Meningkatkan Kualitas Analisis dalam Teknologi Analitik Agensial

Teknologi analitik agensial telah mengubah wajah analitik perusahaan dalam beberapa tahun terakhir, terutama dengan membuat analitik lebih mudah diakses bagi pengguna di seluruh organisasi. Namun, ada masalah yang perlu diatasi: kualitas analisis yang dihasilkan oleh agen masih jauh dari harapan. Kurang dari setengah dari analisis yang dihasilkan oleh agen di organisasi yang diteliti dalam laporan ini berdampak pada peningkatan bisnis. Meskipun sebagian besar responden memuji kualitas analisis deskrptif yang dihasilkan oleh agen, ulasan tentang analisis preskriptif mereka—yaitu analisis yang digunakan untuk mengambil tindakan—adalah campur aduk. Kegagalan untuk menghasilkan analisis yang meningkatkan bisnis menghilangkan keuntungan yang diharapkan dari investasi dalam teknologi analitik agensial. Lebih buruk lagi, analisis yang bermasalah dapat menyebabkan kerusakan reputasi atau keuangan. Laporan ini mengukur bagaimana perusahaan memandang kualitas output yang dihasilkan oleh agen analitik mereka dan menjelajahi bagaimana organisasi mencari cara untuk meningkatkan kualitas analisis dan membuat agen bekerja lebih keras untuk bisnis mereka. Beberapa temuan penting dari laporan ini meliputi: Teknologi analitik agensial baru saja mulai memberikan hasil. Rata-rata, 48% dari analisis yang dihasilkan oleh agen analitik di perusahaan yang diteliti dalam laporan ini menghasilkan tindakan yang meningkatkan bisnis. Ini merupakan kemajuan yang signifikan dari rata-rata 37% yang dihasilkan oleh tindakan yang meningkatkan bisnis satu tahun yang lalu. Namun, ini berarti bahwa lebih dari setengah dari analisis yang dihasilkan oleh agen analitik hari ini masih gagal membantu bisnis. Kualitas analisis yang lebih baik memberikan keuntungan bisnis yang jelas. Di sejumlah kecil organisasi, yang kita sebut 'pemimpin analisis', agen AI bekerja dengan lebih baik dari rata-rata. Di grup ini, lebih dari 70% dari analisis agen menghasilkan tindakan yang meningkatkan bisnis. Pemimpin analisis juga memberikan nilai yang lebih tinggi pada kualitas analisis agen mereka dibandingkan dengan responden secara keseluruhan. Perbedaan kualitas analisis paling jelas terjadi pada analisis preskriptif. Konteks bisnis yang kurang menyebabkan kualitas analisis yang buruk. Ketika agen analitik menghasilkan analisis kualitas yang buruk, alasan utama adalah kurangnya konteks bisnis, seperti yang dikatakan oleh 55% dari eksekutif yang diteliti. Data yang terfragmentasi atau tidak dapat diakses adalah faktor lain yang signifikan, menurut 45%. Pemimpin analisis lebih sedikit yang mengatakan agen mereka mengalami kesulitan dalam akses konteks. Beban analisis yang berlebihan menghambat efektivitas agen. Di sebagian besar organisasi yang diteliti, agen analitik menghasilkan terlalu banyak analisis untuk dievaluasi dan diambil tindakan. Kurang dari sepertiga organisasi dapat mengevaluasi semua analisis agen; sebagian besar melakukan evaluasi satu per satu, dan proses ini saat ini sangat intensif secara manusia. Pengawasan dan semantik adalah area fokus untuk meningkatkan analisis. Perusahaan yang diteliti dalam laporan ini memprioritaskan inisiatif yang memungkinkan analisis agen yang lebih baik dengan memperkuat pengawasan AI dan data (dikatakan oleh 60%). Mereka juga menambahkan lapisan semantik ke arsitektur data mereka (45%). Ahli yang diwawancarai setuju bahwa lapisan semantik sangat penting untuk memastikan agen yang berkinerja tinggi. Laporan ini menunjukkan bahwa teknologi analitik agensial masih dalam tahap awal dalam memberikan hasil yang signifikan. Meskipun ada kemajuan, masih banyak tantangan yang perlu diatasi untuk meningkatkan kualitas analisis dan membuat agen bekerja lebih keras untuk bisnis. Organisasi yang ingin memanfaatkan keuntungan teknologi analitik agensial perlu memprioritaskan pengembangan kualitas analisis dan meningkatkan efektivitas agen. Dengan demikian, mereka dapat menghasilkan analisis yang lebih baik dan meningkatkan keuntungan bisnis mereka. Di sisi lain, organisasi yang gagal meningkatkan kualitas analisis dan efektivitas agen berisiko kehilangan keuntungan yang diharapkan dari investasi dalam teknologi analitik agensial. Lebih buruk lagi, analisis yang bermasalah dapat menyebabkan kerusakan reputasi atau keuangan. Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk memahami tantangan yang ada dan mengambil langkah-langkah yang tepat untuk meningkatkan kualitas analisis dan efektivitas agen.