- 夏の2024年号では、顧客、パートナー、従業員をよりよくサポートする方法が強調されています。
- 特別レポートでは、組織がAIの実践を進める方法が示されています。
- 生成AIへの注目が高まっており、高度な分析が薄れつつあります。
- リーダーは、高度な分析とLLM（大規模言語モデル）を組み合わせることで、互いに補完的な機能を持つことが重要である。
- LLMは、未構造データソースを分析に組み込んだり、ビジネス問題を分析モデルに変換したりするのに役立ちます。
- LLMと高度な分析を組み合わせた実験を行い、出力の監視と検証に関するガイダンスを提供します。
- 予測分析は多くの企業でデータ駆動型になっており、LLMを活用してデータの種類を増やしたり、ビジネスステークホルダーとのコミュニケーションを改善したりする機会がある。
自己完結型のAIへの注目が高まる中、高度な分析へのリソース投入が薄れつつあることが示唆されています。リーダーは、高度な分析とLLMを組み合わせることで、互いの能力を最大限に活用する必要があります。LLMは、未構造データの分析への組み込みやビジネス問題の解釈などで有用であり、その活用に関する実験やガイダンスが提供されています。これにより、予測分析やビジネス意思決定において新たな可能性が開かれることが期待されます。
元記事: https://sloanreview.mit.edu/article/how-generative-ai-can-support-advanced-analytics-practice/