Positive effekter av kunstig intelligens og maskinlæring 

Her har vi trukket frem noen positive effekter for analysebransjen. Noen av de positive effektene kan utnyttes allerede nå, andre ligger noe lengre frem i tid. 

Økt produktivitet 

KI kan automatisere en rekke prosesser, inkludert datainnsamling, koding, analyse og rapportering. Dette vil redusere tiden det tar å fullføre prosjekter og øke produktiviteten i analyseprosjektene. 

Økt effektivitet 

Ved hjelp av KI kan man raskt trekke ut essensen i et datamateriale og skissere oppsummeringer og forbedringsområder. På denne måten vil det frigjøres tid til å grave etter den dypere innsikten. 

Forbedret analyse  

KI-algoritmer kan analysere store mengder data raskere og mer grundig enn mennesker. Dette vil kunne bidra til bedre innsikt og mer nøyaktige resultater, som igjen kan resultere i bedre beslutninger. 

Større nøyaktighet  

KI-algoritmer kan identifisere subtile mønstre og sammenhenger i dataene som menneskelige analytikere kanskje går glipp av, noe som fører til mer nøyaktige analyser. 

Nye analysemetoder  

KI-teknologi kan åpne for nye metoder for datainnsamling og analyse, for eksempel gjennom bruk av maskinlæring og naturlig språkbehandling. Dette kan utvide horisonten for hva som er mulig innen analysebransjen. 

Personalisering  

Ved hjelp av KI kan analysebyråer tilby skreddersydde analyser basert på enkeltkunders behov, noe som øker relevansen av innsikt og forbedrer beslutningstakingen. 

Språkbarrierer viskes ut 

Ved hjelp av naturlig språkbehandling kan KI hjelpe oss med å oversette, kode, forstå og forbedre tekst på forskjellige språk, både skriftlig og muntlig.    

Økt læringstakt og -evne 

Ved hjelp av KI kan man utføre analyser og oppgaver man tidligere ikke hadde kompetanse til, både fordi kunstig intelligens kan utføre selve oppgavene, og fordi den kunstige intelligensen kan forklare hva man bør gjøre og hvorfor. På denne måten økes både læringstakten og læringsevnen for den enkelte og for organisasjonen.  

Negative effekter av kunstig intelligens og maskinlæring 

Her har vi trukket frem noen negative effekter kunstig intelligens kan få for analysebransjen på sikt.  

Tap av arbeidsplasser 

KI kan automatisere mange av oppgavene som utføres av analytikere og forskere, samt at KI vil bidra til økt produktivitet og effektivitet. Dette kan føre til behov for færre menneskelige ressurser og tap av arbeidsplasser i bransjen på sikt. 

Etikk og personvern 

Bruken av KI i analysebransjen reiser spørsmål om etikk og personvern. For eksempel kan KI brukes til å samle inn og analysere sensitive personopplysninger uten at individet gir sitt samtykke. Dette gjelder også ved transskriberinger og oversettelser. Dette må tas på høyeste alvor. 

Mangel på forståelse og tillit 

Mange mennesker forstår ikke helt hvordan KI fungerer og kan være skeptiske til resultatene som genereres av KI. Og det med rette ettersom KI baserer seg på tilgjengelig data, og ikke all data er «sann». I tilfeller med mangel på tilgang til hvilken input KI baserer output på, vil en sunn skepsis være fornuftig. 

Avhengighet av teknologi 

Økt bruk av KI i analysebransjen kan føre til at analytikere blir mer avhengige av teknologi. Dette kan potensielt redusere evnen til å tenke kritisk og utføre manuelle analyser når det er nødvendig. 

Kjøpere av analyseprosjekter kan gjør flere oppgaver selv 

Ved hjelp av KI kan kundene til analysebyråene etter hvert utføre flere av oppgavene knyttet til analyseprosjekter selv. Dette vil potensielt kunne forflytte arbeidsplasser fra byrå til kunde. 

Redusert behov for nye primærdata 

KI blir stadig bedre til å søke etter svar fra eksisterende informasjon og produseres svar istedenfor data. Slike svar kan deretter utvides eller oppsummeres ytterligere. I visse situasjoner kan dette være tilstrekkelig.  

Økte investeringer i teknologi og teknologiske ressurser 

For å utnytte potensialet som ligger i kunstig intelligens og maskinlæring, kan det kreves andre ressurser enn de ressursene som i dag er tilgjengelige i bransjen. 

Reguleringer og lovgivning holder ikke tritt med utviklingen 

EU jobber med direktiver knyttet til KI, men det går for sakte i forhold utviklingen.  Dessuten vil nok trussel-aktører uansett utnytte mulighetsrommet og ignorere reguleringer og lovverk. 

Bruksområder innen markedsanalyse 

Her har vi trukket frem bruksområder for analysebransjen. Noen av disse er i bruk allerede, andre ligger lengre frem i tid. 

Automatisering 

KI kan automatisere repeterende manuelle oppgaver og innsamling av store datamengder fra ulike kilder.  

Datarensning 

KI kan bidra til å identifisere og fjerne mangelfull, duplisert eller irrelevant informasjon fra datasett, slik at analytikerne kan fokusere på de mest relevante dataene. 

Tekstanalyse 

Ved hjelp av naturlig språkbehandling (NLP) kan KI analysere og kode store tekstdata, identifisere temaer, sentiment og mønstre. 

Tale- og lydanalyse  

Tale- og lydopptak kan ved hjelp av NLP transkriberes og analyseres for å identifisere temaer og trender. 

Bilde- og videoanalyse 

Ved hjelp av teknikker som dyp læring kan KI benyttes til å analysere visuelle data og for å identifisere trender og mønstre i dataene.  

Presentasjon av innsikt  

KI kan benyttes til å generere visuelle modeller eller presentasjoner basert på undersøkelsesfunn og til å skape bildeillustrasjoner for å fremheve innsikten.  

Emosjonell Analyse 

KI vil også kunne benyttes til å analysere menneskelige følelser, holdninger og meninger for å oppnå dypere markedsinnsikt. 

Prediktiv analyse 

Maskinlæring kan brukes til å analysere historiske data for å utvikle modeller som kan forutse fremtidige atferd eller hendelser.  

Sanntids analyse 

Ved å kombinere KI med big data og Internet of Things (IoT), kan nye analysemetoder bidra med datadrevne beslutninger i sanntid. 

Virtuell forskning 

Virtuell forskning refererer til systemer som anslår hva ekte mennesker ville ha sagt hvis de hadde blitt spurt. Det finnes allerede noen systemer som gjør dette, for eksempel innen eye tracking (virtuell øyesporing), som anslår hva ekte øyesporing ville ha vist med relativt høy nøyaktighet. 

Simuleringer 

KI kan benyttes til å simulere forskjellige scenarier for å identifisere de mest effektive strategiene.  

Automatiske dybde-intervjuere 

På lengre sikt kan man se for seg at det utvikles boter som er gode nok til å gjennomføre kvalitative intervjuer, som deretter automatisk oppsummerer informasjonen i en resultatrapport.