Iawn, cardiau ar y bwrdd - mae'r cwestiwn hwn yn codi ym mhobman. Mewn cyfarfodydd technoleg, yn ystod egwyliau coffi yn y gwaith, ac ie, hyd yn oed yn yr edafedd hirwyntog hynny ar LinkedIn does neb yn cyfaddef darllen. Mae'r pryder yn eithaf plaen: os gall AI ymdopi â chymaint o awtomeiddio, a yw hynny'n gwneud gwyddor data yn fath o ... dafladwy? Ateb cyflym: na. Ateb hirach? Mae'n gymhleth, yn flêr, ac yn llawer mwy diddorol na "ie" neu "na" plaen.
Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:
🔗 Gwyddor data a deallusrwydd artiffisial: Dyfodol arloesedd
Archwilio sut mae deallusrwydd artiffisial a gwyddor data yn llunio tirwedd arloesi y dyfodol.
🔗 A fydd AI yn disodli dadansoddwyr data: Sgwrs go iawn
Deall effaith AI ar rolau dadansoddwyr data ac anghenion y diwydiant.
🔗 Rheoli data ar gyfer offer AI y dylech edrych arnynt
Arferion rheoli data allweddol i wneud y mwyaf o botensial offer AI.
Beth Sy'n Gwneud Gwyddor Data yn Werthfawr Mewn Gwirionedd 🎯
Dyma’r peth – nid mathemateg a modelau yn unig yw gwyddor data. Yr hyn sy’n ei gwneud yn bwerus yw’r coctel rhyfedd hwn o gywirdeb ystadegol, cyd-destun busnes, ac ychydig o ddatrys problemau creadigol . Gall deallusrwydd artiffisial gyfrifo deg mil o debygolrwyddau mewn amrantiad, yn sicr. Ond a all benderfynu pa broblem sy’n bwysig i elw cwmni? Neu egluro sut mae’r broblem honno’n cysylltu’n ôl â strategaeth ac ymddygiad cwsmeriaid? Dyna lle mae bodau dynol yn camu i mewn.
Yn ei hanfod, mae gwyddor data braidd yn debyg i gyfieithydd. Mae'n cymryd llanast crai - taenlenni hyll, logiau, arolygon nad ydynt yn gwneud synnwyr - ac yn ei droi'n benderfyniadau y gall pobl gyffredin weithredu arnynt mewn gwirionedd. Tynnwch yr haen gyfieithu honno i ffwrdd ac mae AI yn aml yn poeri nonsens hyderus allan. Mae HBR wedi bod yn dweud hyn ers blynyddoedd: nid metrigau cywirdeb yw'r gyfrinach, ond perswâd a chyd-destun [2].
Gwiriad realiti: mae astudiaethau'n awgrymu y gall deallusrwydd artiffisial awtomeiddio llawer o dasgau o fewn swydd - weithiau mwy na hanner . Ond cwmpasu'r gwaith, gwneud penderfyniadau, ac alinio â'r peth blêr o'r enw "sefydliad"? Mae'n dal i fod yn diriogaeth ddynol iawn [1].
Cymhariaeth Gyflym: Gwyddor Data vs. Deallusrwydd Artiffisial
Nid yw'r tabl hwn yn berffaith, ond mae'n tynnu sylw at y gwahanol rolau maen nhw'n eu chwarae:
| Nodwedd / Ongl | Gwyddor Data 👩🔬 | Deallusrwydd Artiffisial 🤖 | Pam Mae'n Bwysig |
|---|---|---|---|
| Prif Ffocws | Mewnwelediad a gwneud penderfyniadau | Awtomeiddio a rhagfynegi | Mae gwyddor data yn fframio'r "beth" a'r "pam" |
| Defnyddwyr Nodweddiadol | Dadansoddwyr, strategwyr, timau busnes | Peirianwyr, timau gweithredol, apiau meddalwedd | Cynulleidfaoedd gwahanol, anghenion sy'n gorgyffwrdd |
| Ffactor Cost 💸 | Cyflogau ac offer (rhagweladwy) | Cyfrifiadura cwmwl (amrywiol ar raddfa) | Gall AI edrych yn rhatach nes bod y defnydd yn cynyddu'n sydyn |
| Cryfder | Cyd-destun + adrodd straeon | Cyflymder + graddadwyedd | Gyda'i gilydd, maen nhw'n symbiotig |
| Gwendid | Araf ar gyfer tasgau ailadroddus | Yn brwydro gydag amwysedd | Pam yn union na fydd un yn lladd y llall |
Myth “Amnewidiad Llawn” 🚫
Mae'n swnio'n daclus dychmygu AI yn llyncu pob swydd ddata, ond mae hynny wedi'i seilio ar y dybiaeth anghywir - bod gwerth cyfan gwyddor data yn dechnegol. Mae'r rhan fwyaf ohono mewn gwirionedd yn ddeongliadol, yn wleidyddol, ac yn gyfathrebol .
-
Ni ddywed unrhyw weithredwr, “Rhowch fodel i mi sydd â chywirdeb o 94%, os gwelwch yn dda.”
-
Maen nhw'n dweud, “A ddylen ni ehangu i'r farchnad newydd hon, ie neu na?”
Gall deallusrwydd artiffisial gynhyrchu rhagolwg. Yr hyn na fydd yn ei ystyried: cur pen rheoleiddiol, naws ddiwylliannol, neu archwaeth y Prif Swyddog Gweithredol am risg. Mae dadansoddi sy'n troi'n weithredu yn dal i fod yn gêm ddynol , yn llawn cyfaddawdau a pherswadio [2].
Lle mae AI eisoes yn ysgwyd pethau 💥
Gadewch i ni fod yn onest - mae rhannau o wyddoniaeth data eisoes yn cael eu bwyta'n fyw gan AI:
-
Glanhau a pharatoi data → Mae gwiriadau awtomataidd yn canfod gwerthoedd coll, anomaleddau, ac yn symud yn gyflymach na bodau dynol yn lladrata trwy Excel.
-
Dewis a thiwnio model → AutoML yn culhau dewisiadau algorithm ac yn trin hyperbaramedrau, gan arbed wythnosau o ffidlan [5].
-
Delweddu ac adrodd → Gall offer nawr ddrafftio dangosfyrddau neu grynodebau testun o un awgrym.
Pwy sy'n ei deimlo fwyaf? Pobl y mae eu swyddi'n ymwneud ag adeiladu siartiau ailadroddus neu fodelu sylfaenol. Y ffordd allan? Symud yn uwch i fyny'r gadwyn werth: gofyn cwestiynau mwy craff, adrodd straeon cliriach, a llunio argymhellion gwell.
Ciplun cyflym o'r achos: mae manwerthwr yn profi AutoML ar gyfer trosiant. Mae'n poeri allan fodel sylfaenol cadarn. Ond daw'r fuddugoliaeth fawr pan fydd y gwyddonydd data yn ail-fframio'r dasg: yn lle "Pwy fydd yn trosiant?" mae'n dod yn "Pa ymyriadau sy'n cynyddu'r elw net fesul segment mewn gwirionedd?" Y newid hwnnw - ynghyd â phartneru â chyllid i osod cyfyngiadau - yw'r hyn sy'n gyrru gwerth. Mae'r awtomeiddio yn cyflymu pethau, ond mae'r fframio yn datgloi'r canlyniad.
Mae Rôl Gwyddonwyr Data yn Esblygu 🔄
Yn hytrach na pylu, mae'r swydd yn trawsnewid yn siapiau newydd:
-
Cyfieithwyr AI - gan wneud allbynnau technegol yn hawdd eu treulio i arweinwyr sy'n poeni am ddoleri a risg brand.
-
Arweinwyr llywodraethu a moeseg - sefydlu profion rhagfarn, monitro a rheolaethau sy'n cyd-fynd â safonau fel RMF AI NIST [3].
-
Strategwyr cynnyrch - yn plethu data a deallusrwydd artiffisial i brofiadau cwsmeriaid a mapiau ffordd cynnyrch.
Yn eironig, wrth i AI gymryd drosodd gwaith mwy technegol anodd, y sgiliau dynol - adrodd straeon, barnu maes, meddwl yn feirniadol - yw'r rhannau na allwch eu disodli'n hawdd.
Beth Mae'r Arbenigwyr a'r Data yn ei Ddweud 🗣️
-
Mae awtomeiddio yn real, ond yn rhannol : Gall deallusrwydd artiffisial cyfredol awtomeiddio llawer o dasgau y tu mewn i lawer o swyddi, ond mae hynny fel arfer yn rhyddhau bodau dynol i symud tuag at waith gwerth uwch [1].
-
Mae angen bodau dynol ar benderfyniadau : Mae HBR yn tynnu sylw at y ffaith nad yw sefydliadau'n symud oherwydd niferoedd crai - maent yn symud oherwydd bod straeon a naratifau'n gwneud i arweinwyr weithredu [2].
-
Effaith ar swyddi ≠ diswyddiadau torfol : Mae data WEF yn dangos bod cwmnïau'n disgwyl i AI newid rolau a lleihau staff lle mae tasgau'n awtomataidd iawn, ond maen nhw hefyd yn dyblu eu hymdrechion i ailsgilio [4]. Mae'r patrwm yn edrych yn debycach i ailgynllunio nag i ddisodli.
Pam Mae'r Ofn yn Parhau 😟
Mae penawdau'r cyfryngau'n ffynnu ar angau. Mae "AI yn disodli swyddi!" yn gwerthu. Ond mae astudiaethau difrifol yn gyson yn dangos y naws: awtomeiddio tasgau, ailgynllunio llif gwaith, a chreu rolau newydd [1][4]. Mae cyfatebiaeth cyfrifiannell yn gweithio: does neb yn gwneud rhannu hir â llaw mwyach, ond mae angen i chi ddeall algebra o hyd i wybod pryd i ddefnyddio'r gyfrifiannell.
Cadw’n Berthnasol: Llawlyfr Ymarferol 🧰
-
Dechreuwch gyda'r penderfyniad. Angorwch eich gwaith i'r cwestiwn busnes a chost bod yn anghywir.
-
Gadewch i AI ddrafftio, chithau'n mireinio. Trin ei allbynnau fel mannau cychwyn - chi sy'n dod â barn a chyd-destun.
-
Adeiladu llywodraethu i mewn i'ch llif. Gwiriadau rhagfarn ysgafn, monitro a dogfennu wedi'u cysylltu â fframweithiau fel rhai NIST [3].
-
Symudwch tuag at strategaeth a chyfathrebu. Po leiaf y byddwch chi'n rhwym i "wthio botymau", y anoddaf fydd hi i'ch awtomeiddio chi i ffwrdd.
-
Gwybod eich AutoML. Meddyliwch amdano fel intern disglair ond di-hid: cyflym, diflino, weithiau'n hollol anghywir. Chi sy'n darparu'r rheiliau gwarchod [5].
Felly… A Fydd Deallusrwydd Artiffisial yn Disodli Gwyddor Data? ✅❌
Yr ateb plaen: Na, ond bydd yn ei ail-lunio . Mae deallusrwydd artiffisial yn ailysgrifennu'r pecyn cymorth - gan dorri gwaith caled, hybu graddfa, a newid pa sgiliau sydd bwysicaf. Yr hyn nad yw'n ei ddileu yw'r angen am ddehongliad, creadigrwydd a barn ddynol . Os oes unrhyw beth, mae gwyddonwyr data da yn fwy gwerthfawr fel dehonglwyr allbynnau cynyddol gymhleth.
Y gwir amdani: Mae deallusrwydd artiffisial yn disodli tasgau, nid y proffesiwn [1][2][4].
Cyfeiriadau
[1] McKinsey & Company - Potensial economaidd AI cynhyrchiol: Y ffin cynhyrchiant nesaf (Mehefin 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[2] Harvard Business Review - Gwyddor Data a Chelf Perswâd (Scott Berinato, Ion–Chwefror 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST - Fframwaith Rheoli Risg Deallusrwydd Artiffisial (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Fforwm Economaidd y Byd - A yw AI yn cau'r drws ar gyfleoedd swyddi lefel mynediad? (30 Ebrill, 2025) - mewnwelediadau o Future of Jobs 2025.
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/
[5] He, X. ac eraill - AutoML: Arolwg o'r Gyflwr Celfyddyd (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709