AI 대 BI: 차이점과 시너지

비즈니스 인텔리전스와 인공 지능은 점점 더 중요해지고 있지만 엔터프라이즈 컨텍스트에서 종종 오해되는 도구입니다.

간단히 말해서, 인공 지능(AI)은 문제 해결, 학습 및 판단과 같은 인간 지능의 다양한 속성을 모방하기 위해 컴퓨터 시스템의 사용을 탐구합니다. 기술 초기 단계에 있지만 기업은 음성 인식, 의사 결정 및 그 사이의 모든 것을 위한 AI의 엄청난 잠재력을 보고 있습니다. PwC가 실시한 2017년 설문 조사에 따르면 72% 이상의 비즈니스 리더가 AI를 사용하면 "인간이 의미 있는 일에 집중할 수 있다"고 믿습니다.

AI와 BI 모두 엔터프라이즈 애플리케이션의 핵심이며 경우에 따라 중복됩니다.

비즈니스 인텔리전스(BI)는 다양한 기술과 도구를 사용하여 비즈니스 데이터를 수집하고 분석하는 것을 말합니다. BI의 주요 목적은 기업에 유용한 정보와 분석을 제공하여 의사 결정에 도움이 되는 것입니다. BI를 사용하면 기업이 다른 방법보다 거의 5배 더 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI와 BI 모두 엔터프라이즈 애플리케이션의 핵심이며 경우에 따라 중복됩니다. 그러나 기업이 파악해야 하는 이러한 기술 간에는 중요한 차이점이 있습니다. 이 기사는 AI와 BI의 목표와 사용 사례에 대한 개요를 제공합니다. 이러한 차이점을 이해하면 AI와 BI가 서로를 보완하는 방법을 명확히 할 수 있으며 기업이 향후 귀중한 리소스를 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI와 BI의 목표는 매우 다릅니다

BI의 주요 목표

BI는 데이터 수집, 보고 및 분석 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. BI를 사용하면 회사에서 수집하는 데이터의 품질과 수집 일관성을 개선할 수 있습니다.

오하이오 주 데이턴 대학의 운영 관리 및 의사 결정 과학 교수인 Michael F. Gorman은 CIO Magazine이 발행한 기사에서 다음과 같이 말했습니다. 그것은 당신에게 무엇이 있었고 무엇이었는지 알려줍니다."

다시 말해, BI 도구는 잡음이 많은 데이터를 일관된 그림으로 바꿀 수 있지만 의사 결정에 해당 데이터를 사용하는 방법에 대한 명확한 처방을 제공하도록 설계되지 않았습니다.

Microsoft, Oracle 및 Tableau와 같은 회사는 HR, 영업 및 마케팅을 비롯한 다양한 비즈니스 기능을 위한 BI 도구를 개발했습니다. 비즈니스가 매일 수행하는 모든 것을 모니터링하고 데이터를 활용하여 스프레드시트, 성과 지표, 대시보드, 차트, 그래프 및 기타 유용한 시각화를 생성함으로써 기업은 데이터를 구성하고 전통적으로 어려운 결정을 훨씬 쉽게 내릴 수 있습니다. BI 솔루션의 채택은 지난 3년 동안 거의 50% 증가했습니다.

AI의 주요 목표

인간 지능을 모델링하는 것은 인공 지능의 주요 목표 중 하나입니다. AI 프로그램은 인간의 행동과 사고 과정을 모델링함으로써 학습하고 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

AI 프로그램을 구축하고 운영하는 기술 전문가들은 종종 다음과 같은 특정 질문에 답하려고 노력합니다. 기계가 학습하고 적응할 수 있습니까? 기계가 신뢰할 수 있는 직관을 개발할 수 있습니까?

이러한 질문을 탐색하면 투자하고 실험하려는 기업에 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 과거 Toptal Insights 기사에서 살펴본 바와 같이 챗봇과 같은 AI 기반 애플리케이션을 사용하면 효율성과 수익을 높일 수 있습니다.

단순히 지저분한 그림을 명확히 하는 것을 넘어 AI는 인간 조작자에게 처방전을 제공하고 해당 처방에 따라 자율적으로 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 분석을 훨씬 쉽게 해주지만 의사 결정을 인간의 손에 맡기는 BI와 달리 AI는 컴퓨터가 스스로 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 예를 들어 챗봇은 사람의 개입 없이 고객의 질문에 답할 수 있습니다. 단순히 지저분한 그림을 명확히 하는 것을 넘어 AI는 인간 운영자에게 처방전을 제공하고 해당 처방에 따라 자율적으로 조치를 취할 수 있습니다.

BI 대 AI 사용 사례

BI 엔터프라이즈 사용 사례

BI는 기업의 운영 방식에 매우 보편적이고 기본이 되었기 때문에 많은 사람들이 BI에 의존하고 있다는 사실조차 깨닫지 못할 수 있습니다. 비즈니스 컨텍스트에서 Microsoft Excel 또는 다른 스프레드시트 프로그램을 사용해 본 사람이라면 누구나 BI와 상호 작용할 수 있습니다. 스프레드시트를 사용하면 기업에서 가능한 것보다 훨씬 더 효율적으로 데이터를 구성, 분석 및 시각화할 수 있습니다.

또한 많은 회사에서 BI를 사용하여 고객을 더 잘 이해하고 있습니다. 기업은 이메일, 챗봇 및 소셜 미디어를 포함한 다양한 인터페이스를 통해 고객과 상호 작용합니다. BI 도구는 이러한 서로 다른 소스에서 고객 데이터를 수집하여 응집력 있고 통합된 형식으로 제공할 수 있습니다. 이러한 접점에서 데이터를 수집하고 종합함으로써 기업은 고객이 누구이며 가장 잘 서비스하는 방법을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

기업은 또한 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 운영 효율성을 개선합니다. BI 도구는 실시간으로 핵심 성과 지표를 추적할 수 있으므로 기업이 다른 방법보다 훨씬 빠르게 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

일반 BI 응용 프로그램에는 스프레드시트, 데이터 시각화 도구, 데이터 웨어하우징 도구 및 보고 소프트웨어가 포함됩니다.

AI 엔터프라이즈 사용 사례

의료 진단 개선에서 보다 효율적인 에너지 그리드 설계 및 소매 고객에 대한 더 나은 이해에 이르기까지 광범위한 AI 엔터프라이즈 사용 사례가 있습니다. 최근 Harvard Business Review 기사에서 설명한 것처럼 AI 기반 엔터프라이즈 애플리케이션은 일반적으로 프로세스 자동화, 인지 통찰력 및 인지 참여라는 세 가지 버킷 중 하나 또는 조합에 속합니다.

프로세스 자동화는 가장 화려하지 않지만 가장 일반적이고 아마도 가장 가치 있는 AI 기반 엔터프라이즈 애플리케이션 유형입니다. 이러한 애플리케이션은 고객 정보 및 기록을 자동으로 업데이트하고, 상용구 고객 커뮤니케이션을 처리하고, 표준화된 계약 및 문서에 대한 기본 지침을 제공할 수 있습니다. Harvard Business Review가 지적한 바와 같이, 사람의 백오피스 및 관리 기능을 대체할 수 있는 이러한 응용 프로그램은 종종 높은 투자 수익을 제공합니다.

Harvard Business Review가 "스테로이드에 대한 분석"과 유사하다고 설명하는 인지 통찰력 응용 프로그램은 사용자 및 데이터와 상호 작용하면서 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있다는 점에서 프로세스 자동화 응용 프로그램보다 더 발전되었습니다. 이러한 애플리케이션은 고객 행동을 예측하고 향상된 IT 보안 솔루션을 제공하며 개인화된 광고를 고안할 수 있습니다.

직원 및 고객과 직접 소통하는 코그너티브 참여 인터페이스를 사용하는 애플리케이션. 여기에는 의료 조언을 제공하고, 내부 회사 질문에 답변하고, 일반적인 고객 서비스를 제공할 수 있는 챗봇이 포함됩니다.

비즈니스 인텔리전스에 인공 지능이 필요합니까?

BI와 AI는 별개이지만 상호 보완적입니다. AI에서 "지능"은 컴퓨터 지능을 의미하는 반면 BI에서는 데이터 분석 및 시각화를 통해 얻을 수 있는 보다 지능적인 비즈니스 의사 결정을 의미합니다. BI는 기업이 수집하는 방대한 양의 데이터를 정리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 깔끔한 시각화와 대시보드가 ​​항상 충분하지 않을 수 있습니다.

AI와 BI의 합류점을 수용함으로써 기업은 방대한 양의 데이터를 일관된 행동 계획으로 종합할 수 있습니다.

AI를 사용하면 BI 도구가 분석하는 데이터에서 명확하고 유용한 통찰력을 생성할 수 있습니다. AI 기반 시스템은 세분화된 수준에서 각 데이터 포인트의 중요성을 명확히 하고 인간 운영자가 해당 데이터가 실제 비즈니스 의사 결정으로 변환될 수 있는 방법을 이해하도록 도울 수 있습니다. AI와 BI의 합류점을 수용함으로써 기업은 방대한 양의 데이터를 일관된 행동 계획으로 종합할 수 있습니다.

기존 거물에서 신생 기업에 이르기까지 다양한 기술 회사가 이 접근 방식을 활용하려고 합니다. IBM의 연구 부서는 "AI 알고리즘, 분산 시스템, 인간 컴퓨터 상호 작용 및 소프트웨어 엔지니어링을 결합하여 엔터프라이즈 아키텍처를 재고하고 비즈니스 프로세스를 변환"하려고 했습니다. CIO Magazine의 최근 기사에서는 예측 모델링 및 기계 학습을 기반으로 하는 BI 솔루션을 개발하는 회사인 DataRobot에 대해 소개했습니다. CIO에 따르면 DataRobot은 의료 회사가 BI 시스템에 AI를 도입하는 데 도움을 주었습니다. "240명의 의사와 간호사가 태블릿과 스마트폰을 통해 액세스할 수 있는 PowerBI 대시보드에서 바로 예측 및 권장 사항을 확인합니다." DataRobot의 도움으로 의료 회사는 고위험 환자를 표시하고 사전 예방적 치료 계획을 수립할 수 있었습니다.

AI는 또한 더 똑똑하고 적응력이 뛰어난 BI 도구의 개발로 이어질 수 있습니다. 이러한 도구가 더 많은 데이터를 사용하고, 사용자와 더 많이 상호 작용하고, 권장 사항이 산출하는 결과를 내면화함에 따라, 어떤 종류의 권장 사항 및 분석이 가장 유용한지 배우고 그에 따라 자체적으로 조정할 수 있습니다. 인간 소프트웨어 엔지니어가 아니라 AI가 궁극적으로 BI 도구를 다음 단계로 끌어올리는 점진적인 개선을 제공할 수 있습니다.

BI의 미래는 어느 정도 AI에 달려 있을 것 같습니다. AI와 BI는 중요한 차이점이 있지만 강력한 팀을 구성합니다. 앞으로 기업은 AI와 BI를 완전히 별개의 기술로 간주하지 않고, 함께 협력할 수 있는 잠재력을 완전히 실현하는 방법을 탐색하고 투자하여 기업이 가장 큰 문제를 해결하고 새로운 차원으로 성장할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.