AI против BI: различия и синергия

Бизнес-аналитика и искусственный интеллект становятся все более важными, но часто неправильно понимаемыми инструментами в контексте предприятия.

Проще говоря, искусственный интеллект (ИИ) исследует использование компьютерных систем для имитации различных атрибутов человеческого интеллекта, таких как решение проблем, обучение и суждение. Несмотря на то, что технологии находятся в зачаточном состоянии, предприятия видят в ИИ огромный потенциал для распознавания речи, принятия решений и всего, что между ними. Опрос, проведенный PwC в 2017 году, показывает, что более 72% бизнес-лидеров считают, что использование ИИ может «позволить людям сосредоточиться на значимой работе».

И у ИИ, и у BI есть ключевые, а в некоторых случаях частично совпадающие корпоративные приложения.

Бизнес-аналитика (BI) относится к использованию различных технологий и инструментов для сбора и анализа бизнес-данных. Основная цель BI — предоставить компаниям полезную информацию и анализ, помогающие в принятии решений. Использование BI позволяет компаниям принимать решения почти в пять раз быстрее, чем в противном случае.

И у ИИ, и у BI есть ключевые, а в некоторых случаях частично совпадающие корпоративные приложения. Однако между этими технологиями есть важные различия, которые следует учитывать предприятиям. В этой статье представлен обзор некоторых целей и вариантов использования ИИ и BI. Понимание этих различий может прояснить, как ИИ и BI дополняют друг друга, и может помочь компаниям сэкономить ценные ресурсы в будущем.

Цели AI и BI очень разные

Основные цели BI

BI направлен на оптимизацию процесса сбора, отчетности и анализа данных. Использование BI позволяет компаниям повысить качество собираемых ими данных и согласованность их сбора.

Как сказал Майкл Ф. Горман, профессор операционного управления и науки о принятии решений в Дейтонском университете в Огайо, в статье, опубликованной в журнале CIO Magazine, «[Business Intelligence] не говорит вам, что делать; оно говорит вам, что было и что есть».

Другими словами, инструменты бизнес-аналитики могут превратить множество зашумленных данных в связную картину, но они не предназначены для предоставления четких указаний о том, как эти данные следует использовать при принятии решений.

Такие компании, как Microsoft, Oracle и Tableau, разработали инструменты BI для ряда бизнес-функций, включая управление персоналом, продажи и маркетинг. Ежедневно отслеживая все, что делает компания, и используя данные для создания электронных таблиц, показателей производительности, информационных панелей, диаграмм, графиков и других полезных визуализаций, компании могут гораздо проще систематизировать данные и принимать традиционно сложные решения. За последние три года внедрение решений бизнес-аналитики выросло почти на 50 процентов.

Основные цели ИИ

Моделирование человеческого интеллекта является одной из основных задач искусственного интеллекта. Моделируя человеческое поведение и мыслительные процессы, программы ИИ могут учиться и принимать рациональные решения.

Профессионалы в области технологий, которые создают и управляют программами искусственного интеллекта, часто пытаются ответить на определенные вопросы: могут ли машины обучаться и адаптироваться? Могут ли машины развить надежную интуицию?

Изучение этих вопросов может принести значительную пользу предприятиям, желающим инвестировать и экспериментировать. Как было показано в предыдущих статьях Toptal Insights, использование приложений на основе ИИ, таких как чат-боты, может повысить эффективность и прибыль.

Помимо простого прояснения запутанной картины, ИИ может давать людям-операторам предписания и действовать в соответствии с этими предписаниями автономно.

В отличие от BI, который значительно упрощает анализ данных, но оставляет принятие решений в руках людей, ИИ может позволить компьютерам самим принимать бизнес-решения. Например, чат-боты могут без вмешательства человека отвечать на вопросы клиентов. Помимо простого прояснения запутанной картины, ИИ может давать людям-операторам предписания и действовать в соответствии с этими предписаниями автономно.

Варианты использования BI и ИИ

Варианты использования BI для предприятий

BI стал настолько повсеместным и фундаментальным для работы предприятий, что многие могут даже не осознавать, что полагаются на него. Любой, кто использовал Microsoft Excel или другую программу для работы с электронными таблицами в бизнес-контексте, взаимодействовал с BI. Электронные таблицы позволяют компаниям организовывать, анализировать и визуализировать данные с гораздо большей эффективностью, чем это было бы возможно в противном случае.

Многие компании также используют BI, чтобы лучше понять своих клиентов. Компании взаимодействуют со своими клиентами через ряд интерфейсов, включая электронную почту, чат-боты и социальные сети. Инструменты бизнес-аналитики могут собирать данные о клиентах из этих разрозненных источников и представлять их в едином унифицированном формате. Собирая и обобщая данные из этих точек соприкосновения, компании могут лучше понять, кто их клиенты и как лучше всего их обслуживать.

Компании также используют бизнес-аналитику для повышения операционной эффективности. Инструменты бизнес-аналитики могут отслеживать ключевые показатели эффективности в режиме реального времени, позволяя компаниям выявлять и решать проблемы гораздо быстрее, чем они могли бы иначе.

Общие приложения BI включают электронные таблицы, инструменты визуализации данных, инструменты хранения данных и программное обеспечение для создания отчетов.

Корпоративные варианты использования ИИ

Существует широкий спектр вариантов использования ИИ на предприятии: от улучшения медицинских диагнозов до проектирования более эффективных энергетических сетей и лучшего понимания розничных клиентов. Как описано в недавней статье Harvard Business Review, корпоративные приложения на основе ИИ обычно попадают в одну или комбинацию из трех категорий: автоматизация процессов, когнитивное понимание и когнитивное взаимодействие.

Автоматизация процессов является наименее ярким, но наиболее распространенным и, возможно, наиболее ценным типом корпоративного приложения на базе ИИ. Такие приложения могут автоматически обновлять информацию и записи о клиентах, обрабатывать шаблонные сообщения с клиентами и предоставлять базовые рекомендации по стандартным контрактам и документации. Как отмечает Harvard Business Review, эти приложения, которые могут заменить человеческие бэк-офисные и административные функции, часто обеспечивают высокую отдачу от инвестиций.

Приложения когнитивного анализа, которые Harvard Business Review описывает как нечто вроде «аналитики на стероидах», более продвинуты, чем приложения для автоматизации процессов, поскольку они могут обучаться и совершенствоваться с течением времени, взаимодействуя с пользователями и данными. Такие приложения могут прогнозировать поведение клиентов, предоставлять улучшенные решения в области ИТ-безопасности и разрабатывать персонализированную рекламу.

Приложения, использующие интерфейс когнитивного взаимодействия непосредственно с сотрудниками и клиентами. К ним относятся чат-боты, которые могут давать медицинские консультации, отвечать на внутренние вопросы компании, обеспечивать общее обслуживание клиентов и многое другое.

Нужен ли бизнес-аналитике искусственный интеллект?

BI и AI различны, но дополняют друг друга. «Интеллект» в ИИ относится к компьютерному интеллекту, тогда как в BI он относится к более разумному принятию бизнес-решений, которые могут дать анализ и визуализация данных. BI может помочь компаниям упорядочить огромные объемы данных, которые они собирают. Но аккуратных визуализаций и информационных панелей не всегда может быть достаточно.

Используя слияние ИИ и BI, предприятия могут синтезировать огромные объемы данных в согласованные планы действий.

ИИ может позволить инструментам бизнес-аналитики получать четкую и полезную информацию на основе анализируемых ими данных. Система на базе ИИ может прояснить важность каждой точки данных на детальном уровне и помочь операторам понять, как эти данные могут быть преобразованы в реальные бизнес-решения. Используя слияние ИИ и BI, предприятия могут синтезировать огромные объемы данных в согласованные планы действий.

Ряд технологических компаний, от признанных гигантов до стартапов, стремятся извлечь выгоду из этого подхода. Исследовательское подразделение IBM стремилось «переосмыслить архитектуру предприятия и преобразовать бизнес-процессы, объединив алгоритмы искусственного интеллекта, распределенные системы, взаимодействие человека с компьютером и разработку программного обеспечения». В недавней статье в CIO Magazine рассказывается о DataRobot, компании, которая разрабатывает решения для бизнес-аналитики, основанные на прогнозном моделировании и машинном обучении. DataRobot, как сообщает ИТ-директор, помог медицинской компании внедрить ИИ в свои системы бизнес-аналитики: «240 врачей и медсестер получают прогнозы и рекомендации прямо на своих информационных панелях PowerBI, к которым они могут получить доступ через планшеты и смартфоны». С помощью DataRobot медицинская компания смогла отметить пациентов с высоким риском и разработать упреждающие планы лечения.

ИИ также может привести к разработке более интеллектуальных и адаптивных инструментов бизнес-аналитики. По мере того как эти инструменты собирают больше данных, больше взаимодействуют с пользователями и усваивают результаты, которые дают их рекомендации, они могут узнать, какие рекомендации и анализы наиболее полезны, и соответствующим образом настроить себя. Искусственный интеллект, а не инженеры-программисты, в конечном итоге может обеспечить постепенные улучшения, которые выведут инструменты бизнес-аналитики на новый уровень.

Вполне вероятно, что будущее BI будет в какой-то степени зависеть от ИИ. Хотя AI и BI имеют важные различия, они составляют мощную команду. В будущем предприятиям будет лучше не рассматривать ИИ и BI как совершенно отдельные технологии, а вместо этого исследовать и инвестировать в способы полной реализации потенциала совместной работы, помогая предприятиям решать самые сложные задачи и достигать новых высот.