AI vs. BI: diferențe și sinergii

Business Intelligence și inteligența artificială sunt instrumente din ce în ce mai importante, dar adesea greșit înțelese într-un context de întreprindere.

Mai simplu, inteligența artificială (IA) explorează utilizarea sistemelor informatice pentru a imita diferite atribute ale inteligenței umane, cum ar fi rezolvarea problemelor, învățarea și judecata. Deși sunt la începuturile sale tehnologice, companiile văd un potențial uriaș în AI pentru recunoașterea vorbirii, luarea deciziilor și orice altceva. Un sondaj din 2017 realizat de PwC arată că peste 72% dintre liderii de afaceri cred că utilizarea inteligenței artificiale poate „permite oamenilor să se concentreze pe munca semnificativă”.

Atât AI, cât și BI au aplicații de întreprindere cheie și, în unele cazuri, suprapuse.

Business intelligence (BI) se referă la utilizarea diferitelor tehnologii și instrumente pentru a colecta și analiza date de afaceri. Scopul principal al BI este de a oferi companiilor informații și analize utile pentru a ajuta la luarea deciziilor. Utilizarea BI permite companiilor să ia decizii de aproape cinci ori mai repede decât ar putea altfel.

Atât AI, cât și BI au aplicații de întreprindere cheie și, în unele cazuri, suprapuse. Există, totuși, diferențe importante între aceste tehnologii pe care întreprinderile ar trebui să le înțeleagă. Acest articol oferă o prezentare generală a unora dintre obiectivele și cazurile de utilizare ale AI și BI. Înțelegerea acestor diferențe poate clarifica modul în care AI și BI se completează reciproc și poate ajuta companiile să economisească resurse valoroase pe parcurs.

Obiectivele AI și BI sunt foarte diferite

Obiectivele principale ale BI

BI își propune să simplifice procesul de colectare, raportare și analiză a datelor. Utilizarea BI permite companiilor să îmbunătățească calitatea datelor pe care le colectează și consecvența cu care le colectează.

După cum Michael F. Gorman, profesor de management al operațiunilor și știința deciziei la Universitatea Dayton din Ohio, a spus într-un articol publicat de CIO Magazine, „[Business Intelligence] nu vă spune ce să faceți; îți spune ce a fost și ce este.”

Cu alte cuvinte, instrumentele BI pot transforma o mulțime de date zgomotoase într-o imagine coerentă, dar nu sunt concepute pentru a oferi prescripții clare cu privire la modul în care aceste date ar trebui să fie utilizate în luarea deciziilor.

Companii precum Microsoft, Oracle și Tableau au dezvoltat instrumente BI pentru o gamă largă de funcții de afaceri, inclusiv HR, vânzări și marketing. Prin monitorizarea a tot ceea ce face o companie zilnic – și prin utilizarea datelor pentru a crea foi de calcul, valori de performanță, tablouri de bord, diagrame, grafice și alte vizualizări utile – companiile pot organiza datele și pot lua decizii dificile în mod tradițional mult mai ușor. Adoptarea soluțiilor BI a crescut cu aproape 50% în ultimii trei ani.

Obiectivele principale ale AI

Modelarea inteligenței umane este unul dintre obiectivele principale ale inteligenței artificiale. Prin modelarea comportamentelor umane și a proceselor de gândire, programele AI pot învăța și pot lua decizii raționale.

Profesioniștii în tehnologie care construiesc și operează programe AI încearcă adesea să răspundă la anumite întrebări: Pot mașinile să învețe și să se adapteze? Pot mașinile să dezvolte intuiție de încredere?

Explorarea acestor întrebări poate aduce beneficii semnificative pentru companiile care doresc să investească și să experimenteze. După cum au explorat articolele anterioare Toptal Insights, utilizarea aplicațiilor bazate pe inteligență artificială, cum ar fi chatboții, poate genera o eficiență și profituri mai mari.

Dincolo de simpla clarificare a unei imagini dezordonate, AI poate oferi operatorilor umani prescripții și poate acționa asupra acestor prescripții în mod autonom.

Spre deosebire de BI, care face analiza datelor mult mai ușoară, dar lasă luarea deciziilor în mâinile oamenilor, AI poate permite computerelor să ia singure decizii de afaceri. De exemplu, chatboții pot, fără intervenția umană, să răspundă la întrebările clienților. Dincolo de simpla clarificare a unei imagini dezordonate, AI poate oferi operatorilor umani prescripții și poate acționa asupra acestor prescripții în mod autonom.

Cazuri de utilizare BI vs. AI

Cazuri de utilizare BI Enterprise

BI a devenit atât de omniprezent și fundamental pentru modul în care operează întreprinderile, încât mulți nu își dau seama că se bazează pe el. Oricine a folosit Microsoft Excel sau un alt program de foi de calcul într-un context de afaceri a interacționat cu BI. Foile de calcul permit companiilor să organizeze, să analizeze și să vizualizeze datele cu o eficiență mult mai mare decât ar fi posibil altfel.

Multe companii folosesc, de asemenea, BI pentru a-și înțelege mai bine clienții. Companiile interacționează cu clienții lor printr-o serie de interfețe, inclusiv e-mailuri, chatbot și social media. Instrumentele BI pot aduna date despre clienți din aceste surse disparate și le pot prezenta într-un format coerent și unificat. Prin colectarea și sintetizarea datelor din aceste puncte de contact, companiile pot obține o înțelegere mai profundă a cine sunt clienții lor și cum să îi servească cel mai bine.

Companiile folosesc, de asemenea, business intelligence pentru a îmbunătăți eficiența operațională. Instrumentele BI pot urmări indicatorii cheie de performanță în timp real, permițând companiilor să identifice și să rezolve problemele mult mai rapid decât ar putea altfel.

Aplicațiile generale de BI includ foi de calcul, instrumente de vizualizare a datelor, instrumente de depozitare a datelor și software de raportare.

Cazuri de utilizare AI Enterprise

Există o gamă largă de cazuri de utilizare a IA pentru întreprinderi, de la îmbunătățirea diagnosticelor medicale până la proiectarea de rețele energetice mai eficiente și o mai bună înțelegere a clienților de retail. După cum descrie un articol recent de la Harvard Business Review, aplicațiile de întreprindere bazate pe inteligență artificială se încadrează, de obicei, într-una sau într-o combinație de trei compartimente: automatizarea proceselor, înțelegerea cognitivă și implicarea cognitivă.

Automatizarea proceselor este cel mai puțin sclipitor, dar cel mai comun și poate cel mai valoros tip de aplicație de întreprindere alimentată de AI. Astfel de aplicații pot actualiza automat informațiile și înregistrările clienților, pot gestiona comunicarea standard cu clienții și pot oferi îndrumări de bază privind contractele și documentația standardizate. După cum notează Harvard Business Review, aceste aplicații, care pot înlocui funcțiile umane de back-office și administrative, au adesea un randament ridicat al investiției.

Aplicațiile de perspectivă cognitivă, pe care Harvard Business Review le descrie ca fiind asemănătoare cu „analitica pe steroizi”, sunt mai avansate decât aplicațiile de automatizare a proceselor, deoarece pot învăța și îmbunătăți în timp, pe măsură ce interacționează cu utilizatorii și datele. Astfel de aplicații pot prezice comportamentul clienților, pot oferi soluții îmbunătățite de securitate IT și pot crea reclame personalizate.

Aplicațiile care folosesc interfața de implicare cognitivă direct cu angajații și clienții. Acestea includ chatbot, care pot oferi sfaturi medicale, pot răspunde la întrebările interne ale companiei, pot oferi servicii generale pentru clienți și multe altele.

Business Intelligence are nevoie de inteligență artificială?

BI și AI sunt distincte, dar complementare. „Inteligenta” în AI se referă la inteligența computerizată, în timp ce în BI se referă la luarea deciziilor de afaceri mai inteligente pe care o poate produce analiza și vizualizarea datelor. BI poate ajuta companiile să pună ordine în cantitățile masive de date pe care le colectează. Dar vizualizările și tablourile de bord îngrijite pot să nu fie întotdeauna suficiente.

Prin îmbrățișarea confluenței AI și BI, companiile pot sintetiza cantități mari de date în planuri de acțiune coerente.

AI poate permite instrumentelor BI să producă informații clare și utile din datele pe care le analizează. Un sistem bazat pe inteligență artificială poate clarifica importanța fiecărui punct de date la nivel granular și poate ajuta operatorii umani să înțeleagă cum aceste date se pot traduce în decizii de afaceri reale. Prin îmbrățișarea confluenței AI și BI, companiile pot sintetiza cantități mari de date în planuri de acțiune coerente.

O serie de companii tehnologice, de la giganți consacrați până la startup-uri, caută să valorifice această abordare. Divizia de cercetare a IBM a căutat să „regândească arhitectura întreprinderii și să transforme procesele de afaceri combinând algoritmi AI, sisteme distribuite, interacțiunea umană cu computerul și ingineria software”. Un articol recent din CIO Magazine a prezentat profilul DataRobot, o companie care dezvoltă soluții BI bazate pe modelarea predictivă și învățarea automată. DataRobot, relatează CIO, a ajutat o companie de asistență medicală să introducă AI în sistemele sale de BI: „240 de medici și asistente primesc predicțiile și recomandările chiar în tablourile de bord PowerBI, pe care le pot accesa prin tablete și smartphone-uri.” Cu ajutorul DataRobot, compania de asistență medicală a reușit să semnaleze pacienții cu risc ridicat și să formuleze planuri de tratament proactive.

AI poate duce, de asemenea, la dezvoltarea unor instrumente BI mai inteligente și mai adaptive. Pe măsură ce aceste instrumente preiau mai multe date, interacționează mai mult cu utilizatorii și internalizează rezultatele pe care le produc recomandările lor, aceștia pot afla ce tipuri de recomandări și analize sunt cele mai utile și se pot adapta în consecință. AI, mai degrabă decât inginerii software umani, poate oferi în cele din urmă îmbunătățirile incrementale care duc instrumentele BI la nivelul următor.

Se pare că viitorul BI va depinde, într-o anumită calitate, de AI. Deși AI și BI au diferențe importante, ele formează o echipă puternică. În viitor, companiile ar face bine să nu considere AI și BI ca tehnologii complet separate, ci mai degrabă să exploreze și să investească în modalități de a realiza pe deplin potențialul pe care îl au de a lucra împreună, ajutând companiile să își rezolve cele mai mari provocări să crească la noi culmi.