AI ve BI: Farklılıklar ve Sinerjiler

İş Zekası ve yapay zeka, kurumsal bağlamda giderek daha önemli hale gelen ancak çoğu zaman yanlış anlaşılan araçlardır.

Basitçe söylemek gerekirse, yapay zeka (AI), problem çözme, öğrenme ve yargılama gibi insan zekasının çeşitli özelliklerini taklit etmek için bilgisayar sistemlerinin kullanımını araştırır. Teknolojik emekleme döneminde olmasına rağmen, işletmeler konuşma tanıma, karar verme ve aradaki her şey için AI'da büyük bir potansiyel görüyor. PwC tarafından 2017 yılında gerçekleştirilen bir anket, iş liderlerinin yüzde 72'den fazlasının yapay zeka kullanımının "insanların anlamlı işlere konsantre olmasını sağlayabileceğine" inandığını gösteriyor.

Hem AI hem de BI, önemli ve bazı durumlarda örtüşen kurumsal uygulamalara sahiptir.

İş zekası (BI), iş verilerini toplamak ve analiz etmek için çeşitli teknolojilerin ve araçların kullanımını ifade eder. İş Zekası'nın temel amacı, şirketlere karar vermeye yardımcı olacak faydalı bilgiler ve analizler sağlamaktır. BI kullanmak, işletmelerin normalde yapabileceklerinden neredeyse beş kat daha hızlı karar vermelerini sağlar.

Hem AI hem de BI, önemli ve bazı durumlarda örtüşen kurumsal uygulamalara sahiptir. Ancak bu teknolojiler arasında işletmelerin kavraması gereken önemli farklılıklar vardır. Bu makale, bazı AI ve BI hedeflerine ve kullanım durumlarına genel bir bakış sağlar. Bu farklılıkları anlamak, AI ve BI'nın birbirini nasıl tamamladığını netleştirebilir ve işletmelerin yolda değerli kaynakları korumalarına yardımcı olabilir.

AI ve BI'ın Hedefleri Çok Farklı

BI'ın Ana Hedefleri

BI, veri toplama, raporlama ve analiz etme sürecini kolaylaştırmayı amaçlar. BI kullanmak, şirketlerin topladıkları verilerin kalitesini ve bu verilerin tutarlılığını iyileştirmelerine olanak tanır.

Ohio'daki Dayton Üniversitesi'nde operasyon yönetimi ve karar bilimi profesörü olan Michael F. Gorman'ın CIO Magazine tarafından yayınlanan bir makalesinde dediği gibi, “[Business Intelligence] size ne yapacağınızı söylemez; ne olduğunu ve ne olduğunu söyler.”

Başka bir deyişle, BI araçları gürültülü veri yığınlarını tutarlı bir resme dönüştürebilir, ancak bu verilerin karar vermede nasıl kullanılması gerektiğine dair net reçeteler sağlamak için tasarlanmamıştır.

Microsoft, Oracle ve Tableau gibi şirketler, İK, satış ve pazarlama dahil olmak üzere bir dizi iş işlevi için BI araçları geliştirmiştir. İşletmeler, bir işletmenin günlük olarak yaptığı her şeyi izleyerek ve verileri elektronik tablolar, performans ölçümleri, gösterge tabloları, çizelgeler, grafikler ve diğer kullanışlı görselleştirmeler oluşturmak için kullanarak, verileri düzenleyebilir ve geleneksel olarak zor kararları çok daha kolay alabilir. BI çözümlerinin benimsenmesi son üç yılda yaklaşık yüzde 50 arttı.

AI'nın Ana Hedefleri

İnsan zekasını modellemek, yapay zekanın temel hedeflerinden biridir. Yapay zeka programları, insan davranışlarını ve düşünce süreçlerini modelleyerek öğrenebilir ve rasyonel kararlar verebilir.

Yapay zeka programları oluşturan ve işleten teknoloji uzmanları genellikle belirli soruları yanıtlamaya çalışıyor: Makineler öğrenip uyum sağlayabilir mi? Makineler güvenilir bir sezgi geliştirebilir mi?

Bu soruları araştırmak, yatırım yapmaya ve denemeye istekli işletmeler için önemli faydalar sağlayabilir. Geçmişteki Toptal Insights makalelerinin keşfettiği gibi, sohbet robotları gibi yapay zekaya dayalı uygulamaları kullanmak daha fazla verimlilik ve kâr sağlayabilir.

Yapay zeka, karmaşık bir resmi netleştirmenin ötesinde, insan operatörlere reçeteler sağlayabilir ve bu reçeteler üzerinde özerk olarak hareket edebilir.

Verileri analiz etmeyi çok daha kolay hale getiren ancak karar vermeyi insanların ellerine bırakan BI'dan farklı olarak AI, bilgisayarların iş kararlarını kendilerinin vermesini sağlayabilir. Örneğin, sohbet robotları insan müdahalesi olmadan müşteri sorularını yanıtlayabilir. Yapay zeka, karmaşık bir resmi netleştirmenin ötesinde, insan operatörlere reçeteler sağlayabilir ve bu reçeteler üzerinde özerk olarak hareket edebilir.

BI ve AI Kullanım Durumları

BI Kurumsal Kullanım Örnekleri

BI, işletmelerin çalışma biçimleri için o kadar yaygın ve temel hale geldi ki, pek çoğu buna güvendiğinin farkında bile olmayabilir. Bir iş bağlamında Microsoft Excel veya başka bir elektronik tablo programı kullanmış olan herkes BI ile etkileşime girmiştir. Elektronik tablolar, işletmelerin verileri başka türlü mümkün olandan çok daha fazla verimlilikle düzenlemesine, analiz etmesine ve görselleştirmesine olanak tanır.

Birçok şirket, müşterilerini daha iyi anlamak için BI'ı da kullanır. İşletmeler, e-postalar, sohbet robotları ve sosyal medya dahil olmak üzere bir dizi arayüz aracılığıyla müşterileriyle etkileşime girer. BI araçları, bu farklı kaynaklardan müşteri verilerini toplayabilir ve bunları uyumlu, birleşik bir biçimde sunabilir. İşletmeler, bu temas noktalarından veri toplayarak ve sentezleyerek, müşterilerinin kim olduğu ve onlara en iyi nasıl hizmet edileceği konusunda daha derin bir anlayış kazanabilir.

Şirketler ayrıca operasyonel verimliliği artırmak için iş zekasını kullanır. BI araçları, temel performans göstergelerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve işletmelerin sorunları normalde olabileceklerinden çok daha hızlı tanımlamasına ve çözmesine olanak tanır.

Genel BI uygulamaları, elektronik tabloları, veri görselleştirme araçlarını, veri ambarlama araçlarını ve raporlama yazılımını içerir.

AI Kurumsal Kullanım Örnekleri

Tıbbi teşhisleri iyileştirmekten daha verimli enerji şebekeleri tasarlamaya ve perakende müşterilerini daha iyi anlamaya kadar çok çeşitli yapay zeka kurumsal kullanım durumları vardır. Yakın tarihli bir Harvard Business Review makalesinin açıkladığı gibi, yapay zeka destekli kurumsal uygulamalar genellikle üç gruptan birine veya bunların bir kombinasyonuna düşer: süreç otomasyonu, bilişsel içgörü ve bilişsel katılım.

Süreç otomasyonu, yapay zeka destekli kurumsal uygulamaların en az gösterişli, ancak en yaygın ve belki de en değerli türüdür. Bu tür uygulamalar, müşteri bilgilerini ve kayıtlarını otomatik olarak güncelleyebilir, standart müşteri iletişimini yönetebilir ve standart sözleşmeler ve belgeler hakkında temel rehberlik sağlayabilir. Harvard Business Review'un belirttiği gibi, insan arka ofis ve idari işlevlerinin yerini alabilecek bu uygulamalar genellikle yüksek bir yatırım getirisi ile gelir.

Harvard Business Review'un "steroidler üzerinde analitik" olarak tanımladığı bilişsel içgörü uygulamaları, kullanıcılar ve verilerle etkileşime girdikçe zaman içinde öğrenebilecekleri ve gelişebilecekleri için süreç otomasyonu uygulamalarından daha ileri düzeydedir. Bu tür uygulamalar müşteri davranışını tahmin edebilir, gelişmiş BT güvenlik çözümleri sağlayabilir ve kişiselleştirilmiş reklamlar tasarlayabilir.

Doğrudan çalışanlar ve müşterilerle bilişsel etkileşim arayüzü kullanan uygulamalar. Bunlara tıbbi tavsiyelerde bulunabilen, şirket içi soruları yanıtlayabilen, genel müşteri hizmetleri sağlayan ve daha fazlasını sunan sohbet robotları dahildir.

İş Zekasının Yapay Zekaya İhtiyacı Var mı?

BI ve AI farklı ancak tamamlayıcıdır. AI'daki "zeka" bilgisayar zekasına atıfta bulunurken, BI'da veri analizi ve görselleştirmenin sağlayabileceği daha akıllı iş kararları verme anlamına gelir. BI, şirketlerin topladıkları büyük miktarda veriye düzen getirmelerine yardımcı olabilir. Ancak düzgün görselleştirmeler ve gösterge tabloları her zaman yeterli olmayabilir.

İşletmeler, AI ve BI'nın birleştiğini benimseyerek, büyük miktarda veriyi tutarlı eylem planlarında sentezleyebilir.

Yapay zeka, BI araçlarının analiz ettikleri verilerden net ve faydalı bilgiler üretmesini sağlayabilir. Yapay zeka destekli bir sistem, her bir veri noktasının önemini ayrıntılı bir düzeyde açıklayabilir ve insan operatörlerin bu verilerin gerçek iş kararlarına nasıl dönüştürülebileceğini anlamalarına yardımcı olabilir. İşletmeler, AI ve BI'nın birleştiğini benimseyerek, büyük miktarda veriyi tutarlı eylem planlarında sentezleyebilir.

Yerleşik devlerden yeni başlayanlara kadar bir dizi teknoloji şirketi bu yaklaşımdan yararlanmaya çalışıyor. IBM'in araştırma bölümü, "AI algoritmalarını, dağıtılmış sistemleri, insan bilgisayar etkileşimini ve yazılım mühendisliğini birleştirerek kurumsal mimariyi yeniden düşünmeye ve iş süreçlerini dönüştürmeye" çalıştı. CIO Magazine'deki yakın tarihli bir makale, tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenimi tarafından yönlendirilen BI çözümleri geliştiren bir şirket olan DataRobot'un profilini çıkardı. CIO'nun raporlarına göre DataRobot, bir sağlık şirketinin yapay zekayı BI sistemlerine yerleştirmesine yardımcı oldu: "240 doktor ve hemşire, tabletler ve akıllı telefonlar aracılığıyla erişebilecekleri PowerBI panolarında tahminleri ve önerileri alıyor." Sağlık şirketi, DataRobot'un yardımıyla yüksek riskli hastaları işaretlemeyi ve proaktif tedavi planları formüle etmeyi başardı.

AI ayrıca daha akıllı, daha uyarlanabilir BI araçlarının geliştirilmesine de yol açabilir. Bu araçlar daha fazla veri aldıkça, kullanıcılarla daha fazla etkileşime girdikçe ve tavsiyelerinin getirdiği sonuçları içselleştirdikçe, ne tür tavsiye ve analizlerin en faydalı olduğunu öğrenebilir ve buna göre kendi kendini ayarlayabilir. Yapay zeka, insan yazılım mühendislerinden ziyade nihayetinde BI araçlarını bir sonraki seviyeye taşıyan artımlı iyileştirmeler sağlayabilir.

BI'ın geleceğinin bir ölçüde yapay zekaya bağlı olması muhtemel görünüyor. AI ve BI önemli farklılıklara sahip olsa da, güçlü bir ekip oluştururlar. İleriye dönük olarak, işletmeler AI ve BI'yi tamamen ayrı teknolojiler olarak görmeseler iyi ederdi, bunun yerine birlikte çalışma potansiyellerini tam olarak gerçekleştirmenin yollarını araştırıp yatırım yaparak işletmelerin en büyük zorluklarını çözmelerine yardımcı olacak yeni zirvelere ulaşabilirler.