AI vs. BI: Diferenças e Sinergias

Business Intelligence e inteligência artificial são ferramentas cada vez mais cruciais, mas muitas vezes incompreendidas em um contexto empresarial.

Simplificando, a inteligência artificial (IA) explora o uso de sistemas de computador para imitar vários atributos da inteligência humana, como resolução de problemas, aprendizado e julgamento. Embora em sua infância tecnológica, as empresas veem um enorme potencial na IA para reconhecimento de fala, tomada de decisões e tudo mais. Uma pesquisa de 2017 realizada pela PwC mostra que mais de 72% dos líderes empresariais acreditam que o uso da IA ​​pode “permitir que os humanos se concentrem em um trabalho significativo”.

Tanto a IA quanto o BI têm aplicativos corporativos importantes e, em alguns casos, sobrepostos.

Business intelligence (BI) refere-se ao uso de várias tecnologias e ferramentas para coletar e analisar dados de negócios. O principal objetivo do BI é fornecer às empresas informações e análises úteis para auxiliar na tomada de decisões. O uso de BI permite que as empresas tomem decisões quase cinco vezes mais rápido do que poderiam.

Tanto a IA quanto o BI têm aplicativos corporativos importantes e, em alguns casos, sobrepostos. Existem, no entanto, diferenças importantes entre essas tecnologias que as empresas devem entender. Este artigo fornece uma visão geral de alguns dos objetivos e casos de uso de IA e BI. Compreender essas diferenças pode esclarecer como a IA e o BI se complementam e podem ajudar as empresas a economizar recursos valiosos no futuro.

Os objetivos de IA e BI são muito diferentes

Os principais objetivos do BI

O BI visa agilizar o processo de coleta, relatório e análise de dados. O uso de BI permite que as empresas melhorem a qualidade dos dados que coletam e a consistência com que os coletam.

Como Michael F. Gorman, professor de gerenciamento de operações e ciência da decisão da Universidade de Dayton, em Ohio, disse em um artigo publicado pela CIO Magazine, “[Business Intelligence] não lhe diz o que fazer; diz-lhe o que era e o que é.”

Em outras palavras, as ferramentas de BI podem transformar resmas de dados ruidosos em uma imagem coerente, mas não são projetadas para fornecer prescrições claras de como esses dados devem ser usados ​​na tomada de decisões.

Empresas como Microsoft, Oracle e Tableau desenvolveram ferramentas de BI para diversas funções de negócios, incluindo RH, vendas e marketing. Ao monitorar tudo o que uma empresa faz diariamente – e utilizar dados para criar planilhas, métricas de desempenho, painéis, gráficos, gráficos e outras visualizações úteis – as empresas podem organizar dados e tomar decisões tradicionalmente difíceis com muito mais facilidade. A adoção de soluções de BI cresceu quase 50% nos últimos três anos.

Os principais objetivos da IA

Modelar a inteligência humana é um dos principais objetivos da inteligência artificial. Ao modelar comportamentos humanos e processos de pensamento, os programas de IA podem aprender e tomar decisões racionais.

Os profissionais de tecnologia que constroem e operam programas de IA muitas vezes tentam responder a certas perguntas: as máquinas podem aprender e se adaptar? As máquinas podem desenvolver uma intuição confiável?

Explorar essas questões pode gerar benefícios significativos para empresas dispostas a investir e experimentar. Como os artigos anteriores do Toptal Insights exploraram, o uso de aplicativos orientados por IA, como chatbots, pode gerar maior eficiência e lucros.

Além de simplesmente esclarecer uma imagem confusa, a IA pode fornecer prescrições a operadores humanos e agir de forma autônoma.

Ao contrário do BI, que torna a análise de dados muito mais fácil, mas deixa a tomada de decisões nas mãos de humanos, a IA pode permitir que os computadores tomem decisões de negócios por conta própria. Por exemplo, os chatbots podem, sem intervenção humana, responder às perguntas dos clientes. Além de simplesmente esclarecer uma imagem confusa, a IA pode fornecer prescrições a operadores humanos e pode agir de acordo com essas prescrições de forma autônoma.

Casos de uso de BI vs. AI

Casos de uso corporativos de BI

O BI tornou-se tão onipresente e fundamental para a forma como as empresas operam que muitos podem nem perceber que dependem dele. Qualquer pessoa que tenha usado o Microsoft Excel ou outro programa de planilha em um contexto de negócios interagiu com BI. As planilhas permitem que as empresas organizem, analisem e visualizem dados com muito mais eficiência do que seria possível de outra forma.

Muitas empresas também usam BI para entender melhor seus clientes. As empresas interagem com seus clientes por meio de uma variedade de interfaces, incluindo e-mails, chatbots e mídias sociais. As ferramentas de BI podem coletar dados de clientes dessas fontes díspares e apresentá-los em um formato coeso e unificado. Ao coletar e sintetizar dados desses pontos de contato, as empresas podem obter uma compreensão mais profunda de quem são seus clientes e como atendê-los melhor.

As empresas também usam inteligência de negócios para melhorar a eficiência operacional. As ferramentas de BI podem rastrear os principais indicadores de desempenho em tempo real, permitindo que as empresas identifiquem e resolvam problemas muito mais rapidamente do que poderiam.

Os aplicativos gerais de BI incluem planilhas, ferramentas de visualização de dados, ferramentas de armazenamento de dados e software de relatórios.

Casos de uso corporativos de IA

Há uma ampla gama de casos de uso corporativo de IA, desde melhorar diagnósticos médicos até projetar redes de energia mais eficientes e entender melhor os clientes de varejo. Como descreve um artigo recente da Harvard Business Review, os aplicativos corporativos baseados em IA geralmente se enquadram em um ou em uma combinação de três categorias: automação de processos, insight cognitivo e engajamento cognitivo.

A automação de processos se destaca como o tipo menos chamativo, mas mais comum e talvez mais valioso de aplicativo corporativo com inteligência artificial. Esses aplicativos podem atualizar automaticamente as informações e registros do cliente, lidar com a comunicação padrão do cliente e fornecer orientação básica sobre contratos e documentação padronizados. Como observa a Harvard Business Review, esses aplicativos, que podem substituir funções administrativas e de back-office humano, geralmente trazem um alto retorno sobre o investimento.

Os aplicativos de insights cognitivos, que a Harvard Business Review descreve como semelhantes a “análises com esteróides”, são mais avançados do que os aplicativos de automação de processos, pois podem aprender e melhorar ao longo do tempo, à medida que interagem com usuários e dados. Esses aplicativos podem prever o comportamento do cliente, fornecer soluções de segurança de TI aprimoradas e criar anúncios personalizados.

Aplicativos que empregam interface de engajamento cognitivo diretamente com funcionários e clientes. Isso inclui chatbots, que podem oferecer aconselhamento médico, responder a perguntas internas da empresa, fornecer atendimento geral ao cliente e muito mais.

Business Intelligence Precisa de Inteligência Artificial?

BI e IA são distintos, mas complementares. A “inteligência” em IA se refere à inteligência computacional, enquanto em BI se refere à tomada de decisão de negócios mais inteligente que a análise e visualização de dados podem produzir. O BI pode ajudar as empresas a colocar ordem nas enormes quantidades de dados que coletam. Mas visualizações e painéis organizados nem sempre são suficientes.

Ao adotar a confluência de IA e BI, as empresas podem sintetizar grandes quantidades de dados em planos de ação coerentes.

A IA pode permitir que as ferramentas de BI produzam insights claros e úteis a partir dos dados que analisam. Um sistema com inteligência artificial pode esclarecer a importância de cada ponto de dados em um nível granular e ajudar os operadores humanos a entender como esses dados podem se traduzir em decisões de negócios reais. Ao adotar a confluência de IA e BI, as empresas podem sintetizar grandes quantidades de dados em planos de ação coerentes.

Uma série de empresas de tecnologia, de gigantes estabelecidos a startups, estão buscando capitalizar essa abordagem. A divisão de pesquisa da IBM procurou “repensar a arquitetura corporativa e transformar os processos de negócios combinando algoritmos de IA, sistemas distribuídos, interação humano-computador e engenharia de software”. Um artigo recente na CIO Magazine apresentou o perfil da DataRobot, uma empresa que desenvolve soluções de BI orientadas por modelagem preditiva e aprendizado de máquina. A DataRobot, CIO relata, ajudou uma empresa de saúde a infundir IA em seus sistemas de BI: “240 médicos e enfermeiros obtêm as previsões e recomendações diretamente em seus painéis do PowerBI, que podem acessar por meio de tablets e smartphones”. Com a ajuda da DataRobot, a empresa de saúde conseguiu sinalizar pacientes de alto risco e formular planos de tratamento proativos.

A IA também pode levar ao desenvolvimento de ferramentas de BI mais inteligentes e adaptáveis. À medida que essas ferramentas absorvem mais dados, interagem mais com os usuários e internalizam os resultados que suas recomendações geram, elas podem aprender quais tipos de recomendações e análises são mais úteis e se ajustar automaticamente. A IA, em vez de engenheiros de software humanos, pode, em última análise, fornecer as melhorias incrementais que levam as ferramentas de BI ao próximo nível.

Parece provável que o futuro do BI, de alguma forma, dependa da IA. Embora AI e BI tenham diferenças importantes, eles formam uma equipe poderosa. No futuro, as empresas fariam bem em não considerar IA e BI como tecnologias completamente separadas, mas sim explorar e investir em maneiras de realizar plenamente o potencial que elas têm em trabalhar juntas, ajudando as empresas a resolver seus maiores desafios a atingir novos patamares.