Uso de AI con análisis de datos

Información de Concepto

Comando AICOMMAND

Puede utilizar el comando de AI de Analytics y un  servicio de AI externo para incorporar AI en su análisis de datos. Esta opción sin código o código bajo le permite introducir un mensaje de usuario en lenguaje natural en la interfaz de Analytics que describe el análisis que desea que realice el servicio de AI y el tipo de resultados que desea devolver.

Nota

El servicio de AI externo no es proporcionado por Diligent. Debe ser proporcionado por su organización.

Solo conéctese a un servicio de AI externo que haya sido aprobado para su uso por su organización. Asegúrese de seguir todos los protocolos de seguridad si tiene la intención de transmitir datos confidenciales desde Analytics al servicio de AI.

Los resultados de AI pueden contener imprecisiones o errores. Utilice un método alternativo para verificar los resultados si se requiere una precisión absoluta.

Uso previsto del comando de AI

El comando de AI está pensado para ampliar o aumentar las capacidades de análisis de datos existentes en Analytics, no para reemplazarlas. La AI puede ser particularmente útil para realizar análisis cualitativos de datos basados en texto, incluidos datos no estructurados en campos de texto libre. Mediante la inferencia, la AI puede procesar texto y extraer su significado, intención y contexto, o identificar patrones. Este análisis cualitativo basado en inferencias es difícil o imposible de realizar utilizando el conjunto de comandos existente de Analytics, que es cuantitativo y basado en reglas.

También puede utilizar la AI para investigar rápidamente información disponible públicamente en internet e incorporar los hallazgos en los análisis de datos que esté diseñando en Analytics. Por ejemplo, podría pedirle a la AI que evalúe la reputación de proveedores individuales en una tabla de proveedores, o la razonabilidad de los reclamos de gastos.

Mediante el comando de AI, puede agregar este tipo de análisis a su trabajo en Analytics:

  • ClasificaciónClasificación de las respuestas de encuestas de riesgo en categorías tales como operativas, estratégicas, financieras y sistémicas

  • Análisis de sentimientoAnálisis de sentimiento y categorización de reseñas de clientes, comentarios de empleados, preguntas abiertas de encuestas o transcripciones de entrevistas

  • Limpieza de datosLimpieza de Información de Identificación Personal (PII) en las descripciones de transacciones

  • EvaluaciónValoración y evaluación de proveedores basada en el nombre y la dirección del proveedor

  • ComparaciónComparación de descripciones y montos de gastos para verificar su razonabilidad y detectar anomalías

  • CorrelaciónMedición de la correlación entre datos de texto libre y campos cuantitativos, como calificaciones o puntuaciones numéricas

Ejemplos de comandos de AI

Los siguientes ejemplos ilustran tres aplicaciones útiles del comando de AI. Existen muchas otras aplicaciones prácticas. Realizar cualquiera de estas tareas manualmente requeriría muchísimo tiempo.

  • Evaluación de proveedores mediante AIAprovecha la información disponible públicamente para evaluar rápidamente la validez básica de cada proveedor en una tabla de proveedores.

  • Revisión de gastos mediante AIConsidera la descripción del gasto, el costo unitario y la información pública disponible sobre bienes y servicios para verificar la razonabilidad de los reclamos de gastos.

  • Análisis de sentimiento mediante AIProcesa texto no estructurado en un campo de comentarios de clientes para inferir sus sentimientos o percepciones, y categoriza los comentarios según los resultados.

Evaluación de proveedores mediante AI

Usted desea realizar una verificación básica de una tabla de proveedores para detectar posibles proveedores ficticios. Para ello, ingresa los campos de nombre y dirección del proveedor en el servicio de AI y le solicita que categorice a los proveedores como COMMON (Común), RARE (Poco común) o UNKNOWN (Desconocido).

Instrucción del usuario ¿Es este un proveedor comúnmente conocido? El valor de salida debe ser COMMON si es común, RARE si es conocido, pero poco común, y UNKNOWN en cualquier otro caso.
Respuesta de la AI

Industrial Business Equip, 6 E Monroe St Ste 1004, RARE

Officemax 896, 2300 E Highland Dr, COMMON

Staples 500, 2910 E Harding Ave, COMMON

Ingras Garden Images, 1203 N 4th St, UNKNOWN
Cómo ayuda la AI El proceso de AI aprovecha una gran cantidad de información pública disponible sobre proveedores y realiza rápidamente una evaluación de la validez de cada uno en la tabla de proveedores.

Usted puede configurar el prompt del usuario de la manera que mejor le convenga. En lugar de una clasificación de tres categorías, podría preferir algo más detallado, como:

  • Empresa líder establecida

  • Proveedor establecido

  • Alguna información disponible

  • Desconocido

Revisión de gastos mediante AI

Usted desea revisar las transacciones de tarjetas de compra (P-cards) y marcar cualquier gasto donde exista una discrepancia entre el artículo o servicio y el precio de compra. Para ello, ingresa la descripción del gasto y los campos de costo en el servicio de AI y le solicita que evalúe si el gasto es razonable.

Instrucción del usuario Dada la combinación de Descripción y Costo unitario, indique si el costo es típico o inusual.
Respuesta de la AI

Estantería de acero de 5 estantes, 112.50, Precio típico para estanterías metálicas básicas.

Librero Urban de 60", cerezo, 276.20, Precio típico para un librero de madera de calidad.

Botella de agua de acero inoxidable, 312.90, Inusualmente alto para una botella de agua.

Silla de operador de computadora de respaldo alto de lujo, 532.00, Típico para una silla ergonómica.

Carpeta de archivos roja legal, 13.10, Levemente alto para carpetas de archivos.

Papel de color gris carta Cascade, 22.50, Inusualmente alto para papel de color.
Cómo ayuda la AI El proceso de AI aprovecha una gran cantidad de información pública disponible sobre el precio de bienes y servicios y realiza rápidamente una evaluación de la razonabilidad de cada gasto en la tabla de transacciones de tarjetas de compra (P-cards).

Análisis de sentimiento mediante AI

Usted desea realizar un análisis de sentimiento y una categorización del campo de comentarios de texto libre en una tabla que contiene reseñas de hoteles de clientes. Le solicita al servicio de AI que categorice los comentarios según las seis emociones humanas básicas.

Breve instrucción del usuario

Instrucción del usuario Realice un análisis de sentimiento en el campo reviews_text y categorice las reseñas según las siguientes emociones humanas básicas: Felicidad, Ira, Miedo, Tristeza, Asco, Sorpresa.

Comentario del huésped n.o 1

Malo: Un poco de ruido del tren elevado (“L”) abajo, aunque pensándolo bien, eso es parte del carácter de la ciudad. Bueno: Limpieza general, se siente nuevo, personal amable y eficiente, ¡excelente hora feliz! Ubicación excelente.
Respuesta de la AI n.o 1

Felicidad; generalmente positivo a pesar de la ligera preocupación por el ruido.

Comentario del huésped n.o 2

Malo: La tarifa de la habitación fue terrible; teníamos una tarifa de Booking.com que no se respetó, lo que arruinó la estancia y supuso una gran diferencia. ¡Hasta la fecha no tenemos ninguna explicación! Bueno: Ubicación

Respuesta de la AI n.o 2

Ira; frustración por la discrepancia en la tarifa a pesar de la buena ubicación.
Cómo ayuda la AI

El servicio de AI procesa el texto no estructurado en el campo de comentarios de los clientes y puede inferir:

  • Los sentimientos o la percepción del cliente

  • La intensidad del sentimiento

  • Sentimientos contradictorios

La inferencia de la AI se basa en la elección de palabras específicas del cliente, los intensificadores y modificadores (“muy”, “extremadamente”, “un poco”), la presencia de sarcasmo o ironía, y diversos aspectos lingüísticos y contextuales adicionales del texto del comentario.

El proceso de AI se basa en todos los aspectos de la inferencia y, de esta manera, asigna cada comentario a una de las seis emociones humanas básicas.

Instrucción para el usuario extensa y muy específica

Consejo

Puede pedirle a un chatbot de AI en línea, como ChatGPT, que cree una instrucción para usted y, luego, refinarla según sea necesario. Por ejemplo, podría indicarle al chatbot: “Dame una buena instrucción para realizar un análisis de sentimiento en el campo de comentarios de clientes de una tabla de reseñas de hoteles”.

Instrucción del usuario

Usted es un analista de datos experto, especializado en el análisis de comentarios de clientes para el sector hotelero.

Su tarea es evaluar el sentimiento de cada comentario de los clientes sobre una estancia en un hotel.

Para cada comentario ingresado, devuelva una respuesta con:

sentiment (sentimiento): uno de los siguientes: Positivo, Neutral o Negativo.

sentiment_score (puntuación_sentimiento): un valor numérico de -1.0 (muy negativo) a +1.0 (muy positivo).

key_reasons (razones_clave): una lista corta (de 1 a 3 frases) que explique qué impulsó el sentimiento (p. ej., personal amable, habitación sucia, excelente ubicación).

themes (temas): los aspectos principales mencionados, elegidos de entre: personal, limpieza, comida, instalaciones, ubicación, valor, comodidad, servicio, reservación, otro.

Importante:

Considere el tono, el contexto y los modificadores (p. ej., “nada mal” = levemente positivo).

Si el sentimiento es mixto, base la calificación en la impresión general.

Sea conciso y coherente en todas las reseñas.

Ejemplo de entrada: La habitación estaba limpia y el personal fue de gran ayuda, pero el Wi-Fi no funcionaba.

Ejemplo de salida esperada:

sentiment: Positivo/a

sentiment_score: 0,4

key_reasons: habitación limpia, personal amable, mal Wi-Fi

themes: limpieza, personal, instalaciones

Comentario del huésped n.o 1

Hotel totalmente nuevo en una zona comercial nueva frente al agua. Fácil acceso desde la autopista. Personal amable, habitaciones limpias, camas cómodas. La única queja es que la oferta completa del desayuno de Hampton Inn no estaba disponible en las dos ocasiones que bajamos (a las 7:00 a. m. y a las 9:00 a. m. un sábado). La comida a las 9:00 a. m. había estado en el recipiente demasiado tiempo. Aun así, había más opciones que el desayuno continental de otros lugares, incluidos waffles para preparar uno mismo y deliciosos burritos de huevo. El costo del estacionamiento en el garaje comunitario fue gratuito con la llave de la habitación e incluso incluyó un buzón conveniente para dejar la llave al salir definitivamente. Alberca, pero sin tina de hidromasaje.
Respuesta de la AI n.o 1

sentiment: Positivo/a

sentiment_score: 0,6

key_reasons: habitaciones limpias, personal amable, problemas con el desayuno

themes: limpieza, personal, comida

Comentario del huésped n.o 2

Malo: La coordinación parecía estar fallando. Tuvimos que esperar muchísimo tiempo por el desayuno, más que personas que habían llegado después de nosotros. Tuvimos que esperar muchísimo tiempo para que el valet trajera nuestro coche; parecía haber algún tipo de problema de comunicación. Fueron amables al respecto, y nosotros también, pero parecía ser una constante, lo cual fue un poco decepcionante. Bueno: Habitación muy bien equipada, excelente ubicación.

Respuesta de la AI n.o 2

sentiment: Neutral

sentiment_score: 0,3

key_reasons: habitación agradable, tiempos de servicio lentos

themes: servicio, instalaciones
Cómo ayuda la AI

Además de la inferencia y la clasificación básica descritas en el ejemplo anterior, este análisis de AI más exhaustivo proporciona múltiples componentes útiles en el resultado.

  • La puntuación de sentimiento detallada, derivada de las palabras reales del cliente, puede proporcionar una métrica cuantitativa más confiable que la típica calificación de 1 a 5 estrellas asignada por el usuario.

  • La agrupación de comentarios por temas podría ayudar a la gerencia del hotel a decidir dónde enfocar su atención y sus recursos.

Cómo trabajar eficazmente con un servicio de AI

Normalmente, un servicio de AI limita la cantidad de datos que procesa en cada operación. Los registros de una tabla de Analytics se envían al servicio de AI en lotes para aumentar la probabilidad de mantenerse dentro de los límites de datos. El procesamiento por lotes ayuda, pero también debe seguir estas pautas para optimizar el rendimiento y los tiempos de respuesta del comando de AI:

  • Envíe solo los campos que sean estrictamente necesarios para su objetivo de análisis.No envíe toda la tabla de origen. Incluya un campo de identificador único. Si incluye un identificador único en los datos que envía, podrá unir o relacionar la tabla devuelta por el servicio de AI con la tabla de origen original. Para obtener más información, consulte Cree un campo de identificador único.

  • Limite el número de registros que envíaDepure los conjuntos de datos realizando pasos de preparación y curaduría de datos antes de enviarlos a un servicio de AI.

  • Utilice el servicio de AI para análisis cualitativosNo utilice un servicio de AI para análisis numéricos o cuantitativos a gran escala. Este tipo de análisis se realiza de forma más rápida y eficiente localmente, utilizando las operaciones existentes de Analytics, como ordenar, clasificar, resumir o estratificar.

Antes de comenzar

Estos requisitos previos deben cumplirse antes de poder utilizar el comando de AI:

  • Instalación de Python

    Debe instalar y configurar una versión compatible de Python en la computadora donde se ejecutará el comando. También debe instalar dos librerías de Python: Pandas y OpenAI Python API. Para obtener más información, consulte Configuración de Python para uso con Analytics.

  • Configuración de conexión para un servicio de AI

    En el cuadro de diálogo Opciones, debe especificar los valores de configuración necesarios para conectar Analytics con un servicio de AI externo. Para obtener más información, consulte Configuración de conexión para un servicio de AI externo.

Analizar datos utilizando un servicio de AI externo

Utilice el comando de AI para enviar datos a un servicio externo para su análisis.

  1. Abra la tabla que contiene los datos.

  2. En el menú principal de Analytics, seleccione Analizar > Comando de AI.

    Si aparece un mensaje solicitando una clave API para un servicio de AI, deberá especificarla en el cuadro de diálogo Opciones. Para obtener más información, consulte Configuración de conexión para un servicio de AI externo.

  3. Seleccione Seleccionar campos y especifique uno o más campos para enviar al servicio de AI.

    Nota

    Limite la cantidad total de datos enviados al servicio de AI especificando únicamente aquellos campos que sean estrictamente necesarios para su objetivo de análisis.

    Incluya un campo de identificador único si desea unir o relacionar la tabla devuelta por el servicio de AI con la tabla de origen original. Para obtener más información, consulte Cree un campo de identificador único.

  4. Opcional. Para obtener más información, consulte Crear un campo de identificador único.

    El filtro debe incluir al menos un registro de la tabla. Si el filtro excluye todos los registros de la tabla, Analytics mostrará un error y el comando de AI no se ejecutará.

    Para obtener más información sobre cómo crear expresiones con el generador de expresiones, consulte Crear expresiones utilizando el Generador de expresiones.

  5. En el cuadro de texto A, especifique un nombre para la tabla que contendrá los datos devueltos por el servicio de AI.

    Puede hacer clic en A y utilizar el explorador de archivos para navegar hasta la carpeta donde desea almacenar la tabla de datos devuelta.

    Nota

    Los nombres de las tablas de Analytics tienen un límite de 64 caracteres alfanuméricos, sin incluir la extensión .FIL. El nombre puede incluir un guión bajo ( _ ), pero no puede incluir ningún otro carácter especial ni espacios. El nombre no puede comenzar con un número.

  6. Seleccione Utilizar la tabla de salida si desea que la tabla se abra automáticamente al finalizar la operación.

  7. Realice una de las siguientes acciones:

    • Deje en blanco el campo Python Script (Script de Python) para utilizar el script de Python predeterminado de Analytics para interactuar con el servicio de AI.

    • Utilice su propio script de Python para interactuar con el servicio de AI.

      En el campo Python Script, especifique la ruta de archivo y el nombre del script de Python que desea utilizar.

      Por ejemplo: C:\Users\<account_name>\Documents\ACL Data\<analytics_project_name>\Python_scripts\your_python_script.py

      Puede especificar una ruta relativa al script de Python, o solo el nombre del archivo del script si este se encuentra en la carpeta del proyecto de Analytics.

      Puede hacer clic en Examinar y navegar hasta el script de Python en su computadora.

      Para obtener más información, consulte Uso de su propio script de Python.

  8. En el campo de textoUser Prompt (Instrucción del usuario), especifique la instrucción que desea enviar al servicio de AI.

    La instrucción le indica al servicio de AI cómo procesar los datos de entrada que usted envía y qué resultados desea que el servicio le devuelva. Para ver algunos ejemplos de instrucciones, consulte Ejemplos de comandos de AI.

    Para aumentar su espacio de trabajo, seleccione Editar instrucción y abra el Creador de instrucción del usuario. Puede hacer doble clic en los nombres de los campos en la lista de Campos disponibles para agregarlos rápidamente al campo de texto de la Instrucción del usuario.

    Nota

    No incluya comillas dobles ( " ) en el campo Instrucción del usuario. Las comillas dobles hacen que el comando falle. Puede utilizar comillas simples ( ' ) en este campo.

  9. Asegúrese de que el campo Modelo de AI contenga la información correcta del modelo de AI.

    Si es necesario, puede actualizar la información del modelo de AI.

    El campo Modelo de AI se rellena automáticamente utilizando el valor especificado en el cuadro de diálogo Opciones (Herramientas > Opciones > Sistema). Para obtener más información, consulte Configuración de conexión para un servicio de AI externo.

  10. Asegúrese de que el campo URL base de AI contenga la URL completa de la API del servicio de AI.

    Si es necesario, puede actualizar la URL de la API del servicio de AI. Si es necesario, puede actualizar la URL de la API del servicio de AI. Si llega a actualizar la URL, es muy probable que también deba actualizar la Clave API de AI en el cuadro de diálogo Opciones, que es el valor de la contraseña o clave de licencia necesaria para la autenticación con el servicio de AI.

    El campo URL base de AI se rellena automáticamente utilizando el valor especificado en el cuadro de diálogo Opciones (Herramientas > Opciones > Sistema). Para obtener más información, consulte Configuración de conexión para un servicio de AI externo.

  11. Opcional. En el campoTamaño del lote, especifique el número de registros que se incluirán en cada lote enviado al servicio de AI.

    Si deja el campo en blanco, se utilizará el tamaño de lote predeterminado de 100 registros. Especificar un número menor que 100 reduce la cantidad total de datos enviados al servicio de AI con cada lote. Reducir la cantidad de datos por lote aumenta la probabilidad de mantenerse dentro de los límites de datos del servicio de AI.

  12. Opcional. En la ficha Más del cuadro de diálogo, especifique cualquier opción que quiera utilizar.

    Para obtener más información, consulte Ficha Más.

  13. Para ejecutar el comando, haga clic en Aceptar.

    En la tabla de salida devuelta por el servicio de AI, el campo único ai_response contiene los resultados del análisis de AI.

    El comando puede tardar unos minutos en ejecutarse, dependiendo de la cantidad de datos que envíe al servicio de AI. Considere enviar inicialmente un conjunto de prueba pequeño de 100 registros para que pueda darse una idea rápida del tipo de resultados que se devuelven.

    Si recibe un mensaje de error y el comando de AI no se ejecuta, intente reducir el tamaño del lote a 50 o 25 registros. Para obtener más información, consulte Cómo trabajar eficazmente con un servicio de AI.

    Nota

    Si el campo ai_response contiene múltiples componentes o elementos, puede aislarlos en campos separados utilizando las técnicas estándar de Analytics. Para obtener más información, consulte Separe múltiples componentes en el campo ai_response.

Opciones del cuadro de diálogo Comando de AI

Ficha Más

Opción Descripción
Todo Procesa todos los registros de la vista (selección predeterminada).
Primeros Procesa desde el primer registro de la tabla e incluye únicamente la cantidad especificada de registros.
próximo

Procesa desde el registro actualmente seleccionado en la tabla e incluye únicamente la cantidad especificada de registros.

Nota

El número de registros especificados en las opciones Primero o Siguiente hace referencia tanto al orden físico o al orden indexado de registros en una tabla, y hace caso omiso de cualquier filtrado u ordenación rápida aplicados a la vista. Sin embargo, los resultados de las operaciones analíticas respetan cualquier filtrado.

Si a una vista se aplica ordenación rápida, Siguiente se comporta como Primero.
Mientras

Utiliza un enunciado WHILE para limitar el procesamiento de registros en la tabla principal basándose en un criterio.

Los registros de la vista se procesan únicamente mientras la condición especificada se evalúe como verdadera. Tan pronto como la condición se evalúa como falsa, el procesamiento termina, y no se consideran más registros. Para obtener más información, consulte Crear expresiones utilizando el Generador de expresiones.

Cree un campo de identificador único

Si desea unir la tabla devuelta por un servicio de AI con la tabla de origen original, pero no cuenta con un campo de identificador único, puede utilizar la función RECNO( ) para crear uno antes de usar el comando de AI.

  1. En la tabla de origen, cree un campo calculado llamado record_number que utilice la siguiente expresión:

    RECNO( )

    Para cada registro de la tabla, la función RECNO( ) agrega el número de registro único en el campo record_number.

    Para obtener más información, consulte Campo calculado básico.

  2. Incluya record_number entre los campos que especifique en el comando de AI y envíe al servicio externo.

  3. Utilice el camporecord_number como el campo clave común para unir la tabla devuelta por el servicio de AI con la tabla de origen.

    Para obtener más información, consulte Unir tablas.