AI مقابل BI: الاختلافات والتآزر

نشرت: 2022-03-11

يعتبر ذكاء الأعمال والذكاء الاصطناعي مهمين بشكل متزايد ، ولكن غالبًا ما يُساء فهم الأدوات في سياق المؤسسة.

ببساطة ، يستكشف الذكاء الاصطناعي (AI) استخدام أنظمة الكمبيوتر لتقليد السمات المختلفة للذكاء البشري ، مثل حل المشكلات والتعلم والحكم. على الرغم من أن الشركات في مهدها التكنولوجي ترى إمكانات هائلة في الذكاء الاصطناعي للتعرف على الكلام واتخاذ القرار وكل شيء بينهما. أظهر استطلاع أجرته شركة برايس ووترهاوس كوبرز عام 2017 أن أكثر من 72 في المائة من قادة الأعمال يعتقدون أن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن "يمكّن البشر من التركيز على العمل الهادف".

يحتوي كل من AI و BI على تطبيقات مؤسسية رئيسية ، وفي بعض الحالات متداخلة.

يشير ذكاء الأعمال (BI) إلى استخدام تقنيات وأدوات مختلفة لجمع بيانات الأعمال وتحليلها. الغرض الرئيسي من ذكاء الأعمال هو تزويد الشركات بمعلومات وتحليلات مفيدة للمساعدة في صنع القرار. يتيح استخدام ذكاء الأعمال للشركات اتخاذ قرارات أسرع بخمس مرات مما يمكن أن تفعله بخلاف ذلك.

يحتوي كل من AI و BI على تطبيقات مؤسسية رئيسية ، وفي بعض الحالات متداخلة. ومع ذلك ، هناك اختلافات مهمة بين هذه التقنيات يجب على الشركات استيعابها. تقدم هذه المقالة نظرة عامة على بعض أهداف وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال. يمكن أن يوضح فهم هذه الاختلافات كيف يكمل كل من الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي بعضهما البعض وقد يساعد الشركات على توفير الموارد القيمة في المستقبل.

أهداف الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي مختلفة تمامًا

الأهداف الرئيسية ل BI

يهدف ذكاء الأعمال إلى تبسيط عملية جمع البيانات والإبلاغ عنها وتحليلها. يسمح استخدام ذكاء الأعمال للشركات بتحسين جودة البيانات التي تجمعها والاتساق الذي تجمعها به.

كما قال مايكل إف جورمان ، أستاذ إدارة العمليات وعلم القرار في جامعة دايتون في أوهايو ، في مقال نشرته مجلة CIO ، “[Business Intelligence] لا يخبرك بما يجب عليك فعله ؛ يخبرك ما كان وما هو. "

بعبارة أخرى ، يمكن لأدوات ذكاء الأعمال تحويل رزم البيانات المشوشة إلى صورة متماسكة ، لكنها ليست مصممة لتقديم وصفات واضحة لكيفية استخدام هذه البيانات في صنع القرار.

طورت شركات مثل Microsoft و Oracle و Tableau أدوات ذكاء الأعمال لمجموعة من وظائف الأعمال ، بما في ذلك الموارد البشرية والمبيعات والتسويق. من خلال مراقبة كل شيء تقوم به الشركة على أساس يومي - واستخدام البيانات لإنشاء جداول البيانات ومقاييس الأداء ولوحات المعلومات والمخططات والرسوم البيانية وغيرها من التصورات المفيدة - يمكن للشركات تنظيم البيانات واتخاذ قرارات صعبة تقليديًا بسهولة أكبر. نما اعتماد حلول ذكاء الأعمال بما يقرب من 50 في المائة في السنوات الثلاث الماضية.

الأهداف الرئيسية للذكاء الاصطناعي

تعد نمذجة الذكاء البشري أحد الأهداف الأساسية للذكاء الاصطناعي. من خلال نمذجة السلوكيات البشرية وعمليات التفكير ، يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم وتتخذ قرارات عقلانية.

غالبًا ما يحاول المتخصصون في مجال التكنولوجيا الذين يبنون برامج الذكاء الاصطناعي ويشغلونها الإجابة عن أسئلة معينة: هل يمكن للآلات التعلم والتكيف؟ هل تستطيع الآلات تطوير حدس موثوق؟

يمكن أن يؤدي استكشاف هذه الأسئلة إلى تحقيق فوائد كبيرة للشركات الراغبة في الاستثمار والتجربة. كما استكشفت مقالات Toptal Insights السابقة ، يمكن أن يؤدي استخدام التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، مثل روبوتات المحادثة ، إلى زيادة الكفاءة والأرباح.

أبعد من مجرد توضيح الصورة الفوضوية ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزود المشغلين البشريين بالوصفات الطبية ، ويمكن أن يتصرف بناءً على تلك الوصفات بشكل مستقل.

على عكس ذكاء الأعمال ، الذي يجعل تحليل البيانات أسهل بكثير ولكنه يترك اتخاذ القرار في أيدي البشر ، يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين أجهزة الكمبيوتر من اتخاذ قرارات العمل بنفسها. على سبيل المثال ، يمكن لبرامج الدردشة الآلية ، دون تدخل بشري ، الإجابة على أسئلة العملاء. بالإضافة إلى توضيح الصورة الفوضوية ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزود المشغلين البشريين بوصفات طبية ويمكن أن يتصرف بناءً على تلك الوصفات بشكل مستقل.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي مقابل الذكاء الاصطناعي

حالات استخدام BI Enterprise

أصبح ذكاء الأعمال في كل مكان وأساسيًا للطريقة التي تعمل بها المؤسسات لدرجة أن الكثيرين قد لا يدركون حتى أنهم يعتمدون عليها. أي شخص استخدم Microsoft Excel أو برنامج جداول بيانات آخر في سياق الأعمال قد تفاعل مع BI. تسمح جداول البيانات للشركات بتنظيم البيانات وتحليلها وتصورها بكفاءة أكبر بكثير مما كان ممكنًا بخلاف ذلك.

تستخدم العديد من الشركات أيضًا ذكاء الأعمال لفهم عملائها بشكل أفضل. تتفاعل الشركات مع عملائها من خلال مجموعة من الواجهات ، بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني وروبوتات الدردشة ووسائل التواصل الاجتماعي. يمكن لأدوات ذكاء الأعمال جمع بيانات العملاء من هذه المصادر المتباينة وتقديمها بتنسيق متماسك وموحد. من خلال جمع البيانات وتوليفها من نقاط الاتصال هذه ، يمكن للشركات اكتساب فهم أعمق لمن هم عملاؤهم وكيفية خدمتهم بشكل أفضل.

تستخدم الشركات أيضًا ذكاء الأعمال لتحسين الكفاءة التشغيلية. يمكن لأدوات ذكاء الأعمال تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية في الوقت الفعلي ، مما يسمح للشركات بتحديد المشكلات وحلها بشكل أسرع مما يمكن أن تفعله بخلاف ذلك.

تتضمن تطبيقات ذكاء الأعمال العامة جداول البيانات وأدوات تصور البيانات وأدوات تخزين البيانات وبرامج إعداد التقارير.

حالات استخدام منظمة العفو الدولية

هناك مجموعة واسعة من حالات استخدام مؤسسات الذكاء الاصطناعي ، بدءًا من تحسين التشخيصات الطبية إلى تصميم شبكات طاقة أكثر كفاءة وفهم عملاء التجزئة بشكل أفضل. كما توضح مقالة حديثة في Harvard Business Review ، فإن تطبيقات المؤسسات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عادةً ما تندرج في مجموعة واحدة أو مجموعة من ثلاث مجموعات: أتمتة العمليات ، والرؤية المعرفية ، والمشاركة المعرفية.

تعتبر أتمتة العمليات أقل أنواع تطبيقات المؤسسات التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي بريقًا ، ولكنها الأكثر شيوعًا وربما الأكثر قيمة. يمكن لمثل هذه التطبيقات تحديث معلومات العملاء وسجلاتهم تلقائيًا ، والتعامل مع اتصالات العملاء المعيارية ، وتقديم إرشادات أساسية بشأن العقود الموحدة والوثائق. كما تلاحظ Harvard Business Review ، فإن هذه التطبيقات ، التي يمكن أن تحل محل وظائف المكاتب الخلفية البشرية والوظائف الإدارية ، غالبًا ما تأتي بعائد مرتفع على الاستثمار.

تعتبر تطبيقات البصيرة المعرفية ، التي يصفها Harvard Business Review على أنها أقرب إلى "التحليلات على المنشطات" ، أكثر تقدمًا من تطبيقات أتمتة العمليات من حيث أنها يمكن أن تتعلم وتتحسن بمرور الوقت ، لأنها تتفاعل مع المستخدمين والبيانات. يمكن أن تتنبأ مثل هذه التطبيقات بسلوك العملاء ، وتوفر حلولاً محسّنة لأمن تكنولوجيا المعلومات ، وتصميم إعلانات مخصصة.

التطبيقات التي توظف واجهة تفاعل معرفي مباشرة مع الموظفين والعملاء. وتشمل هذه روبوتات الدردشة ، التي يمكنها تقديم المشورة الطبية والإجابة على أسئلة الشركة الداخلية وتقديم خدمة عملاء عامة والمزيد.

هل يحتاج ذكاء الأعمال إلى ذكاء اصطناعي؟

ذكاء اصطناعي وذكاء اصطناعي منفصلان لكنهما متكاملان. يشير مصطلح "الذكاء" في الذكاء الاصطناعي إلى ذكاء الكمبيوتر ، بينما يشير في BI إلى اتخاذ قرارات الأعمال الأكثر ذكاءً والتي يمكن أن يحققها تحليل البيانات والتصور. يمكن أن يساعد ذكاء الأعمال الشركات على تنظيم الكميات الهائلة من البيانات التي تجمعها. لكن المرئيات الدقيقة ولوحات المعلومات قد لا تكون كافية دائمًا.

من خلال تبني التقاء الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال ، يمكن للشركات تجميع كميات هائلة من البيانات في خطط عمل متماسكة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمكّن أدوات ذكاء الأعمال من إنتاج رؤى واضحة ومفيدة من البيانات التي يقومون بتحليلها. يمكن لنظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي توضيح أهمية كل نقطة بيانات على مستوى دقيق ، ومساعدة المشغلين البشريين على فهم كيفية ترجمة هذه البيانات إلى قرارات عمل حقيقية. من خلال تبني التقاء الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال ، يمكن للشركات تجميع كميات هائلة من البيانات في خطط عمل متماسكة.

تسعى مجموعة من شركات التكنولوجيا ، من الشركات العملاقة القائمة إلى الشركات الناشئة ، إلى الاستفادة من هذا النهج. سعى قسم الأبحاث في شركة IBM إلى "إعادة التفكير في بنية المؤسسة وتحويل عمليات الأعمال من خلال الجمع بين خوارزميات الذكاء الاصطناعي والأنظمة الموزعة والتفاعل البشري مع الكمبيوتر وهندسة البرمجيات." نشرت مقالة حديثة في مجلة CIO نبذة عن DataRobot ، وهي شركة تطور حلول ذكاء الأعمال مدفوعة بالنمذجة التنبؤية والتعلم الآلي. ساعدت DataRobot ، وفقًا لتقارير CIO ، شركة رعاية صحية على ضخ الذكاء الاصطناعي في أنظمة ذكاء الأعمال الخاصة بها: "يحصل 240 طبيبًا وممرضًا على التنبؤات والتوصيات في لوحات معلومات PowerBI الخاصة بهم ، والتي يمكنهم الوصول إليها من خلال الأجهزة اللوحية والهواتف الذكية." بمساعدة DataRobot ، تمكنت شركة الرعاية الصحية من الإبلاغ عن المرضى المعرضين للخطر ووضع خطط علاج استباقية.

يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى تطوير أدوات ذكاء الأعمال الأكثر ذكاءً وتكيفًا. نظرًا لأن هذه الأدوات تستوعب المزيد من البيانات ، وتتفاعل أكثر مع المستخدمين ، وتستوعب النتائج التي تنتج عنها توصياتهم ، فيمكنهم معرفة أنواع التوصيات والتحليلات الأكثر فائدة ، والتكيف الذاتي وفقًا لذلك. قد يوفر الذكاء الاصطناعي ، بدلاً من مهندسي البرمجيات البشرية ، في نهاية المطاف التحسينات الإضافية التي تنقل أدوات ذكاء الأعمال إلى المستوى التالي.

يبدو من المرجح أن مستقبل ذكاء الأعمال سيعتمد ، إلى حد ما ، على الذكاء الاصطناعي. على الرغم من وجود اختلافات مهمة بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي ، إلا أنهما يشكلان فريقًا قويًا. من الآن فصاعدًا ، من الأفضل للشركات ألا تنظر إلى الذكاء الاصطناعي وذكاء الأعمال كتقنيات منفصلة تمامًا ، بل تستكشف وتستثمر في طرق لتحقيق الإمكانات الكاملة التي تمتلكها في العمل معًا ، ومساعدة الشركات على حل أكبر تحدياتها والنمو إلى آفاق جديدة.