למה בכלל לעבוד עם AI בניתוח נתונים?
ה-AI יכול לשמש כ”דאטה אנליסט על סטרואידים” – מודלי שפה מצטיינים בתחומים הבאים:
-
איתור מגמות ודפוסים: יכול לזהות אנומליות או התנהגויות חוזרות.
-
שיחה עם מספרים ומסמכים: שאלות חכמות יובילו לתשובות חכמות.
-
תחזיות מבוססות נתוני עבר: יכול לייצר תחזיות סטטיסטיות.
-
אופטימיזציה: במיוחד בקמפיינים שיווקיים.
-
השוואת תכנון מול ביצוע: וניתוח עמידה ביעדים.
-
ניתוח סנטימנטים: מדוחות, סקרים או נתוני לקוחות.
-
בקרה מקצועית: לווידוא תוצאות ופעולות של עובדים אחרים.
-
ניתוח מהיר של כמויות גדולות: לדוגמה במחלקות HR.
-
תמיכה בקבלת החלטות: על בסיס מידע קונקרטי ומעמיק.
כללי עשה ואל תעשה
מה לא לעשות עם מודלי שפה:
-
הוא לא מחשבון: אל תבקשו ממנו לחשב שורה או טור – זו לא המומחיות שלו. זה לא שהוא לא יכול לעשות את זה, אבל זה פשוט לא הייעוד שלו!
-
אל תבקשו ממנו ליצור לכם קבצים: שוב, גם פה, זה לא שאין לו את היכולת ליצור קבצים, אבל זה מתכון לבאגים וטעויות – אל תנסו לגרום לו לייצר קובץ חדש מתוך שיחה. העתיקו והדביקו את המידע ישירות בקובץ הוורד, האקסל או הפאוורפויינט שאיתו אתם עובדים.
-
אל תבקשו ממנו לערוך קבצי אקסל: הוא לא נועד לערוך קבצים ישירות – אל תבקשו ממנו לבצע מניפולציות בגליונות או קבצים – זה לא הייעוד שלו. אמנם הוא מסוגל לערוך טבלאות דינאמיות לאחר שהועלו לממשק הצ’ט, וזה יכול לעבוד יפה במשימות קטנות ופשוטות, אבל לא ביצירת קבצים מורכבים.
-
לא לעבוד עם מודלים רזים: מודלים “מהירים” לרוב פוגעים בדיוק הניתוח. למשל, במקום לעבוד עם GPT-4o (מודל ישן אך מצוין לטקסטים, אבל לא למשימות מורכבות כמו ניתוח נתונים וקבצים), בחרו במודל ריזונינג כמו o3 ומעלה. במקום לעבוד עם Gemini 2.5 flash בחרו במודל עם יכולות הסקה טובות יותר כמו Gemini 2.5 pro.
מה כן לעשות:
-
השתמשו בבינה מלאכותית כדאטה אנליסט: ראו בה שותפה מקצועית לניתוח ופרשנות נתונים.
שלפו תובנות ומסקנות: ה-AI מצטיין בזיהוי קשרים, דפוסים ומגמות חבויות.
המירו דוחות בין פורמטים: ניתן להפוך דוחות מספריים לטקסטואליים ולהפך – ולהנגיש את המידע לקהלים שונים.
צרו ייצוגים ויזואליים: תנו ל-AI לבנות גרפים, טבלאות, מצגות ודאשבורדים באופן שיטתי ואסתטי.
שוחחו עם הנתונים: ה-AI משמש גם כיועץ – אפשר לנתח איתו מסמכים, טבלאות וקבצים בהקשרים מורכבים.
העדיפו מודלי ריזונינג: מודלים אלה מבוססים על COT (שרשרת מחשבה) ומבצעים ניתוחים מעמיקים, עקביים ואמינים יותר. הם מצוינים במשימות מורכבות, משימות רב-שלביות ויש להם יכולות מתמטיות מעולות, לצד יכולות הסקה מרשימות!
התאימו את הקבצים מראש: סדרו, נקו והכינו את הנתונים כך שיהיו ברורים, קריאים וללא פרטים מזהים.
הלבנת נתונים: חובה!
לפני שמעלים קבצים ל-AI, חובה להלבין את הנתונים:
-
הגנו על מידע רגיש: החליפו פרטים אישיים במספרים.
-
שמות: המירו שמות אישיים או ת”ז למספרים מזהים או השמיטו אותם לגמרי.
-
אל תשתמשו בהסתרה ויזואלית בלבד: מודלים יכולים לקרוא שכבות נסתרות.
-
שנו שמות מוצרים או שירותים: החליפו שמות של מוצרים במק”טים כדי להגן על מידע עסקי. כנ”ל לגבי שמות של חברות ועסקים, או כל פרט מזהה אחר (במיוחד כשמדובר בניתוחים עסקיים ונתונים פיננסיים).
כלל ברזל: אם יש ספק – אין ספק. תמיד להעדיף זהירות יתר. אם אתם לא בטוחים אם מותר לכם להעלות קובץ או מידע כזה או אחר – עדיף לא להעלות! ובכל מקרה, תמיד להתייעץ עם איש ה-IT או הסייבר אצלכם בארגון. או לחלופין – לבקש ליווי מאיש מקצוע במידה ואין כזה.
