Tre tips på hur stora språkmodeller kan omvandla ostrukturerad data till bättre beslutsunderlag

Vilhelm Sundstedt, skribent i förra numret av TFiF bladet, är tillbaka med fler AI-tips. Denna gång berättar han om det han skrev sitt diplomarbete om och arbetat med det senaste året; stora språkmodeller för analys av ostrukturerad data och förbättrat beslutsfattande!

Jämfört med strukturerad data (t.ex. numerisk data i Excel/databaser) utgör ostrukturerad data (t.ex. anteckningar, recensioner och e-postmeddelanden) majoriteten av dagens organisationsdata. Ostrukturerad data har enorm potential för affärsintelligens, men har traditionellt varit opraktiskt att dra nytta av p.g.a. dess komplexitet.

1. Förstå utmaningen med ostrukturerad data och hur språkmodeller kan lösa den

Tänk dig hur simpelt det är att skapa ett linjediagram över en IKEA-hyllas försäljningssiffror, jämfört med hur komplext det är att skapa ett liknande diagram baserat på kundrecensioner för förändringar i kundernas frustration kring monteringsinstruktionerna. En sådan analys kräver bearbetning av tusentals recensioner, identifiering av relevanta kommentarer, klassificering som positiva eller negativa, och sammanställning över tid. Att göra detta manuellt är orimligt tidskrävande. Stora språkmodeller automatiserar processen och gör det möjligt att snabbt omvandla mängder av ostrukturerad text till värdefulla beslutsinsikter.

2. Lär dig tänka analytiskt med stora språkmodeller

Vanliga analysmetoder är summering, ämnesidentifiering och sentimentanalys. Summering hjälper dig att reducera informationsmängden genom att dra slutsatser, filtrera bort irrelevant innehåll, och lyfta fram nyckelpunkter. Ämnesidentifiering låter dig hitta texter som handlar om specifika ämnen eller identifiera återkommande teman i en datamängd. Sentimentanalys analyserar känslor och attityder, exempelvis kundnöjdhet eller missnöje. Metoderna kan även kombineras, t.ex. sentimentanalys av ämneskategorierna produkter eller produktattribut.

3. Utforska nya typer av ostrukturerad data och möjligheter med AI

Med multimodala modeller kan analysen breddas till att inkludera ljud och bild, exempelvis vid prestationsanalys av säljmötesinspelningar. AI kan också kombineras med webbsökningsverktyg för att analysera extern data, såsom hur din produkt jämförs med konkurrenters på Reddit. Med rätt data är möjligheterna stora: du kan t.ex. skapa trendlinjer per kundsegment eller geografiskt område, automatiska varningar för risker och möjligheter samt prediktiva och preskriptiva insikter. AI öppnar dörren till en ny era av beslutsfattande där ostrukturerad data är ett avgörande underlag för strategiska beslut.