AI vs BI: differenze e sinergie
Pubblicato: 2022-03-11Business Intelligence e intelligenza artificiale sono strumenti sempre più cruciali ma spesso fraintesi in un contesto aziendale.
In parole povere, l'intelligenza artificiale (AI) esplora l'uso dei sistemi informatici per imitare vari attributi dell'intelligenza umana, come la risoluzione dei problemi, l'apprendimento e il giudizio. Sebbene nella sua infanzia tecnologica, le aziende vedono un enorme potenziale nell'IA per il riconoscimento vocale, il processo decisionale e tutto il resto. Un sondaggio del 2017 condotto da PwC mostra che oltre il 72% dei leader aziendali ritiene che l'utilizzo dell'IA possa "consentire agli esseri umani di concentrarsi su un lavoro significativo".
Sia l'IA che la BI hanno applicazioni aziendali chiave e, in alcuni casi, sovrapposte.
La business intelligence (BI) si riferisce all'uso di varie tecnologie e strumenti per raccogliere e analizzare i dati aziendali. Lo scopo principale della BI è fornire alle aziende informazioni e analisi utili per aiutare il processo decisionale. L'uso della BI consente alle aziende di prendere decisioni quasi cinque volte più velocemente di quanto potrebbero altrimenti.
Sia l'IA che la BI hanno applicazioni aziendali chiave e, in alcuni casi, sovrapposte. Ci sono, tuttavia, differenze importanti tra queste tecnologie che le aziende dovrebbero comprendere. Questo articolo fornisce una panoramica di alcuni degli obiettivi e dei casi d'uso dell'IA e della BI. Comprendere queste differenze può chiarire come l'IA e la BI si completano a vicenda e può aiutare le aziende a risparmiare risorse preziose lungo la strada.
Gli obiettivi di AI e BI sono molto diversi
Gli obiettivi principali della BI
BI mira a semplificare il processo di raccolta, rendicontazione e analisi dei dati. L'utilizzo della BI consente alle aziende di migliorare la qualità dei dati che raccolgono e la coerenza con cui li raccolgono.
Come ha affermato Michael F. Gorman, professore di gestione delle operazioni e scienza delle decisioni presso l'Università di Dayton in Ohio, in un articolo pubblicato da CIO Magazine, “[Business Intelligence] non ti dice cosa fare; ti dice cosa era e cosa è.
In altre parole, gli strumenti di BI possono trasformare risme di dati rumorosi in un'immagine coerente, ma non sono progettati per fornire prescrizioni chiare su come tali dati dovrebbero essere utilizzati nel processo decisionale.
Aziende come Microsoft, Oracle e Tableau hanno sviluppato strumenti di BI per una vasta gamma di funzioni aziendali, tra cui risorse umane, vendite e marketing. Monitorando tutto ciò che un'azienda fa su base giornaliera e utilizzando i dati per creare fogli di calcolo, metriche delle prestazioni, dashboard, grafici, grafici e altre visualizzazioni utili, le aziende possono organizzare i dati e prendere decisioni tradizionalmente difficili molto più facilmente. L'adozione di soluzioni BI è cresciuta di quasi il 50% negli ultimi tre anni.
Gli obiettivi principali dell'IA
La modellazione dell'intelligenza umana è uno degli obiettivi primari dell'intelligenza artificiale. Modellando i comportamenti umani e i processi di pensiero, i programmi di intelligenza artificiale possono apprendere e prendere decisioni razionali.
I professionisti della tecnologia che creano e gestiscono programmi di intelligenza artificiale cercano spesso di rispondere a determinate domande: le macchine possono imparare e adattarsi? Le macchine possono sviluppare un'intuizione affidabile?
L'esplorazione di queste domande può produrre vantaggi significativi per le aziende disposte a investire e sperimentare. Come hanno esplorato gli articoli precedenti di Toptal Insights, l'utilizzo di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale, come i chatbot, può aumentare l'efficienza e i profitti.
Oltre a chiarire semplicemente un quadro disordinato, l'IA può fornire prescrizioni agli operatori umani e può agire in base a tali prescrizioni in modo autonomo.
A differenza della BI, che semplifica l'analisi dei dati ma lascia il processo decisionale nelle mani degli esseri umani, l'IA può consentire ai computer di prendere decisioni aziendali da soli. Ad esempio, i chatbot possono, senza l'intervento umano, rispondere alle domande dei clienti. Oltre a chiarire semplicemente un quadro disordinato, l'IA può fornire prescrizioni agli operatori umani e può agire in base a tali prescrizioni in modo autonomo.
Casi d'uso BI e IA
Casi d'uso di BI Enterprise
La BI è diventata così onnipresente e fondamentale per il modo in cui operano le imprese che molti potrebbero non rendersi nemmeno conto di fare affidamento su di essa. Chiunque abbia utilizzato Microsoft Excel o un altro programma di fogli di calcolo in un contesto aziendale ha interagito con la BI. I fogli di calcolo consentono alle aziende di organizzare, analizzare e visualizzare i dati con un'efficienza molto maggiore di quanto sarebbe altrimenti possibile.
Molte aziende utilizzano la BI anche per comprendere meglio i propri clienti. Le aziende interagiscono con i propri clienti attraverso una gamma di interfacce, tra cui e-mail, chatbot e social media. Gli strumenti di BI possono raccogliere i dati dei clienti da queste fonti disparate e presentarli in un formato coerente e unificato. Raccogliendo e sintetizzando i dati da questi punti di contatto, le aziende possono acquisire una comprensione più profonda di chi sono i loro clienti e di come servirli al meglio.

Le aziende utilizzano anche la business intelligence per migliorare l'efficienza operativa. Gli strumenti di BI possono tenere traccia degli indicatori chiave delle prestazioni in tempo reale, consentendo alle aziende di identificare e risolvere i problemi molto più velocemente di quanto potrebbero altrimenti.
Le applicazioni BI generali includono fogli di calcolo, strumenti di visualizzazione dei dati, strumenti di data warehousing e software di reporting.
Casi d'uso dell'IA Enterprise
Esiste un'ampia gamma di casi d'uso aziendali di IA, dal miglioramento delle diagnosi mediche alla progettazione di reti energetiche più efficienti e alla migliore comprensione dei clienti al dettaglio. Come descrive un recente articolo di Harvard Business Review, le applicazioni aziendali basate sull'intelligenza artificiale di solito rientrano in uno o in una combinazione di tre bucket: automazione dei processi, insight cognitivo e coinvolgimento cognitivo.
L'automazione dei processi è il tipo di applicazione aziendale basata sull'intelligenza artificiale meno appariscente, ma più comune e forse più prezioso. Tali applicazioni possono aggiornare automaticamente le informazioni e i record dei clienti, gestire la comunicazione standard con i clienti e fornire indicazioni di base su contratti e documentazione standardizzati. Come osserva Harvard Business Review, queste applicazioni, che possono sostituire il back-office umano e le funzioni amministrative, spesso presentano un elevato ritorno sull'investimento.
Le applicazioni di insight cognitivo, che Harvard Business Review descrive come simili a "analisi con steroidi", sono più avanzate delle applicazioni di automazione dei processi in quanto possono apprendere e migliorare nel tempo, poiché interagiscono con utenti e dati. Tali applicazioni possono prevedere il comportamento dei clienti, fornire soluzioni di sicurezza IT migliorate e ideare annunci personalizzati.
Le applicazioni che utilizzano il coinvolgimento cognitivo si interfacciano direttamente con dipendenti e clienti. Questi includono chatbot, che possono offrire consulenza medica, rispondere a domande interne dell'azienda, fornire un servizio clienti generale e altro ancora.
La Business Intelligence ha bisogno dell'Intelligenza Artificiale?
BI e AI sono distinte ma complementari. L'"intelligenza" nell'intelligenza artificiale si riferisce all'intelligenza informatica, mentre nella BI si riferisce al processo decisionale aziendale più intelligente che l'analisi e la visualizzazione dei dati possono produrre. La BI può aiutare le aziende a mettere ordine nelle enormi quantità di dati che raccolgono. Ma visualizzazioni e dashboard accurati potrebbero non essere sempre sufficienti.
Abbracciando la confluenza di AI e BI, le aziende possono sintetizzare grandi quantità di dati in piani d'azione coerenti.
L'intelligenza artificiale può consentire agli strumenti di BI di produrre informazioni utili e chiare dai dati che analizzano. Un sistema basato sull'intelligenza artificiale può chiarire l'importanza di ogni datapoint a livello granulare e aiutare gli operatori umani a capire come quei dati possono tradursi in decisioni aziendali reali. Abbracciando la confluenza di AI e BI, le aziende possono sintetizzare grandi quantità di dati in piani d'azione coerenti.
Una serie di aziende tecnologiche, dai giganti affermati alle startup, stanno cercando di trarre vantaggio da questo approccio. La divisione di ricerca di IBM ha cercato di "ripensare l'architettura aziendale e trasformare i processi aziendali combinando algoritmi di intelligenza artificiale, sistemi distribuiti, interazione uomo-computer e ingegneria del software". Un recente articolo su CIO Magazine ha descritto DataRobot, un'azienda che sviluppa soluzioni BI basate sulla modellazione predittiva e sull'apprendimento automatico. DataRobot, CIO riferisce, ha aiutato un'azienda sanitaria a inserire l'IA nei suoi sistemi di BI: "240 medici e infermieri ottengono le previsioni e le raccomandazioni direttamente nei loro dashboard PowerBI, a cui possono accedere tramite tablet e smartphone". Con l'aiuto di DataRobot, l'azienda sanitaria è stata in grado di segnalare i pazienti ad alto rischio e formulare piani di trattamento proattivi.
L'IA può anche portare allo sviluppo di strumenti di BI più intelligenti e adattivi. Man mano che questi strumenti raccolgono più dati, interagiscono di più con gli utenti e interiorizzano i risultati ottenuti dai loro consigli, possono imparare quali tipi di consigli e analisi sono più utili e autoregolarsi di conseguenza. L'intelligenza artificiale, piuttosto che gli ingegneri del software umani, possono in definitiva fornire i miglioramenti incrementali che portano gli strumenti di BI al livello successivo.
Sembra probabile che il futuro della BI dipenderà, in qualche modo, dall'IA. Sebbene AI e BI presentino differenze importanti, costituiscono una squadra potente. Andando avanti, le aziende farebbero bene a non considerare l'IA e la BI come tecnologie completamente separate, ma piuttosto a esplorare e investire in modi per realizzare appieno il potenziale che hanno nel lavorare insieme, aiutando le aziende a risolvere le loro più grandi sfide a raggiungere nuove vette.