizacijom marketinškog miksa, optimizaciji proizvodnje, uštedama u nabavnom lancu… Drugim riječima, korist koju biznisu donose kauzalni AI alati u odnosu na prediktivne jest – golema.

Prednosti za kompanije

– Prediktivni AI alati mogu analizirati klijentov CRM i druge izvore podataka te pružiti informaciju poput ‘vjerojatnost da korisnik otkaže uslugu jest 68 posto‘. causaLensom, odnosno metodama kauzalnog AI-ja, dobijete informaciju ‘ako tom korisniku dodijelite popust od 10 posto, on neće otkazati uslugu‘. Taj primjer primijenjen je kod klijenta iz sektora osiguranja i tako mu je odljev korisnika smanjen za 17 posto – naveo je izvršni direktor Deeglooa Ivan Lozić.

image

Ivan Lozić,
izvršni direktor Deeglooa,

foto

Dakle, dok prediktivni alati daju informaciju o potencijalnoj opasnosti ne znajući kako je nastala, kauzalni AI preskriptivna je analitika koja ne predviđa budućnost, već je oblikuje. Tako daje ključnu informaciju kako postići cilj ili, u ovom slučaju, zadržati kupca.

– Možete je zamisliti i kao alat koji omogućava uvid u različite budućnosti kompanije ovisno o odlukama koje ste spremni donijeti, a onda birate onu koja vam najviše odgovara – rekao je Lozić.

Osim korisnijih informacija, kauzalna je umjetna inteligencija transparentnija (princip human-in-the-loop prikazuje kako se zaključuje, pa donositelji odluka stječu povjerenje u sustav) i njezina primjena s pomoću platforme decisionOS ​čak je deset puta brža od razvoja klasičnih modela strojnog učenja.

– Koristiti se kauzalnim AI-jem u poslovanju znači u svakom trenutku imati informaciju o posljedicama i rezultatima pojedine aktivnosti ili odluke koju donosimo, a to tvrtkama donosi enormne uštede ili pak maksimira potencijalnu dobit – zaključio je Lozić.

Što je moguće s pomoću causaLensova decisionOS-a?

Generiranje tretmana – predlaganje intervencija u poslovanju koje ostvaruju cilj, npr. smanjenje odljeva korisnika.

Kontračinjenična analiza – analiza ‘što bi bilo kad bi bilo‘ prikazuje razne scenarije rezultata u slučaju izmjene nekog čimbenika u analizi.

Analiza uzroka – definira se međusobni utjecaj raznih čimbenika na postavljeni cilj, poput smanjenja broja proizvoda s greškom u proizvodnji.

Sadržaj nastao u suradnji s agencijom Deegloo, ovlaštenim partnerom causaLensa

02. prosinac 2024 07:21