Data Science yerini süni intellektlə əvəz edəcəkmi?

Yaxşı, masadakı kartlar - bu sual hər yerdə gəlir. Texniki görüşlərdə, işdə qəhvə fasilələri və bəli, hətta bu uzun-uzadı LinkedIn mövzularında heç kim oxumağı qəbul etmir. Narahatlıq olduqca açıqdır: AI bu qədər avtomatlaşdırmanın öhdəsindən gələ bilirsə, bu, məlumat elmini bir növ... birdəfəlik edirmi? Tez cavab: yox. Daha uzun cavab? Bu, mürəkkəb, qarışıq və düz “bəli” və ya “yox”dan daha maraqlıdır.

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Məlumat elmi və süni intellekt: innovasiyanın gələcəyi
AI və məlumat elminin sabahın innovasiya mənzərəsini necə formalaşdıracağını araşdırın.

🔗 AI məlumat analitiklərini əvəz edəcəkmi: Real söhbət
AI-nin məlumat analitiki rollarına və sənaye ehtiyaclarına təsirini başa düşmək.

🔗 Baxmalı olduğunuz AI alətləri üçün məlumatların idarə edilməsi
Süni intellekt alətlərinin potensialını maksimum dərəcədə artırmaq üçün əsas məlumat idarəetmə təcrübələri.

Məlumat Elmini əslində nə dəyərli edir 🎯

Burada bir şey var - məlumat elmi yalnız riyaziyyat plus modelləri deyil. statistik dəqiqliyin, biznes kontekstinin və yaradıcı problemlərin həllinə toxunan bu qəribə kokteyldir . Süni intellekt bir göz qırpımında on min ehtimalı hesablaya bilir. Bəs o, hansı problemin şirkətin alt xətti üçün vacib olduğuna qərar verə bilərmi? Və ya bu problemin strategiya və müştəri davranışı ilə necə əlaqəli olduğunu izah edin? İnsanların işə girdiyi yer budur.

Özündə məlumat elmi bir növ tərcüməçi kimidir. Bu, xam qarışıqlıq tələb edir - çirkin cədvəllər, jurnallar, heç bir mənası olmayan sorğular - və bunu normal insanların həqiqətən hərəkət edə biləcəyi qərarlara çevirir. Tərcümə təbəqəsini götürün və AI tez-tez özünə inamlı cəfəngiyyatlar çıxarır. HBR bunu illərdir deyir: gizli sous dəqiqlik ölçüləri deyil, inandırma və kontekstdir [2].

Reallıq yoxlanışı: tədqiqatlar göstərir ki, süni intellekt bir iş daxilində bir çox işi avtomatlaşdıra bilər - bəzən yarıdan çox . Bəs işin həcmini müəyyənləşdirmək, mühakimə yürütmək və “təşkilat” deyilən səliqəsiz şeyə uyğunlaşmaq? Hələ çox insan ərazisi [1].

Sürətli Müqayisə: Data Science vs. AI

Bu cədvəl mükəmməl deyil, lakin onların oynadığı müxtəlif rolları vurğulayır:

"Tam Əvəzetmə" Mifi 🚫

Süni intellektin hər bir məlumat işini udduğunu təsəvvür etmək gözəl səslənir, lakin bu, yanlış fərziyyə üzərində qurulub – məlumat elminin bütün dəyəri texnikidir. Əksəriyyəti əslində şərhedici, siyasi və kommunikativdir .

• Heç bir rəhbər “Xahiş edirəm, mənə 94% dəqiqliklə model verin” demir.

• Deyirlər: “Bu yeni bazara genişlənməliyik, bəli, yoxsa?”

AI bir proqnoz yarada bilər. Nəyə təsir etməyəcək: tənzimləyici baş ağrıları, mədəni nüans və ya CEO-nun risk iştahı. Fəaliyyətə çevrilən təhlil hələ də sövdələşmə və inandırma ilə dolu bir insan oyunudur [2].

Süni intellektin artıq hər şeyi sarsıtdığı yer 💥

Dürüst olaq - məlumat elminin hissələri artıq AI tərəfindən diri-diri yeyilir:

• Məlumatların təmizlənməsi və hazırlıq → Avtomatlaşdırılmış yoxlanışlar çatışmayan dəyərləri, anomaliyaları və sürüşmələri Excel vasitəsilə sürüşən insanlardan daha sürətli tapır.

• Model seçimi və tənzimləmə → AutoML alqoritm seçimlərini daraldır və hiperparametrləri idarə edir, həftələrlə skripkaya qənaət edir [5].

• Vizuallaşdırma və hesabat vermə → Alətlər indi bir göstərişdən tablosunu və ya mətn xülasəsini tərtib edə bilər.

Bunu ən çox kim hiss edir? İşləri təkrarlanan qrafiklərin qurulması və ya əsas modelləşdirmə ətrafında fırlanan insanlar. Çıxış yolu? Dəyər zəncirində yuxarı qalxın: daha kəskin suallar verin, daha aydın hekayələr danışın və daha yaxşı tövsiyələr hazırlayın.

Sürətli iş snapshot: pərakəndə satış üçün AutoML test edir. Möhkəm bir baza modeli ortaya qoyur. Lakin böyük qələbə, məlumat alimi tapşırığı yenidən nəzərdən keçirdikdə gəlir: “Kim çaşdıracaq?” əvəzinə. "Hansı müdaxilələr seqment üzrə xalis marjı həqiqətən artırır?" Bu dəyişiklik - üstəgəl məhdudiyyətlər təyin etmək üçün maliyyə ilə əməkdaşlıq - dəyəri idarə edən şeydir. Avtomatlaşdırma işləri sürətləndirir, lakin çərçivələmə nəticəni açır.

Məlumat Alimlərinin Rolu Təkmilləşir 🔄

Sönmək əvəzinə, iş yeni formalara çevrilir:

1. Süni intellekt tərcüməçiləri – texniki nəticələri dollar və brend riskinə əhəmiyyət verən liderlər üçün həzm oluna bilən edir.

2. İdarəetmə və etika rəhbərləri NIST-in AI RMF [3] kimi standartlara uyğunlaşdırılmış qərəzli test, monitorinq və nəzarətlərin qurulması

3. Məhsul strateqləri - məlumatları və AI-ni müştəri təcrübələrinə və məhsul yol xəritələrinə daxil edir.

Qəribədir ki, süni intellekt daha çox texniki xırıltılı işləri öz üzərinə götürdükcə, insan bacarıqları - hekayələr söyləmək, sahə mühakiməsi, tənqidi düşünmə - asanlıqla əvəz edə bilməyəcəyiniz hissələrə çevrilir.

Ekspertlər və Məlumatlar Nə Deyir 🗣️

• Avtomatlaşdırma realdır, lakin qisməndir : Hazırkı AI bir çox işlərdə bir çox işi avtomatlaşdıra bilər, lakin bu, adətən insanları daha yüksək dəyərli işə keçməyə azad edir [1].

• Qərarların insana ehtiyacı var : HBR qeyd edir ki, təşkilatlar xam rəqəmlərə görə hərəkət etmir - onlar hərəkət edir, çünki hekayələr və hekayələr liderləri hərəkətə gətirir [2].

• İşə təsir ≠ kütləvi ixtisarlar : WEF məlumatları göstərir ki, şirkətlər süni intellektdən rolların dəyişdirilməsini və vəzifələrin yüksək səviyyədə avtomatlaşdırıla bilən işçi heyətini ixtisar etməyi gözləyirlər, lakin onlar eyni zamanda yenidən bacarıqların artırılmasını ikiqat artırırlar [4]. Nümunə dəyişdirməkdən daha çox yenidən dizayna bənzəyir.

Qorxu niyə davam edir 😟

Media başlıqları əzab üzərində inkişaf edir. "AI işləri əvəz edir!" satır. Lakin ciddi tədqiqatlar ardıcıl olaraq nüansı göstərir: tapşırıqların avtomatlaşdırılması, iş axınının yenidən dizaynı və yeni rolun yaradılması [1][4]. kalkulyatordan nə vaxt bilmək üçün cəbri başa düşməlisiniz

Müvafiq qalmaq: Praktik dərs kitabı 🧰

• Qərardan başlayın. İşinizi biznes sualına və səhv etməyin dəyərinə bağlayın.

• Qoy AI layihəsi hazırlayın, siz dəqiqləşdirin. Onun nəticələrini başlanğıc nöqtələri kimi qəbul edin - siz mühakimə və kontekst gətirirsiniz.

• Öz axınınızda idarəetmə qurun. Yüngül qərəzli yoxlamalar, monitorinq və NIST [3] kimi çərçivələrlə əlaqəli sənədlər.

• Strategiya və ünsiyyətə keçin. “Düymə basmağa” nə qədər az bağlı olsanız, sizi avtomatlaşdırmaq bir o qədər çətindir.

• AutoML-inizi bilin. Bunu parlaq, lakin ehtiyatsız bir təcrübəçi kimi düşünün: sürətli, yorulmaz, bəzən vəhşicəsinə səhv. Siz qoruyucu barmaqlıqları təmin edirsiniz [5].

Beləliklə… Süni intellekt Məlumat Elmini əvəz edəcəkmi? ✅❌

Kəskin cavab: Xeyr, amma onu yenidən formalaşdıracaq . alətlər dəstini yenidən yazır - gurultulu işi kəsir, miqyasını artırır və ən çox vacib olan bacarıqları dəyişir. insanın şərhinə, yaradıcılığına və mühakiməsinə ehtiyacdır . Əgər bir şey varsa, yaxşı məlumat alimləri getdikcə mürəkkəbləşən nəticələrin tərcüməçiləri kimi daha

Aşağı xətt: AI peşəni deyil, vəzifələri əvəz edir [1][2][4].

İstinadlar

[1] McKinsey & Company - Generativ AI-nin iqtisadi potensialı: Növbəti məhsuldarlıq sərhədi (iyun 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

[2] Harvard Business Review - Məlumat Elmi və İnandırma Sənəti (Scott Berinato, Yanvar-Fevral 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion

[3] NIST - Süni İntellekt Risk İdarəetmə Çərçivəsi (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

[4] Dünya İqtisadi Forumu - Süni intellekt giriş səviyyəsində iş imkanları üçün qapını bağlayırmı? (30 aprel 2025-ci il) - Future of Jobs 2025- .
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/

[5] He, X. et al. - AutoML: Ən müasir vəziyyətin sorğusu (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda