Business Intelligence e inteligência artificial são ferramentas cada vez mais cruciais, embora 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 em IA para reconhecimento de fala, tomada de decisões e tudo o mais. UMA Pesquisa de 2017 realizada pela PwC mostra que mais de 72 por cento dos líderes empresariais acreditam que o uso de IA pode 'permitir que os humanos se concentrem em um trabalho significativo'.
Tanto a IA quanto a BI têm aplicativos empresariais importantes e, em alguns casos, sobrepostos.
Inteligência de negócios (BI) se refere ao uso de várias tecnologias e ferramentas para coletar e analisar dados de negócios. O objetivo principal do BI é fornecer às empresas informações e análises úteis para auxiliar na tomada de decisões. O uso de BI permite que as empresas tomam decisões quase cinco vezes mais rápido do que de outra forma poderiam .
Tanto a IA quanto a BI têm aplicativos empresariais importantes e, em alguns casos, sobrepostos. Existem, no entanto, diferenças importantes entre essas tecnologias que as empresas devem compreender. Este artigo fornece uma visão geral de alguns dos objetivos e casos de uso de AI e BI. Entender essas diferenças pode esclarecer como IA e BI se complementam e pode ajudar as empresas a economizar recursos valiosos no futuro.
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Os objetivos de IA e BI são muito diferentes
Os principais objetivos do BI
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.
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Como Michael F. Gorman, professor de gerenciamento de operações e ciência da decisão na Universidade de Dayton em Ohio, disse em um artigo publicado pela CIO Magazine , “[Business Intelligence] não diz a você o que fazer; diz a você o que foi e o que é. ”
Em outras palavras, as ferramentas de BI podem transformar resmas de dados ruidosos em uma imagem coerente, mas não foram 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 uma variedade de funções de negócios, incluindo RH, vendas e marketing. Monitorando tudo que uma empresa faz diariamente - e utilizando 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. o 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. Modelando comportamentos humanos e processos de pensamento, os programas de IA podem aprender e tomar decisões racionais.
Os profissionais de tecnologia que criam e operam programas de IA muitas vezes tentam responder a certas perguntas: As máquinas podem aprender e se adaptar? As máquinas podem desenvolver intuição confiável?
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Explorar essas questões pode gerar benefícios significativos para empresas que desejam investir e experimentar. Como artigos anteriores do ApeeScape Insights exploraram, o uso de aplicativos baseados em IA, como chatbots, pode gerar maior eficiência e lucros.
Além de simplesmente esclarecer um quadro confuso, a IA pode fornecer prescrições aos operadores humanos e agir com base nessas prescrições de forma autônoma.
Ao contrário do BI, que torna a análise de dados muito mais fácil, mas deixa a tomada de decisões nas mãos dos humanos, a IA pode permitir que os próprios computadores tomem decisões de negócios. Por exemplo, os chatbots podem, sem intervenção humana, responder às perguntas dos clientes. Além de simplesmente esclarecer um quadro confuso, a IA pode fornecer prescrições aos operadores humanos e agir com base nessas prescrições de forma autônoma.
Casos de uso de BI vs. IA
Casos de uso de BI Enterprise
O BI se tornou 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 o 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 mídia social. As ferramentas de BI podem reunir 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 melhor atendê-los.
As empresas também usam inteligência de negócios para melhorar a eficiência operacional. As ferramentas de BI podem rastrear indicadores chave de desempenho em tempo real, permitindo que as empresas identifiquem e resolvam problemas muito mais rápido do que de outra forma.
Os aplicativos gerais de BI incluem planilhas, ferramentas de visualização de dados, ferramentas de armazenamento de dados e software de relatórios.
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Casos de uso da AI Enterprise
Há uma ampla variedade de casos de uso corporativos de IA, desde melhorar diagnósticos médicos até projetar redes de energia mais eficientes e compreender melhor os clientes de varejo. Como um artigo recente da Harvard Business Review descreve, os aplicativos empresariais baseados em IA geralmente se enquadram em um, ou uma combinação, de três grupos: automação de processos, percepção cognitiva e envolvimento cognitivo.
A automação de processos é o tipo menos chamativo, mas mais comum e talvez o mais valioso de aplicativo empresarial baseado em IA. 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 humanas, geralmente oferecem um alto retorno sobre o investimento.
Os aplicativos de percepção cognitiva, que a Harvard Business Review descreve como semelhantes a “análises sobre esteróides”, são mais avançados do que os aplicativos de automação de processos, pois podem aprender e melhorar com o tempo, conforme interagem com usuários e dados. Esses aplicativos podem prever o comportamento do cliente, fornecer soluções aprimoradas de segurança de TI e criar anúncios personalizados.
Aplicativos que empregam interação cognitiva diretamente com funcionários e clientes. Isso inclui chatbots, que podem oferecer conselhos médicos, responder a perguntas internas da empresa, fornecer atendimento geral ao cliente e muito mais.
O Business Intelligence Precisa de Inteligência Artificial?
BI e AI são distintos, mas complementares. A “inteligência” em IA se refere à inteligência do computador, enquanto em BI se refere à tomada de decisão de negócios mais inteligente que a análise e visualização de dados podem gerar. O BI pode ajudar as empresas a organizar as enormes quantidades de dados que coletam. Mas visualizações e painéis simples podem nem sempre ser suficientes.
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Ao abraçar 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 percepções claras e úteis a partir dos dados que analisam. Um sistema alimentado por IA 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 abraçar 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 estabelecidas a startups, estão buscando capitalizar nesta abordagem. Divisão de pesquisa da IBM buscou “repensar a arquitetura empresarial e transformar os processos de negócios combinando algoritmos de IA, sistemas distribuídos, interação homem-computador e engenharia de software”. Um artigo recente na CIO Magazine perfilado DataRobot, uma empresa que desenvolve soluções de BI impulsionadas por modelagem preditiva e aprendizado de máquina. DataRobot, relata o CIO, ajudou uma empresa de saúde a infundir IA em seus sistemas de BI: “240 médicos e enfermeiras 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 foi capaz de 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 que tipos de recomendações e análises são mais úteis e se autoajustar de acordo. A IA, em vez dos 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 dependerá, de alguma forma, da IA. Embora AI e BI tenham diferenças importantes, eles formam uma equipe poderosa. Daqui para frente, as empresas fariam bem em não considerar IA e BI como tecnologias completamente separadas, mas em vez disso, explorar e investir em maneiras de realizar totalmente o potencial que têm em trabalhar juntas, ajudando as empresas a resolver seus maiores desafios a crescerem para novas alturas.
