KI vs. BI: Unterschiede und Synergien

Business Intelligence und künstliche Intelligenz werden im Unternehmenskontext zu immer wichtigeren, aber oft missverstandenen Werkzeugen.

Einfach ausgedrückt, erforscht künstliche Intelligenz (KI) die Verwendung von Computersystemen, um verschiedene Attribute der menschlichen Intelligenz nachzuahmen, wie z. B. Problemlösung, Lernen und Urteilsvermögen. Obwohl die Technologie noch in den Kinderschuhen steckt, sehen Unternehmen in der KI ein enormes Potenzial für Spracherkennung, Entscheidungsfindung und alles dazwischen. Eine von PwC durchgeführte Umfrage aus dem Jahr 2017 zeigt, dass über 72 Prozent der Unternehmensleiter glauben, dass der Einsatz von KI „den Menschen ermöglichen kann, sich auf sinnvolle Arbeit zu konzentrieren“.

Sowohl KI als auch BI haben wichtige und sich in einigen Fällen überschneidende Unternehmensanwendungen.

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf den Einsatz verschiedener Technologien und Tools zum Sammeln und Analysieren von Geschäftsdaten. Der Hauptzweck von BI besteht darin, Unternehmen nützliche Informationen und Analysen zur Verfügung zu stellen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Durch den Einsatz von BI können Unternehmen Entscheidungen fast fünfmal schneller treffen, als dies sonst möglich wäre.

Sowohl KI als auch BI haben wichtige und sich in einigen Fällen überschneidende Unternehmensanwendungen. Es gibt jedoch wichtige Unterschiede zwischen diesen Technologien, die Unternehmen verstehen sollten. Dieser Artikel bietet einen Überblick über einige der Ziele und Anwendungsfälle von KI und BI. Das Verständnis dieser Unterschiede kann verdeutlichen, wie KI und BI einander ergänzen, und kann Unternehmen dabei helfen, später wertvolle Ressourcen zu sparen.

Die Ziele von KI und BI sind sehr unterschiedlich

Die Hauptziele von BI

BI zielt darauf ab, den Prozess der Erfassung, Berichterstattung und Analyse von Daten zu rationalisieren. Die Verwendung von BI ermöglicht es Unternehmen, die Qualität der von ihnen gesammelten Daten und die Konsistenz, mit der sie sie sammeln, zu verbessern.

Wie Michael F. Gorman, Professor für Betriebsmanagement und Entscheidungswissenschaft an der Universität von Dayton in Ohio, in einem vom CIO Magazine veröffentlichten Artikel sagte: „[Business Intelligence] sagt Ihnen nicht, was Sie tun sollen; es sagt dir, was war und was ist.“

Mit anderen Worten, BI-Tools können Unmengen verrauschter Daten in ein kohärentes Bild verwandeln, aber sie sind nicht darauf ausgelegt, klare Vorschriften dafür zu liefern, wie diese Daten bei der Entscheidungsfindung verwendet werden sollten.

Unternehmen wie Microsoft, Oracle und Tableau haben BI-Tools für eine Reihe von Geschäftsfunktionen entwickelt, darunter HR, Vertrieb und Marketing. Durch die tägliche Überwachung aller Aktivitäten eines Unternehmens – und die Nutzung von Daten zur Erstellung von Tabellenkalkulationen, Leistungsmetriken, Dashboards, Diagrammen, Grafiken und anderen nützlichen Visualisierungen – können Unternehmen Daten organisieren und traditionell schwierige Entscheidungen viel einfacher treffen. Die Akzeptanz von BI-Lösungen ist in den letzten drei Jahren um fast 50 Prozent gestiegen.

Die Hauptziele der KI

Die Modellierung menschlicher Intelligenz ist eines der Hauptziele der künstlichen Intelligenz. Durch die Modellierung menschlicher Verhaltensweisen und Denkprozesse können KI-Programme lernen und rationale Entscheidungen treffen.

Die Technologieexperten, die KI-Programme bauen und betreiben, versuchen oft, bestimmte Fragen zu beantworten: Können Maschinen lernen und sich anpassen? Können Maschinen verlässliche Intuition entwickeln?

Die Erforschung dieser Fragen kann für Unternehmen, die bereit sind, zu investieren und zu experimentieren, erhebliche Vorteile bringen. Wie in früheren Artikeln von Toptal Insights untersucht wurde, kann die Verwendung von KI-gesteuerten Anwendungen wie Chatbots zu mehr Effizienz und Gewinn führen.

Über die bloße Klärung eines chaotischen Bildes hinaus kann KI menschlichen Bedienern Vorschriften geben und autonom auf diese Vorschriften reagieren.

Im Gegensatz zu BI, das die Analyse von Daten viel einfacher macht, aber die Entscheidungsfindung in den Händen des Menschen belässt, kann KI Computer in die Lage versetzen, Geschäftsentscheidungen selbst zu treffen. Beispielsweise können Chatbots ohne menschliches Zutun Kundenfragen beantworten. Über die bloße Klärung eines chaotischen Bildes hinaus kann KI menschlichen Bedienern Vorschriften geben und autonom auf diese Vorschriften reagieren.

BI- vs. KI-Anwendungsfälle

BI-Enterprise-Anwendungsfälle

BI ist so allgegenwärtig und grundlegend für die Arbeitsweise von Unternehmen geworden, dass viele vielleicht gar nicht merken, dass sie sich darauf verlassen. Jeder, der Microsoft Excel oder ein anderes Tabellenkalkulationsprogramm in einem geschäftlichen Kontext verwendet hat, hat mit BI interagiert. Tabellenkalkulationen ermöglichen es Unternehmen, Daten mit weitaus größerer Effizienz zu organisieren, zu analysieren und zu visualisieren, als dies sonst möglich wäre.

Viele Unternehmen nutzen BI auch, um ihre Kunden besser zu verstehen. Unternehmen interagieren mit ihren Kunden über eine Reihe von Schnittstellen, darunter E-Mails, Chatbots und soziale Medien. BI-Tools können Kundendaten aus diesen unterschiedlichen Quellen sammeln und in einem zusammenhängenden, einheitlichen Format darstellen. Durch das Sammeln und Synthetisieren von Daten von diesen Berührungspunkten können Unternehmen ein tieferes Verständnis dafür gewinnen, wer ihre Kunden sind und wie sie sie am besten bedienen können.

Unternehmen nutzen Business Intelligence auch zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz. BI-Tools können wichtige Leistungsindikatoren in Echtzeit verfolgen, sodass Unternehmen Probleme viel schneller erkennen und lösen können, als dies sonst möglich wäre.

Zu den allgemeinen BI-Anwendungen gehören Tabellenkalkulationen, Datenvisualisierungstools, Data-Warehousing-Tools und Berichtssoftware.

KI Enterprise Use-Cases

Es gibt eine breite Palette von KI-Anwendungsfällen für Unternehmen, von der Verbesserung medizinischer Diagnosen über die Gestaltung effizienterer Energienetze bis hin zum besseren Verständnis von Einzelhandelskunden. Wie ein kürzlich erschienener Artikel der Harvard Business Review beschreibt, fallen KI-gestützte Unternehmensanwendungen in der Regel in einen oder eine Kombination aus drei Kategorien: Prozessautomatisierung, kognitive Erkenntnisse und kognitives Engagement.

Die Prozessautomatisierung ist die am wenigsten auffällige, aber häufigste und vielleicht wertvollste Art von KI-gestützter Unternehmensanwendung. Solche Anwendungen können Kundeninformationen und -aufzeichnungen automatisch aktualisieren, vorgefertigte Kundenkommunikation handhaben und grundlegende Anleitungen zu standardisierten Verträgen und Dokumentationen bieten. Wie Harvard Business Review feststellt, bringen diese Anwendungen, die menschliche Backoffice- und Verwaltungsfunktionen ersetzen können, oft eine hohe Kapitalrendite.

Anwendungen für kognitive Erkenntnisse, die Harvard Business Review als „Analytics on Steroids“ bezeichnet, sind fortschrittlicher als Anwendungen zur Prozessautomatisierung, da sie lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können, wenn sie mit Benutzern und Daten interagieren. Solche Anwendungen können das Kundenverhalten vorhersagen, verbesserte IT-Sicherheitslösungen bereitstellen und personalisierte Werbung entwickeln.

Anwendungen, die kognitives Engagement einsetzen, haben eine direkte Schnittstelle zu Mitarbeitern und Kunden. Dazu gehören Chatbots, die medizinische Beratung anbieten, unternehmensinterne Fragen beantworten, allgemeinen Kundenservice leisten und vieles mehr.

Braucht Business Intelligence künstliche Intelligenz?

BI und KI sind unterschiedlich, aber komplementär. Die „Intelligenz“ in KI bezieht sich auf Computerintelligenz, während sie sich in BI auf die intelligentere Geschäftsentscheidung bezieht, die durch Datenanalyse und -visualisierung erzielt werden kann. BI kann Unternehmen helfen, Ordnung in die riesigen Datenmengen zu bringen, die sie sammeln. Aber ordentliche Visualisierungen und Dashboards reichen nicht immer aus.

Durch den Zusammenfluss von KI und BI können Unternehmen riesige Datenmengen zu kohärenten Aktionsplänen zusammenfassen.

KI kann BI-Tools ermöglichen, klare, nützliche Erkenntnisse aus den von ihnen analysierten Daten zu gewinnen. Ein KI-gestütztes System kann die Bedeutung jedes Datenpunkts auf granularer Ebene verdeutlichen und menschlichen Bedienern helfen zu verstehen, wie diese Daten in echte Geschäftsentscheidungen umgesetzt werden können. Durch den Zusammenfluss von KI und BI können Unternehmen riesige Datenmengen zu kohärenten Aktionsplänen zusammenfassen.

Eine Reihe von Technologieunternehmen, von etablierten Giganten bis hin zu Startups, versuchen, von diesem Ansatz zu profitieren. Die Forschungsabteilung von IBM hat versucht, „Unternehmensarchitekturen zu überdenken und Geschäftsprozesse zu transformieren, indem sie KI-Algorithmen, verteilte Systeme, Mensch-Computer-Interaktion und Softwareentwicklung kombiniert“. Ein kürzlich erschienener Artikel im CIO Magazine stellte DataRobot vor, ein Unternehmen, das BI-Lösungen entwickelt, die auf prädiktiver Modellierung und maschinellem Lernen basieren. DataRobot, CIO, berichtet, hat einem Gesundheitsunternehmen geholfen, KI in seine BI-Systeme zu integrieren: „240 Ärzte und Krankenschwestern erhalten die Vorhersagen und Empfehlungen direkt in ihren PowerBI-Dashboards, auf die sie über Tablets und Smartphones zugreifen können.“ Mit der Hilfe von DataRobot war das Gesundheitsunternehmen in der Lage, Hochrisikopatienten zu kennzeichnen und proaktive Behandlungspläne zu formulieren.

KI kann auch zur Entwicklung intelligenterer, anpassungsfähigerer BI-Tools führen. Da diese Tools mehr Daten aufnehmen, mehr mit Benutzern interagieren und die Ergebnisse ihrer Empfehlungen verinnerlichen, können sie lernen, welche Arten von Empfehlungen und Analysen am nützlichsten sind, und sich entsprechend selbst anpassen. Anstelle menschlicher Softwareentwickler kann KI letztendlich die inkrementellen Verbesserungen liefern, die BI-Tools auf die nächste Stufe heben.

Es scheint wahrscheinlich, dass die Zukunft von BI in gewisser Weise von KI abhängen wird. Obwohl KI und BI wichtige Unterschiede aufweisen, bilden sie ein starkes Team. In Zukunft täten Unternehmen gut daran, KI und BI nicht als völlig getrennte Technologien zu betrachten, sondern Wege zu erforschen und zu investieren, um das Potenzial, das sie in der Zusammenarbeit haben, voll auszuschöpfen und Unternehmen dabei zu helfen, ihre größten Herausforderungen zu meistern und zu neuen Höhen zu wachsen.