Automazione AI · Reporting AI reporting: report automatici dai tuoi dati, con numeri calcolati e testo scritto

Il problema

La maggior parte dei report segue la stessa struttura in ogni periodo di tempo, eppure qualcuno li crea manualmente. I numeri vengono copiati dai sistemi in un foglio di calcolo, un grafico viene ricostruito, i commenti vengono scritti dalla memoria e il risultato viene controllato solo quando c'è tempo per farlo. Gli errori tipici includono numeri dell'ora sbagliata, una formula sovrascritta e commenti che non corrispondono ai numeri. Il rapporto è in ritardo e le persone che potrebbero analizzarlo sono impegnate a prepararlo.

Il flusso di lavoro in sette passaggi

1. Specifica: Il rapporto viene definito una volta: struttura, fonti, numeri, soglie considerate eccezioni, tono e impaginazione.
2. Raccolta dati: Il sistema estrae i dati dalle tue fonti come ERP, CRM, software di contabilità, fogli di calcolo, database e moduli tramite esportazioni o interfacce.
3. Verifiche dei dati: Le regole verificano la presenza di valori mancanti, duplicati e valori anomali prima di segnalare qualsiasi cosa. I problemi sono elencati e non nascosti.
4. Calcolo: Totali, rapporti, variazioni e classifiche vengono calcolati tramite codice o nel database. Il modello linguistico non esegue operazioni aritmetiche.
5. Elaborazione: L'intelligenza artificiale scrive il commento nel tuo stile attorno ai numeri calcolati e collega ciascuna affermazione a un numero o a una fonte. Contrassegna le dichiarazioni che non può supportare.
6. Recensione: Una persona legge la bozza accanto ai numeri, la corregge e la approva. Le correzioni alimentano la corsa successiva.
7. Distribuzione e protocollo: Il report viene inviato come documento, e-mail o pagina nei tuoi strumenti e il registro memorizza la versione dei dati, le regole e l'approvazione.

Per i documenti creati da disegni, foto ed elenchi di posizioni, si applica l'esempio riportato su Pagina di automazione dell'intelligenza artificiale mostra lo stesso schema per una relazione tecnica.

Tre livelli di automazione

Rapporti pianificati da un modello

Un rapporto fisso con cifre fisse, preparato in tempo. Gli strumenti di business intelligence lo fanno già bene e spesso un modello è sufficiente.

Commenti ed eccezioni scritti da AI

I numeri vengono creati come prima e l'intelligenza artificiale aggiunge ciò che richiede tempo: un riepilogo di ciò che è cambiato, le mosse più grandi con probabili cause nei dati e un elenco di eccezioni che richiedono attenzione. Questo livello è adatto per report di gestione e di progetto.

Un agente per notifiche ad hoc

Le persone pongono una domanda in un linguaggio semplice, ad esempio: "Come si sono comportati i primi tre clienti in questo trimestre?" e l'agente crea il report basandosi sugli stessi dati gestiti, con gli stessi controlli e fonti. I diritti di accesso determinano ciò che ogni persona può vedere. Maggiori informazioni sugli agenti di seguito Agenti AI per le aziende.

Sistemi e interfacce

I report si basano su fogli di calcolo, database e sistemi di registrazione, come ERP, CRM e software di contabilità, e vengono creati come documenti Word o PDF, messaggi di posta elettronica o pagine in strumenti come Power BI o Looker Studio. Ci connettiamo tramite le esportazioni e le interfacce fornite da questi sistemi e il layout del report è il tuo modello. I nomi sono solo indicativi e non rappresentano una partnership.

Normativa e rischi

• Precisione e responsabilità: Un rapporto inviato a un consiglio di amministrazione, a un cliente o a un'autorità di regolamentazione è responsabilità della persona che lo approva. La pipeline accelera i test, ma non li sostituisce.
• Protezione dei dati: I report spesso contengono dati personali. È necessario un accordo sul trattamento dei dati con ciascun fornitore (art. 28 GDPR), il trattamento avviene nell'UE o nel Regno Unito e l'accesso è limitato alle persone che necessitano della rispettiva relazione.
• Etichettatura: I testi generati dall'IA pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico devono, ai sensi dell'articolo 50 della legge sull'AI, a meno che non siano stati esaminati da una persona che ha la responsabilità editoriale. I rapporti interni non rientrano in questa regola. Maggiori informazioni qui sotto Requisiti di etichettatura.
• Fuori ambito: I rapporti che classificano o classificano singoli dipendenti o candidati sono ad alto rischio ai sensi della Tabella III dell'AI Act. Non li costruiamo Categorie di rischio.
• Dipendenti: Arte. 4 della legge sull'AI richiede sufficiente Competenza nell'intelligenza artificiale. Questa panoramica è un'informazione generale e non una consulenza legale.

Come misurare i risultati

Confronta alcuni report precedenti con gli stessi report della pipeline. I numeri utili includono il tempo intercorrente tra la fine del periodo di rendicontazione e l’approvazione del rapporto, il numero di correzioni apportate dal revisore, i problemi relativi ai dati identificati prima della rendicontazione, la percentuale di dichiarazioni provenienti da un’unica fonte e la percentuale di rapporti consegnati in tempo. Coordiniamo le misure con voi fin dall'inizio perché i risultati dipendono dai vostri dati e dai vostri rapporti e non promettiamo numeri in anticipo.

Dove questo si applica

• Architetti e ingegneri: Rapporti sul sito ed elenchi di ostacoli, vedere L'intelligenza artificiale per gli architetti.
• Costruzione: I rapporti sui progressi e i diari del sito possono essere trovati su IA della costruzione.
• Vendita al dettaglio ed e-commerce: Per i report settimanali su negozio e assortimento, consulta AI for Retail e AI for eCommerce.
• Servizi finanziari: Dati gestionali e regolamentari con fonti, vedere AI per banche e consulenti finanziari.
• Incontro: Note ed elenchi di azioni come brevi rapporti possono essere trovati su Appunti della riunione dell'AI.