AI analýza softwarových dat: Využijte potenciál umělé inteligence pro růst vašeho podnikání!

Umělá inteligence proniká čím dál více do pracovního i osobního života mnoha lidí, včetně těch, kteří měli o její existenci až donedávna jen mlhavé tušení. Pomáhá nám psát e-maily, do kterých se nám nechce, „předžvýkává“ pro nás dlouhé a nudné texty, abychom jejich čtením nemuseli marnit čas, generuje obrázky, programuje a vytváří vtipná videa. Věděli jste ale, že kromě těchto a celé řady dalších oblastí vám může také pomocipomoct pochopit chování uživatelů vaší aplikace, odhalit slabá místa nabízených produktů a služeb nebo naplánovat škálování vašeho byznysu bez zbytečných nákladů navíc? A co tvorba prototypů (návrhů nových funkcí) pomocí AI? Co vše se lze ze softwarových dat díky AI analýze dozvědět a jak to nastartuje vaše podnikání?

Pokud jste o analýze dat pomocí AI již slyšeli, ale nevíte, co přesně si pod ní představit, je dnešní článek určen právě vám! Dočtete se v něm, jaká data dokáže umělá inteligence běžně analyzovat, jak se tento postup liší od klasické analytiky, pro koho je a není AI datová analýza vhodná a jak se uplatňuje v praxi. Vydejte se ještě dnes na vzrušující cestu k hlubšímu pochopení vašeho softwaru i uživatelských potřeb a dodejte vašemu byznysu nový impulz!

Co je AI analýza softwarových dat a proč se o ni zajímat?

Analýza dat pomocí AI znamená využití strojového učení, technologií zpracování přirozeného jazyka (NLP) a dalších forem umělé inteligence k automatickému procházení velkých datových souborů, detekci vzorců, nepravidelností, korelací a struktur, sestavování přehledů, vytváření predikcí a doporučení dalších kroků. Na rozdíl od klasické datové analytiky, která je založená na uživatelsky předdefinovaných pravidlech, se AI systémy učí na samotných datech a průběžně se zdokonalují.

A proč se o AI datovou analýzu vlastně zajímat? Není to jen další jepičí trend, který za pár měsíců pomine? V žádném případě! Většina organizací dnes při svém řízení a plánování využívá data. Bez nich totiž nelze měřit vůbec nic – ekonomickou výkonnost, efektivitu marketingových aktivit, zákaznickou spokojenost… Teprve kvalitní analýzou je ovšem možné z těchto dat vytěžit opravdu cenné informace, které následně přispějí ke správným rozhodnutím, včasnému rozpoznávání trendů a sestavení funkční obchodní strategie.

Vzhledem k tomu, že technologie umělé inteligence jsou dostupnější než kdy dřív (a zatím stále za velice nízkou cenu vzhledem k jejich provozním nákladům), není vůbec důvod se jich bát. Pokud chcete začít s datovou analytikou pomocí AI, nepotřebujete miliony korun ani serverovou farmu – můžete využít open-source nástroje, API nebo cloudové platformy na bázi předplatného. Umělá inteligence vám pomůže zorientovat se v obřích objemech dat a snížit náklady, zvýšit zisky a optimalizovat nabídku produktů i služeb pro vaši cílovou skupinu.

Jaká softwarová data lze pomocí AI běžně analyzovat?

Umělá inteligence vyniká v identifikaci vzorců, trendů a anomálií v rozsáhlých datových souborech – zejména těch, které jsou příliš velké nebo nepřehledné pro tradiční analýzu. Poradí si s daty prakticky z jakékoli oblasti – ať už se jedná o obří eShop, podnikový informační systém nebo jednoduchou mobilní aplikaci.

Uživatelské chování

Tato data vypovídají o tom, jakým způsobem uživatelé interagují s vaším produktem, webem nebo aplikací. Na co klikají, jaké stránky procházejí, jak moc scrollují, jak dlouhou dobu u vás v průměru stráví a jaké funkce používají. Z těchto dat se dozvíte, které části UI/UX designu je potřeba optimalizovat, jak přizpůsobit uživatelský dojem vaší cílové skupině nebo jak předcházet tomu, aby lidé z vašeho webu odešli bez dokončení nákupu.

Data z transakcí

Z historických dat, jako jsou nákupy, refundace, přihlášení/odhlášení předplatného, objednávky a fakturace můžete vyčíst spoustu cenných údajů, jako je například průměrná hodnota, kterou vám přinese každý zákazník, nebo jaké tržby můžete očekávat v příštím čtvrtletí.

Marketingová a demografická data

Pokud prodáváte nějaký produkt nebo službu, bude vás AI datová analýza určitě zajímat také kvůli marketingu a demografii vašeho publika. Jaké míry prokliků dosahují vaše reklamy? Jaké procento marketingových e-mailů končí ve spamu? Daří se vašim kampaním konvertovat dostatečné množství potenciálních zákazníků? A kdo vlastně tito potenciální zákazníci jsou (věk, pohlaví, vzdělání, zájmy, …)? Tyto a mnohé další údaje vám pomohou optimalizovat výdaje na inzerci a marketing, zaměřit se na ten správný tržní segment a získávat kvalitnější zpětnou vazbu.

Technická data

Umělá inteligence vám pomůže i se získáváním a analýzou technických dat a údajů o výkonnosti vašeho softwaru. Jak rychle se načítají jednotlivé stránky vašeho webu nebo aplikace? Nedochází k příliš častým pádům či chybám, které by mohly narušit uživatelský dojem? Nabízí váš software dostatečně rychlou odezvu? Důkladným rozborem technických ukazatelů můžete identifikovat slabá místa architektury vaší apky a optimalizovat je tak, abyste od sebe uživatele neodháněli častými výpadky a nefunkčními prvky.

Efektivita podpory

Pro dlouhodobou zákaznickou spokojenost je zásadní úroveň uživatelské podpory. Abyste ji však mohli posoudit, musíte opět vycházet z tvrdých dat. Umělá inteligence vám pomůže vyhodnotit účinnost poskytované podpory prostřednictvím chatu, e-mailu, ticketů a hovorů. Jaké jsou nejčastější stížnosti či dotazy a jaká je průměrná doba potřebná k jejich vyřešení? Frustruje uživatele něco? Nedaří se uživatelům opakovaně ve vaší aplikace něco najít nebo mají problém při používání určité funkce? AI datová analýza vám přinese odpovědi na všechny tyto otázky a poradí vám, jak lépe trénovat AI chatboty, jaké informace zahrnout do nejčastějších dotazů a na co školit pracovníky helpdesku.

Co vše AI datová analýza umí a jak se liší od běžné analytiky?

Nyní už víte, jaké typy dat dokáže umělá inteligence analyzovat. Co všechno s nimi ale umí a v čem se liší od klasické datové analytiky?

Samostatnější, kreativnější, inovativnější

Běžné analytické nástroje fungují tak, že uživatel předem definuje konkrétní dotaz, na který hledá konkrétní odpověď. Poté proběhne zpracování a vyhodnocení dat, na jejichž konci dostane uživatel určitý výstup. Naproti tomu umělá inteligence má při procházení dat mnohem větší volnost a může ve velkých datových souborech samostatně objevovat vzorce, korelace a anomálie, které nemusely být uživateli vůbec zřejmé.

Klasická analytika zkrátka pracuje v nastavených mantinelech daných specifickými metrikami (míra konverze, míra opuštění webu, prokliky, …), filtry a časovými rozpětími. Projde data za určité období, vyselektuje je podle požadovaných kritérií a vypočte z nich požadovaný údaj (například míru odlivu zákazníků za posledních šest měsíců).

Umělá inteligence jde vždy po vzorcích. Prohledá všechna data a pokusí se v nich identifikovat neobvyklé chování, skryté vztahy a nenápadné trendy. Pokud zůstaneme u příkladu s mírou odlivu, AI analytika vám může poskytnout hlubší vhled než jen procentuální údaj. Upozorní vás například na to, že uživatelé, kteří přešli za poslední tři měsíce na nižší úroveň předplatného a kontaktovali zákaznickou podporu více než jednou během třiceti dní, vykazují o 47 % vyšší míru odlivu oproti ostatním uživatelům. Tento poznatek vám kromě obyčejného čísla prozradí, kde hledat příčinu úbytku zákazníků a co začít dělat jinak.

Ohlédnutí se do minulosti vs. výhled do budoucnosti

Zatímco tradiční analytika se nejčastěji dívá do minulosti a snaží se popsat to, co se již stalo, umělá inteligence má mnohem lepší schopnosti predikce a doporučení budoucích kroků. AI sice také vychází z historických dat, ale kromě pouhého popisu a výpočtů statistických údajů se snaží předjímat trendy, hledat vzorce v poptávce, upozorňovat na možná rizika a strategicky plánovat alokaci podnikových zdrojů.

Kromě prediktivních schopností se tak mluví i o jejích preskriptivních funkcích. AI analytický nástroj může poskytovat opravdu cílená doporučení přesně na míru dané firmě. Opět se můžeme vrátit k příkladu s odlivem zákazníků výše – jestliže AI analýza odhalí problém v určitém tržním segmentu, může navrhnout zcela konkrétní kroky jako například poskytnutí 10 % slevy na příští obnovení předplatného, personalizované pobídky (upgrade zdarma v případě přihlášení během následujících 7 dní), odeslání notifikací, zapojení uživatelů formou referral programu atd.

Širší záběr dat a neustálé učení se

Standardní analytické nástroje bojují s chaotickými nebo nedostatečně strukturovanými daty. Pro umělou inteligenci však nepředstavují žádný problém. Do AI analytiky můžete „nasypat“ téměř cokoli od textu přes grafy, tabulky, skeny dokumentů, obrázky, grafiky až po audio či videosoubory. Díky technologiím rozpoznávání obrázků, extrakce textu z grafických souborů a zpracování přirozeného jazyka si AI systémy poradí se soubory všech možných formátů a velikostí.

V praxi to znamená, že můžete AI předat třeba veškerou e-mailovou komunikaci podpory se zákazníky a nechat si vytáhnout nejčastější požadavky, stížnosti a problémy. Umělá inteligence může podle tónu a stylu psaní klientů vyhodnotit také jejich spokojenost, případně shromáždit demografické údaje.

Další výhodou umělé inteligence je schopnost učit se i v takto různorodém datovém prostředí. Tradiční analytické dashboardy jsou (bez dalšího vývoje) statické, zatímco AI systémy se adaptují a nasávají „živá“ data. Tomu odpovídá i kvalita jejich výstupů a doporučení, které jsou díky tomu dynamické a personalizované.

Nevýhody zpracování dat pomocí AI

Má zpracování dat pomocí umělé inteligence nějaké nevýhody? Ano, má a je dobré o nich vědět hned na začátku. AI datová analýza je sice zpravidla celkem efektivní a dobře dostupná, to ovšem neznamená, že musí být stejně vhodná pro každého.

Problém „černé krabičky“

Typickou vlastností mnoha AI modelů (hlavně těch na bázi deep learningu) je netransparentnost jejich vnitřní logiky („uvažování“). Jinými slovy: Ani samotní vývojáři nejsou schopni vysvětlit, jakým způsobem model dochází ke svým závěrům a rozhodnutím. V praxi to funguje tak, že uživatel do modelu „nasype“ data, poté proběhne jejich zpracování, do něhož nikdo nevidí, a na konci model poskytne určité výstupy. Ne vždy lze ale zjistit, jaké proměnné algoritmus považoval za důležité, nebo jak spolu interagovaly různé typy vstupních dat.

Nutno zdůraznit, že ne ve všech případech to vadí. Pokud používá AI k analýze dat studentský start-up nebo provozovatel malého eShopu, který chce lépe zacílit příští kampaň na TikToku, mohou být výstupy tohoto zpracování naprosto relevantní i bez znalosti vnitřní logiky AI modelu. Složitější je to v odvětvích, která jsou přísně regulovaná a kde je vyžadováno použití vysvětlitelných postupů a modelů. V oblastech jako bankovnictví a finanční sektor, zdravotnictví nebo právo se s rozhodováním často pojí závažné důsledky, a tak není možné slepě důvěřovat prediktivním nástrojům, do kterých nikdo nevidí.

Kvalita a vypovídací hodnota tréninkových dat

Každý AI model je jen tak dobrý, jak dobrá jsou data, na kterých se učí. Pokud pracuje s historickými daty, která jsou zkreslená, neúplná či nekonzistentní, projeví se to i na jeho schopnosti vytvářet přesné predikce a statistiky.

Toto riziko je o to horší, že výstupy umělé inteligence vypadají po formální stránce většinou velmi přesvědčivě – a to i tehdy, když se nezakládají na pravdě nebo vykazují jiné zásadní nedostatky. Lidé mají tendenci umělé inteligenci někdy až nekriticky věřit a neověřovat si správnost jejích výstupů.

Dalším faktorem je zastarávání AI modelů v případě, že nejsou opakovaně trénovány na nových datech. Chování uživatelů se časem mění, a pokud tyto trendy nebude AI model zohledňovat, budou jeho výstupy čím dál více odtržené od reality.

Hledání vzorců tam, kde nejsou

Hledání vzorců a vzájemných vztahů je základem všech deep learningových modelů. Problém nastává tehdy, když umělá inteligence začne kromě relevantních trendů nacházet ve vašich datech domnělé souvislosti i tam, kde ve skutečnosti žádné nejsou.

AI modely občas vyvozují neadekvátní závěry z jednorázových výkyvů, nepravidelností nebo obyčejného datového šumu. Mohou tak uživatelům předkládat predikce založené na trendech, které sice teoreticky fungují „na papíře“, ale nevypovídají nic o reálném chování uživatelů. Pod vlivem těchto doporučení tak může dojít například ke zbytečnému naskladnění určitého produktu v přesvědčení, že po něm roste poptávka, nebo k chybnému zacílení marketingové kampaně na příliš úzký tržní segment.

Pro koho je analýza dat pomocí AI vhodná?

Spousta lidí si pod řešením umělé inteligence hned představí něco složitého, nákladného, obtížně implementovatelného. Až donedávna tomu skutečně tak mohlo být, ale vše změnil AI boom posledních několika let. AI systémy si dnes mohou dovolit zavádět i startupy a malé a střední podniky, aniž by je to neúměrně finančně zatížilo. Dokonce lze říct, že to jsou právě majitelé začínajících firem, kteří mohou z těchto technologií profitovat nejvíce!

Firmy, které chtějí s datovou analytikou začít co nejdříve

Obrovská výhoda AI analýzy softwarových dat spočívá v tom, že umožňuje velice rychle a při rozumných nákladech překonat mezeru mezi stavem, kdy organizace nepracuje s daty vůbec, a plnohodnotnou datovou analytikou. Vývoj a implementace vlastních datových oddělení, BI dashboardů nebo pipelinů na míru skutečně nějakou dobu trvá a hlavně něco (dost) stojí. Umělá inteligence dnes firmám umožňuje tuto fázi přeskočit a začít s podstatně menším řešením, které nicméně pokryje všechny základní potřeby datové analytiky za zlomek ceny. Platformy jako Microsoft Power BI + Copilot, Google Looker Studio + Duet AI nebo klidně i všem dobře známý ChatGPT nevyžadují žádnou vlastní hardwarovou infrastrukturu ani technické znalosti a jsou k dispozici ihned. Startupy či malé podniky tak mohou během pár hodin začít s analýzou dat alespoň na této elementární úrovni, než budou mít více prostředků na robustnější řešení. Stačí jednoduše vzít nestrukturovaná data, předat je AI a říct jí, co z nich má vyčíst.

Týmy, které potřebují rychlé výstupy

Dalším případem, kdy se využití AI datové analytiky vysloveně nabízí, je časový pres. Pokud potřebujete analytické výstupy rychle a nemáte týdny či měsíce na návrh sofistikovaných dashboardů, můžete si s pomocí výše uvedených a dalších platforem poskládat ad hoc řešení podle potřeby, které vám v co nejkratší době poskytne požadované odpovědi. Ideální například pro produktové manažery nebo marketéry, kteří dostali za úkol připravit v šibeničním termínu novou kampaň na sociální sítě.

Organizace, které si nejsou jisté kvalitou svých dat

AI datovou analytiku lze dále doporučit začínajícím firmám, které ještě pořádně nevědí, zda mají vůbec jejich data nějakou relevanci. Umělá inteligence představuje levný a účinný způsob, jak data rychle přezkoumat z hlediska obsahu a potenciální užitečnosti. Dá se z nich vlastně něco vyčíst? Můžeme se podle nich rozhodovat? Jsou v nich smysluplné vzorce, nebo jen náhodný šum? Nízkonákladové AI řešení může na tyto a další otázky velmi rychle odpovědět a ušetřit tak majitelům firem spoustu problémů do budoucna.

Tvorba prototypů

Dalším případem, kdy se využití umělé inteligence nabízí, je tvorba prototypů (například MVP). AI analytika pomůže v této fázi rychle odhalit trendy, nekonzistence nebo slepá místa, což pomůže při následném vývoji a cílení produktu na příslušný tržní segment. Umožňuje experimentovat s různými metrikami a provádět časté iterace, což je v této situaci důležitější než implementace plnohodnotné analytiky.

Pro koho AI datová analytika vhodná není?

Vzhledem k výše zmíněnému problému „černé krabičky“ není AI analýza softwarových dat vhodná pro organizace působící ve vysoce regulovaném prostředí, jako je bankovní a finanční sektor, zdravotnictví či právo. Problémy při jejím použití mohou nastat také ve chvíli, kdy by někdo chtěl do AI nástroje nahrát historická data za posledních 10 let – jednorázové zpracování takového objemu by bylo nejen technicky komplikované, ale hlavně ekonomicky sebevražedné kvůli spotřebovanému množství tokenů.

Obecně platí, že pokud je organizace dostatečně velká a má stabilní datové toky, vyplatí se jí spíš investovat do plnohodnotné datové infrastruktury a tradičních analytických nástrojů. Ty sice vyžadují delší implementaci, ale nabídnou vyšší přesnost, škálovatelnost a kontrolu nad celým procesem.

Příklad z praxe

Jako praktický příklad využití AI pro účely analýzy dat z dílny ThinkEasy můžeme uvést rozsáhlý projekt Engerio. Tento inzertní systém pokrývající téměř 75 % slovenského internetu pracuje denně s obrovskými datovými objemy, které je potřeba rychle a přesně vyhodnocovat.

V první řadě musí systém rozpoznávat „family-friendly“ obsah článků, ve kterých se mají nativní reklamy zobrazovat. Je nutné vyloučit nevhodný, urážlivý, vulgární či jinak citlivý obsah. Umělá inteligence musí každý článek porovnat s předdefinovanými kritérii vhodnosti a posoudit, zda v něm lze reklamu zobrazit a také zda je článek pro zobrazení reklamy vhodný vzhledem ke svému tematickému zaměření (nativní reklama by měla být nerušivá a v souladu s obsahem článku).

Algoritmy umělé inteligence dále pomáhají zvyšovat příjmy z provozu inzertního systému tím, že vytipovávají články s potenciálně největší čteností. To pomáhá inzerentům k vyššímu dosahu a míře konverze. AI datová analytika se tak stala základním stavebním kamenem úspěchu jednoho z nejkomplexnějších projektů, na kterých jsme se kdy podíleli.

Začněte s analýzou dat pomocí AI ještě dnes!

Přemýšlíte už delší dobu o tom, že by vaše firma potřebovala pracovat s daty, ale obávali jste se vysokých počátečních nákladů a technických překážek při zavádění analytiky? Nebo naopak finanční prostředky na plnohodnotné analytické řešení máte, ale nevíte o nikom, kdo by jej pro vás dokázal navrhnout od A do Z a hladce jej integrovat se stávajícími systémy ve vaší organizaci?

Po přečtení dnešního článku už víte, že díky AI nástrojům může s datovou analytikou začít opravdu kdokoli a kdykoli. Je ale samozřejmě, že vše jde mnohem lépe s důvěryhodným a profesionálním partnerem po boku. Vývojáři z Think Easy mají s návrhem a realizací analytických systémů bohaté zkušenosti, takže vás spolehlivě provedou procesem vývoje i nasazení. Stačí si prostřednictvím našeho kontaktního formuláře domluvit nezávaznou schůzku, na které vše probereme a doporučíme vám vhodný postup. Těšíme se i na váš projekt!