在数据分析日新月异的领域中，专业人士不断面临着适应新工具和技术的挑战。与数据交互的传统方法，如命令行界面（CLI）和图形用户界面（GUI），需要一定的技术知识和对系统的熟悉，这可能是许多人的障碍。
在此基础上，生成式人工智能承诺改变我们与数据的交互方式，使其更易于访问和直观，无论技术专长如何。本文探讨了生成式人工智能在数据分析和人机交互方面的变革性影响，突出了其潜在的好处和挑战。
与数据对话是数据和分析的新趋势
随着当前趋势的转变，生成式人工智能利用自然语言处理（NLP）来促进更直观的数据分析。它可以理解非结构化数据，填补缺失的信息，甚至在数据清洗任务中提供帮助，使数据分析过程更加顺畅和高效。
此外，将人工智能整合到分析中已经改变了游戏规则，开启了新的可能性，并实现了效率和生产力的显著提升。OpenAI最近发布的会话机器人ChatGPT的公开版本是一个重要的里程碑，将生成式人工智能带入主流，并展示了其广泛的应用。
咨询公司Gartner将这种由人工智能驱动的数据分析趋势称为增强型分析。在Gartner数据与分析峰会的一项调查中，超过60%的受访者表示他们相信增强型分析将对组织中分析价值的扩展产生高度或变革性的影响。
行业专家，包括Donald Farmer（TreeHive Strategy创始人和负责人）和Ritesh Ramesh（医疗咨询公司MDAudit的首席运营官），预计自然语言处理将在2023年成为一项重大发展，特别是在自动生成商业洞察和评论方面。
生成式人工智能对每个人与数据交互的颠覆性影响
更深入地研究，语言用户界面（LUI）的出现标志着人机交互的一次范式转变。LUI允许用户更自然、直观地与计算机交互，使用语言指示AI模型执行任务，从而实现数据访问的民主化。
此外，LUI将数据分析从需要编写复杂查询的任务转变为对话式体验。用户现在可以要求AI系统分析数据、生成报告或可视化数据，使过程更加用户友好和易于访问。
此外，生成式人工智能促进了数据民主化，使更多人能够访问和解释以前专供专家使用的数据。这种转变促进了一种与人类共同工作的模型，人工智能与人类一起工作，增强人类能力，而不是取代人类。
例如，销售主管可以提出诸如“为什么第一季度销售下降？”之类的问题，并以自然语言得到简单的解释。人工智能充当数据分析师的副驾驶，帮助解释和回答这类问题。以前，只能依靠昂贵且技术高超的数据分析师才能实现这一点。
数据的AI副驾驶的崛起：一种补充人类能力的代理人
展望未来，生成式人工智能可以自主地撰写商业摘要，帮助用户理解业务指标的波动，并发现数据中隐藏的根本原因，从而有助于积极的业务决策。进一步展望未来，我们设想一个未来，在人类指令下，AI代理能够执行复杂的任务，促进一个协作环境，AI补充人类能力，推动业务价值和创新。
挑战和考虑因素
然而，随着人工智能系统更多地融入日常任务，潜在的滥用或错误的可能性也增加。通过强大的安全措施、谨慎的系统设计和用户教育来应对和减轻这些风险是至关重要的。
关注数据安全、偏见和准确性问题至关重要，确保技术造福于全人类，而不仅仅是少数人。
Kyligence Zen的人工智能能力概述
在提出的前瞻性见解的基础上，我们团队自豪地推出了Kyligence Zen和Kyligence Copilot。作为人工智能进步的前沿，我们提供解决方案，使数据对所有人都能够理解，同时促进以人为本、以人工智能增强为辅的方法。
Kyligence Zen引领数据特征的AI副驾驶，与业务指标和目标合作，为您提供了一个独特的平台，以前所未有的方式与您的业务指标交流。
摘要
当我们站在一个新时代的门槛上，Kyligence Zen和Kyligence Copilot致力于将AI增强的数据分析应用于现代世界。我们邀请您加入我们这个激动人心的旅程，数据分析不仅仅是一种工具，更是一个协作伙伴，增强洞察力并促进创新。让我们一起迈入一个可能无限的未来，人类智慧和AI能力的融合为前所未有的进步铺平道路。