AI vs. BI: różnice i synergie

Business Intelligence i sztuczna inteligencja są coraz bardziej istotnymi, ale często źle rozumianymi narzędziami w kontekście przedsiębiorstwa.

Mówiąc prościej, sztuczna inteligencja (AI) bada wykorzystanie systemów komputerowych do naśladowania różnych atrybutów ludzkiej inteligencji, takich jak rozwiązywanie problemów, uczenie się i osądzanie. Choć technologia jest w powijakach, firmy widzą w sztucznej inteligencji ogromny potencjał w zakresie rozpoznawania mowy, podejmowania decyzji i wszystkiego pomiędzy. Z ankiety przeprowadzonej przez PwC w 2017 r. wynika, że ​​ponad 72% liderów biznesu uważa, że ​​korzystanie ze sztucznej inteligencji może „umożliwić ludziom skoncentrowanie się na znaczącej pracy”.

Zarówno sztuczna inteligencja, jak i BI mają kluczowe, a w niektórych przypadkach nakładające się aplikacje korporacyjne.

Business Intelligence (BI) odnosi się do wykorzystania różnych technologii i narzędzi do zbierania i analizowania danych biznesowych. Głównym celem BI jest dostarczanie firmom przydatnych informacji i analiz ułatwiających podejmowanie decyzji. Korzystanie z BI pozwala firmom podejmować decyzje prawie pięć razy szybciej niż w innym przypadku.

Zarówno sztuczna inteligencja, jak i BI mają kluczowe, a w niektórych przypadkach nakładające się aplikacje korporacyjne. Istnieją jednak istotne różnice między tymi technologiami, które firmy powinny uchwycić. Ten artykuł zawiera przegląd niektórych celów i przypadków użycia AI i BI. Zrozumienie tych różnic może wyjaśnić, w jaki sposób sztuczna inteligencja i BI uzupełniają się nawzajem i może pomóc firmom zaoszczędzić cenne zasoby w przyszłości.

Cele AI i BI są bardzo różne

Główne cele BI

BI ma na celu usprawnienie procesu zbierania, raportowania i analizy danych. Korzystanie z BI pozwala firmom poprawić jakość gromadzonych danych oraz spójność z jaką je zbierają.

Jak powiedział Michael F. Gorman, profesor zarządzania operacjami i nauk o podejmowaniu decyzji na Uniwersytecie Dayton w Ohio w artykule opublikowanym przez CIO Magazine: „[Business Intelligence] nie mówi, co robić; mówi ci, co było i co jest”.

Innymi słowy, narzędzia BI mogą przekształcić ryzy zaszumionych danych w spójny obraz, ale nie są zaprojektowane w celu zapewnienia jasnych zaleceń dotyczących tego, jak te dane powinny być wykorzystywane w procesie podejmowania decyzji.

Firmy takie jak Microsoft, Oracle i Tableau opracowały narzędzia BI dla szeregu funkcji biznesowych, w tym HR, sprzedaży i marketingu. Monitorując wszystko, co robi firma na co dzień — i wykorzystując dane do tworzenia arkuszy kalkulacyjnych, wskaźników wydajności, pulpitów nawigacyjnych, wykresów, wykresów i innych przydatnych wizualizacji — firmy mogą znacznie łatwiej organizować dane i podejmować tradycyjnie trudne decyzje. W ciągu ostatnich trzech lat rozpowszechnienie rozwiązań BI wzrosło o prawie 50 procent.

Główne cele AI

Modelowanie ludzkiej inteligencji jest jednym z podstawowych celów sztucznej inteligencji. Modelując ludzkie zachowania i procesy myślowe, programy AI mogą uczyć się i podejmować racjonalne decyzje.

Specjaliści ds. technologii, którzy tworzą i obsługują programy AI, często próbują odpowiedzieć na pewne pytania: Czy maszyny mogą się uczyć i dostosowywać? Czy maszyny mogą rozwinąć niezawodną intuicję?

Zbadanie tych pytań może przynieść znaczne korzyści firmom, które chcą inwestować i eksperymentować. Jak omówiono w poprzednich artykułach Toptal Insights, korzystanie z aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, takich jak chatboty, może zwiększyć wydajność i zyski.

Poza prostym wyjaśnieniem niechlujnego obrazu, sztuczna inteligencja może zapewnić ludzkim operatorom recepty i może działać autonomicznie na podstawie tych zaleceń.

W przeciwieństwie do BI, które znacznie ułatwia analizowanie danych, ale pozostawia podejmowanie decyzji w rękach ludzi, sztuczna inteligencja może umożliwić komputerom samodzielne podejmowanie decyzji biznesowych. Na przykład chatboty mogą bez ingerencji człowieka odpowiadać na pytania klientów. Poza prostym wyjaśnieniem bałaganu, sztuczna inteligencja może zapewnić ludzkim operatorom recepty i może działać autonomicznie na podstawie tych zaleceń.

Przypadki użycia BI vs. AI

Przypadki użycia BI w przedsiębiorstwie

BI stała się tak wszechobecna i fundamentalna dla sposobu działania przedsiębiorstw, że wielu może nawet nie zdawać sobie sprawy, że na niej polega. Każdy, kto używał programu Microsoft Excel lub innego programu do obsługi arkuszy kalkulacyjnych w kontekście biznesowym, wchodził w interakcję z BI. Arkusze kalkulacyjne pozwalają firmom organizować, analizować i wizualizować dane z dużo większą wydajnością, niż byłoby to możliwe w innym przypadku.

Wiele firm korzysta również z BI, aby lepiej zrozumieć swoich klientów. Firmy wchodzą w interakcję ze swoimi klientami za pośrednictwem szeregu interfejsów, w tym e-maili, chatbotów i mediów społecznościowych. Narzędzia BI mogą zbierać dane klientów z tych różnych źródeł i przedstawiać je w spójnym, ujednoliconym formacie. Gromadząc i syntetyzując dane z tych punktów styku, firmy mogą lepiej zrozumieć, kim są ich klienci i jak najlepiej im służyć.

Firmy wykorzystują również Business Intelligence do poprawy efektywności operacyjnej. Narzędzia BI mogą śledzić kluczowe wskaźniki wydajności w czasie rzeczywistym, umożliwiając firmom identyfikowanie i rozwiązywanie problemów znacznie szybciej niż w innym przypadku.

Ogólne aplikacje BI obejmują arkusze kalkulacyjne, narzędzia do wizualizacji danych, narzędzia do hurtowni danych i oprogramowanie do raportowania.

Przypadki użycia AI w przedsiębiorstwie

Istnieje szeroki zakres zastosowań AI w przedsiębiorstwach, od poprawy diagnoz medycznych po projektowanie bardziej wydajnych sieci energetycznych i lepsze zrozumienie klientów detalicznych. Jak opisano w niedawnym artykule Harvard Business Review, aplikacje korporacyjne oparte na sztucznej inteligencji zwykle należą do jednego lub kombinacji trzech kategorii: automatyzacji procesów, wglądu kognitywnego i zaangażowania kognitywnego.

Automatyzacja procesów jest najmniej krzykliwym, ale najczęstszym i być może najcenniejszym rodzajem aplikacji korporacyjnej wykorzystującej sztuczną inteligencję. Takie aplikacje mogą automatycznie aktualizować informacje i rejestry klientów, obsługiwać standardową komunikację z klientami i dostarczać podstawowych wskazówek dotyczących standardowych umów i dokumentacji. Jak zauważa Harvard Business Review, aplikacje te, które mogą zastąpić ludzkie funkcje zaplecza i funkcje administracyjne, często zapewniają wysoki zwrot z inwestycji.

Aplikacje wglądu kognitywnego, które Harvard Business Review opisuje jako zbliżone do „analizy sterydów”, są bardziej zaawansowane niż aplikacje do automatyzacji procesów, ponieważ mogą się uczyć i doskonalić w czasie, gdy wchodzą w interakcję z użytkownikami i danymi. Takie aplikacje mogą przewidywać zachowania klientów, zapewniać ulepszone rozwiązania w zakresie bezpieczeństwa IT i opracowywać spersonalizowane reklamy.

Aplikacje, które wykorzystują interfejs zaangażowania kognitywnego bezpośrednio z pracownikami i klientami. Należą do nich chatboty, które mogą oferować porady medyczne, odpowiadać na pytania wewnętrzne firmy, zapewniać ogólną obsługę klienta i nie tylko.

Czy Business Intelligence potrzebuje sztucznej inteligencji?

BI i AI są różne, ale uzupełniają się. „Inteligencja” w AI odnosi się do inteligencji komputerowej, podczas gdy w BI odnosi się do bardziej inteligentnego podejmowania decyzji biznesowych, jakie może przynieść analiza i wizualizacja danych. BI może pomóc firmom uporządkować ogromne ilości gromadzonych danych. Ale zgrabne wizualizacje i pulpity nawigacyjne nie zawsze mogą wystarczyć.

Wykorzystując zbieg AI i BI, firmy mogą syntetyzować ogromne ilości danych w spójne plany działania.

Sztuczna inteligencja może umożliwić narzędziom BI uzyskiwanie jasnych, przydatnych informacji na podstawie analizowanych danych. System oparty na sztucznej inteligencji może wyjaśnić znaczenie każdego punktu danych na poziomie szczegółowym i pomóc operatorom zrozumieć, w jaki sposób te dane mogą przełożyć się na rzeczywiste decyzje biznesowe. Wykorzystując zbieg AI i BI, firmy mogą syntetyzować ogromne ilości danych w spójne plany działania.

Wiele firm technologicznych, od uznanych gigantów po start-upy, stara się wykorzystać to podejście. Dział badawczy IBM dążył do „przemyślenia architektury korporacyjnej i przekształcenia procesów biznesowych poprzez połączenie algorytmów sztucznej inteligencji, systemów rozproszonych, interakcji człowiek-komputer i inżynierii oprogramowania”. Niedawny artykuł w CIO Magazine dotyczył DataRobot, firmy, która opracowuje rozwiązania BI oparte na modelowaniu predykcyjnym i uczeniu maszynowym. DataRobot, donosi CIO, pomógł firmie z sektora opieki zdrowotnej wprowadzić sztuczną inteligencję do swoich systemów BI: „240 lekarzy i pielęgniarek uzyskuje prognozy i zalecenia bezpośrednio w swoich pulpitach PowerBI, do których mają dostęp za pośrednictwem tabletów i smartfonów”. Z pomocą DataRobot, firma medyczna była w stanie oznaczyć pacjentów wysokiego ryzyka i opracować proaktywne plany leczenia.

Sztuczna inteligencja może również prowadzić do rozwoju inteligentniejszych, bardziej adaptacyjnych narzędzi BI. Ponieważ narzędzia te pobierają więcej danych, częściej wchodzą w interakcję z użytkownikami i internalizują wyniki uzyskiwane z ich rekomendacji, mogą dowiedzieć się, jakie rodzaje rekomendacji i analiz są najbardziej przydatne, i odpowiednio się dostosowują. Sztuczna inteligencja, a nie inżynierowie oprogramowania, może ostatecznie zapewnić przyrostowe ulepszenia, które przeniosą narzędzia BI na wyższy poziom.

Wydaje się prawdopodobne, że przyszłość BI będzie w pewnym stopniu zależeć od sztucznej inteligencji. Chociaż sztuczna inteligencja i BI różnią się znacząco, tworzą potężny zespół. W przyszłości firmy dobrze by zrobiły, gdyby nie traktowały AI i BI jako całkowicie oddzielnych technologii, ale raczej badały i inwestowały w sposoby, aby w pełni wykorzystać potencjał, jaki mają we współpracy, pomagając firmom w rozwiązywaniu ich największych wyzwań wznieść się na nowe wyżyny.