Rangkuman Berita - Jebakan Menawan dari Analitik Prediktif dan Apa yang Tidak Akan Dikatakannya kepada Anda

Analisis prediktif dan kecerdasan buatan (AI) semakin banyak digunakan oleh pemimpin bisnis untuk merencanakan masa depan keuangan organisasi mereka. Meskipun alat ini dapat memberikan wawasan yang tampak akurat, ada risiko besar jika terlalu bergantung pada data. Seperti yang dialami oleh Target pada tahun 2022, kesalahan dalam memprediksi perilaku konsumen dapat menyebabkan kerugian besar. Target mengira pola belanja selama pandemi akan terus berlanjut, tetapi ternyata banyak konsumen beralih ke produk yang berkaitan dengan perjalanan dan pertemuan sosial, yang menyebabkan mereka mengalami kelebihan stok dan penurunan nilai saham.

Denise Worrell, seorang ahli desain yang berfokus pada manusia, menekankan pentingnya menggabungkan data kuantitatif dengan wawasan kualitatif untuk memahami perilaku manusia yang kompleks. Meskipun angka memberikan rasa objektivitas, kenyataannya perilaku manusia tidak selalu dapat diprediksi. Contohnya, generasi Boomers lebih suka berbicara dengan orang langsung daripada AI dalam layanan pelanggan, tetapi mereka juga terlibat dengan teknologi AI lebih dari yang diperkirakan. Oleh karena itu, untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, penting bagi perusahaan untuk tidak hanya mengandalkan angka, tetapi juga memahami nilai, emosi, dan motivasi konsumen.

Rangkuman Berita: Jebakan Menawan dari Analitik Prediktif dan Apa yang Tidak Akan Dikatakannya kepada Anda

Rangkuman Berita Serupa

AI Hanya Sebaik Data yang Mendukungnya—Dan Apa yang Bisa Anda Lakukan Tentangnya

Pertanyaan Nyata yang Harus Diajukan Pemimpin Selama (dan Setelah) CES

Apakah Bisnis Anda Tertinggal? Berikut 5 Langkah untuk Meningkatkan Produktivitas Karyawan

Mengapa Pemimpin Harus Membiarkan Karyawan Bereksperimen Lebih Banyak Dengan AI

Masa Depan Pekerjaan: Ketika Keahlian Manusia Bertemu Kemampuan AI

Hentikan Pemborosan Uang Pada AI yang Tidak Berguna. Fokus Pada Data dan Hasil Praktis.

Hentikan Pemborosan Uang pada AI yang Tidak Berguna, Fokus pada Data & Hasil Praktis