AI 분석가의 8가지 주요 업무 책임

인공 지능이 우리가 하는 모든 일의 일부가 되면서 다양한 비즈니스에서 AI 분석가의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 유형의 분석가는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터 세트의 통계 정보를 모니터링, 평가, 수집, 처리 및 추적합니다.

AI 분석가의 길은 많은 산업 분야에서 미래 방향성 때문에 수요가 많은데, 왜 더 중요해지고 있을까요? 다음은 AI 분석가의 책임과 그것이 기술의 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 것입니다.

1. 알고리즘 설계 또는 분석

당신은 패턴을 얼마나 잘 기억하고 있습니까? AI 분석가는 다양한 알고리즘 패턴을 설계하고 평가하는 전문가여야 합니다. 대부분의 AI 소프트웨어는 이를 기반으로 구축되기 때문입니다. 이러한 알고리즘은 레이아웃이나 색상, 최적화, 속도, 사용자 뉴스 피드 사용자 정의 또는 이미지 생성을 디자인하는 데 중요할 수 있습니다.

인공 지능 분석가는 다른 데이터 과학자 및 엔지니어 팀과 함께 통계 모델링, 자연어 처리 및 기계 학습에 대해 작업합니다. 예를 들어 NightCafe Creator 와 같은 강력한 차세대 텍스트-이미지 생성기에서 작업할 수 있습니다 .

2. 소프트웨어 애플리케이션 평가

소프트웨어 응용 프로그램이 올바르게 작동하는지 확인하고 싶습니까? 기계 학습 알고리즘을 기반으로 AI 분석가는 매일 데이터를 지속적으로 모니터링하고 평가합니다. 이 작업을 통해 귀하는 AI 기반 소프트웨어 애플리케이션의 소스 코드를 분석하는 책임을 맡게 되며 이는 모든 애플리케이션이 제대로 작동하는 데 필수적입니다.

여기에는 고객과 대화하는 회사 챗봇 또는 Windows의 Cortana 와 같이 학습 및 문제 해결이 가능한 지능형 소프트웨어가 포함될 수 있습니다 . 이와 같은 고급 기술을 사용하면 소프트웨어의 품질은 특히 더 많은 청중을 위한 상용 제품인 경우 시험하고 테스트하고 싶은 것입니다. 예를 들어 가상 도우미를 구축하는 경우 고객 질문에 올바르게 응답하기를 원합니다.

3. AI 신기술 연구

당신은 자신을 훌륭한 연구원이라고 생각합니까? AI는 항상 변화하므로 새로운 기술을 연구하면 성능을 최적화하고 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다. 결국 오늘날 AI의 진화는 끊임없는 연구 덕분이다.

끊임없는 정보에 직면한 조직이나 소기업은 적응하고 학습하는 새로운 유형의 시스템이 필요할 수 있습니다. 자연어 생성에서 음성 인식, 로봇 처리 또는 딥 러닝 프로그램에 이르기까지 이 기술이 비즈니스를 지원할 수 있는 방법은 매우 많습니다. 이 경력 경로의 분기에 대해 더 알고 싶으십니까? 인공지능 엔지니어가 되는 방법은 다음과 같습니다.

4. 프로토타입 테스트

귀하의 비판적 사고 또는 추론 능력은 얼마나 유용합니까? 프로토타입은 모바일 앱이든 물리적 제품이든 모든 제품이 항상 시작되는 곳입니다. 그리고 이러한 개발 단계를 더 빨리 통과할수록 더 많은 성공을 거둘 수 있습니다. AI 분석가는 프로토타입을 테스트하여 이 프로세스를 더욱 쉽게 만듭니다.

프로토타입 테스트는 분석가가 비용이 많이 드는 실수를 방지하는 데 사용할 수 있는 귀중한 피드백을 제공하므로 최종 사용자는 가능한 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 고객이 신기술 웹 사이트에서 사용할 수 있는 채팅 시스템과 같은 사용자 테스트를 통해 이를 수행할 수 있습니다. 또 다른 예로 베타 모드에서 앱에 대한 사용자 피드백을 수집할 수 있습니다. 모든 팀에게 가치가 있습니다.

AI 분석가는 기계 학습 기술을 기반으로 데이터 분석을 설계하여 테스트 단계를 향상시킵니다. 시간이 지남에 따라 프로토타입 테스트를 통해 AI 분석가는 제작자가 놓쳤을 수 있는 다양한 숨겨진 기회를 발견할 수 있습니다.

5. 컴퓨터 코드 작성

당신은 컴퓨터 언어에 놀랍습니까? 인공 지능이 생성되는 방식이므로 AI 분석가는 컴퓨터 코드 작성에 정통해야 합니다. AI에서 코딩은 데이터에 대한 논리적이고 분석적인 이해를 높여주므로 코딩 학습을 통해 AI 분석가는 빅 데이터와 관련된 문제를 해결할 수 있습니다.

AI 분석가는 데이터 수집, 통계 분석 또는 데이터 시각화를 지원하기 위해 R 또는 SAS와 같은 프로그래밍 언어에 대한 건전한 지식을 가지고 있어야 합니다. 분석가는 코딩 방법을 배움으로써 데이터를 정리하고, 다양한 형식으로 변경하고, 데이터베이스의 오류를 이해하고, 더 많은 솔루션을 도입하기 위한 새로운 아이디어를 제시할 수 있습니다.

6. 비즈니스 생산성 지원

비즈니스 생산성과 관련하여 AI 분석가는 다양한 방식으로 비즈니스가 번창하도록 돕습니다. AI가 미래의 분석을 예측할 수 있으므로 분석가는 예를 들어 공급망 네트워크의 오류를 줄일 수 있으므로 제품을 신속하게 푸시해야 하는 비즈니스를 위해 훨씬 더 원활한 프로세스를 만들 수 있습니다.

AI 분석가는 예측 유지 관리, 비즈니스 모니터링, 고객 경험 모니터링 및 수익 모니터링을 통해 비즈니스 생산성을 높입니다. 충족해야 하는 시간 제약이나 숫자가 있는 경우 AI 분석가는 이 프로세스의 모든 부분을 알고 있으며 모든 팀에 매우 유용합니다.

7. 보고서 준비

오늘날 디지털화된 세계의 AI 분석가는 데이터 마이닝, 기계 학습, 클라우드 컴퓨팅 등과 관련된 전문가와 협력합니다. 이를 염두에 두고 정확하고 이해하기 쉬운 보고서를 준비하려면 뛰어난 커뮤니케이션이 필요합니다.

회사는 교차 기능 팀에서 일할 AI 분석가가 필요하므로 항상 조직적인 사람이라면 보고서 준비가 가장 좋아하는 책임일 수 있습니다. AI 분석가는 기계 학습 모델을 준비, 조달 및 모델링하고 제품 또는 마케팅 측면에서 모든 수치를 처리하는 일을 담당합니다.

이러한 전문가들은 연구, 실험 및 새로운 접근 방식 개발에 대한 보고서를 준비하는 방법도 알아야 합니다. 그런 다음 AI 분석가는 결과를 제시하고 제안을 제공하며 향후 회사를 지원할 수 있습니다. AI 역할을 위해 연습하고 싶습니까? 다음은 프로젝트 보고서를 돋보이게 만드는 최고의 팁입니다!

8. 비즈니스 수익 극대화

수익을 높일 수 있는 사업에서 번창하고 있습니까? 당신은 그렇게 생각하지 않겠지만, AI 분석가는 비즈니스 수익에 막대한 가치를 더합니다. AI는 타겟 마케팅, 고객 서비스, 자동화된 워크플로, 제품 가격 최적화 등의 지원을 통해 이를 실현할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

데이터를 적절하게 분석함으로써 분석가는 분기마다 프로젝트 목표의 수를 늘리고 설정할 수 있습니다. 예를 들어 기술 웹사이트에서 AI는 과거 검색 결과에 따라 광고 콘텐츠를 개인화할 수 있는 능력이 있습니다. AI는 예를 들어 이메일을 읽을 수 있는 음성 비서 또는 맬웨어를 검색할 수 있는 지능형 스크리닝을 통해 기업이 워크플로를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 분석가는 기술적으로 혁신적입니다.

AI 분석, 자동화된 데이터 분석 및 기계 기술을 통해 AI 분석가 직업에는 이전에는 해결할 수 없었던 문제를 해결하는 데 도움이 되는 데이터 기반 지식이 포함됩니다.

AI 분석 기술을 활용하면 고객 참여를 유도하고, 프로토타입 개발을 개선하고, 보고서를 개선하고, 비즈니스 수익을 높이는 데 도움이 됩니다. AI 분석가는 궁극적으로 비즈니스 세계에서 미래의 방식을 개선할 수 있으며 진로로서 성장이 보장됩니다.