La inteligencia empresarial y la inteligencia artificial son herramientas cada vez más cruciales, pero a menudo incomprendidas en un contexto empresarial.

En pocas palabras, la inteligencia artificial (IA) explora el uso de sistemas informáticos para imitar varios atributos de la inteligencia humana, como la resolución de problemas, el aprendizaje y el juicio. Aunque está en su infancia tecnológica, las empresas ven un gran potencial en la IA para el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y todo lo demás. UN Encuesta 2017 realizada por PwC muestra que más del 72 por ciento de los líderes empresariales creen que el uso de la IA puede 'permitir que los humanos se concentren en un trabajo significativo'.

Tanto la IA como la BI tienen aplicaciones empresariales clave y, en algunos casos, superpuestas.

La inteligencia empresarial (BI) se refiere al uso de diversas tecnologías y herramientas para recopilar y analizar datos comerciales. El objetivo principal de BI es proporcionar a las empresas información y análisis útiles para ayudar en la toma de decisiones. El uso de BI permite a las empresas tomar decisiones casi cinco veces más rápido de lo que podrían hacerlo de otra manera .

Tanto la IA como la BI tienen aplicaciones empresariales clave y, en algunos casos, superpuestas. Sin embargo, existen diferencias importantes entre estas tecnologías que las empresas deben comprender. Este artículo proporciona una descripción general de algunos de los objetivos y casos de uso de AI y BI. Comprender estas diferencias puede aclarar cómo la IA y la BI se complementan y puede ayudar a las empresas a ahorrar valiosos recursos en el futuro.

Los objetivos de la IA y la BI son muy diferentes

Los principales objetivos de BI

BI tiene como objetivo agilizar el proceso de recopilación, presentación de informes y análisis de datos. El uso de BI permite a las empresas mejorar la calidad de los datos que recopilan y la coherencia con la que los recopilan.

Como Michael F. Gorman, profesor de administración de operaciones y ciencia de decisiones en la Universidad de Dayton en Ohio, dijo en un artículo publicado por CIO Magazine , '[Business Intelligence] no le dice qué hacer; te dice qué fue y qué es '.

En otras palabras, las herramientas de BI pueden convertir una gran cantidad de datos ruidosos en una imagen coherente, pero no están diseñadas para proporcionar prescripciones claras sobre cómo se deben utilizar esos datos en la toma de decisiones.

Empresas como Microsoft, Oracle y Tableau han desarrollado herramientas de BI para una variedad de funciones comerciales, incluidas RR.HH., ventas y marketing. Al monitorear todo lo que hace una empresa a diario y utilizar los datos para crear hojas de cálculo, métricas de rendimiento, tableros de control, cuadros, gráficos y otras visualizaciones útiles, las empresas pueden organizar los datos y tomar decisiones tradicionalmente difíciles con mucha más facilidad. los La adopción de soluciones de BI ha crecido casi un 50 por ciento en los últimos tres años. .

Los principales objetivos de la IA

Modelar la inteligencia humana es uno de los principales objetivos de la inteligencia artificial. Al modelar los comportamientos humanos y los procesos de pensamiento, los programas de IA pueden aprender y tomar decisiones racionales.

Los profesionales de la tecnología que crean y operan programas de inteligencia artificial a menudo intentan responder ciertas preguntas: ¿Pueden las máquinas aprender y adaptarse? ¿Pueden las máquinas desarrollar una intuición fiable?

Explorar estas preguntas puede generar importantes beneficios para las empresas que deseen invertir y experimentar. Como artículos anteriores de ApeeScape Insights han explorado, el uso de aplicaciones impulsadas por IA, como los chatbots, puede generar una mayor eficiencia y ganancias.

Más allá de simplemente aclarar una imagen desordenada, la IA puede proporcionar prescripciones a los operadores humanos y puede actuar sobre esas prescripciones de forma autónoma.

A diferencia de BI, que facilita el análisis de datos pero deja la toma de decisiones en manos de los humanos, la IA puede permitir que las computadoras tomen decisiones comerciales por sí mismas. Por ejemplo, los chatbots pueden, sin intervención humana, responder las preguntas de los clientes. Más allá de simplemente aclarar una imagen desordenada, la inteligencia artificial puede proporcionar prescripciones a los operadores humanos y puede actuar sobre esas prescripciones de forma autónoma.

Casos de uso de BI frente a IA

Casos de uso de BI Enterprise

BI se ha vuelto tan omnipresente y fundamental para la forma en que operan las empresas que es posible que muchas ni siquiera se den cuenta de que dependen de ella. Cualquiera que haya utilizado Microsoft Excel u otro programa de hoja de cálculo en un contexto empresarial ha interactuado con BI. Las hojas de cálculo permiten a las empresas organizar, analizar y visualizar datos con mucha mayor eficiencia de lo que sería posible de otra manera.

Muchas empresas también utilizan BI para comprender mejor a sus clientes. Las empresas interactúan con sus clientes a través de una variedad de interfaces, que incluyen correos electrónicos, chatbots y redes sociales. Las herramientas de BI pueden recopilar datos de clientes de estas fuentes dispares y presentarlos en un formato unificado y cohesivo. Al recopilar y sintetizar datos de estos puntos de contacto, las empresas pueden obtener una comprensión más profunda de quiénes son sus clientes y cómo atenderlos mejor.

Las empresas también utilizan la inteligencia empresarial para mejorar la eficiencia operativa. Las herramientas de BI pueden rastrear indicadores clave de rendimiento en tiempo real, lo que permite a las empresas identificar y resolver problemas mucho más rápido de lo que podrían hacerlo de otra manera.

Las aplicaciones de BI generales incluyen hojas de cálculo, herramientas de visualización de datos, herramientas de almacenamiento de datos y software de informes.

Casos de uso de IA empresarial

Existe una amplia gama de casos de uso empresarial de IA, desde mejorar los diagnósticos médicos hasta diseñar redes de energía más eficientes y comprender mejor a los clientes minoristas. Como un artículo reciente de Harvard Business Review describe, las aplicaciones empresariales impulsadas por la inteligencia artificial generalmente se dividen en uno o en una combinación de tres grupos: automatización de procesos, conocimiento cognitivo y participación cognitiva.

La automatización de procesos se destaca como el tipo de aplicación empresarial impulsada por IA menos llamativa, pero más común y quizás más valiosa. Dichas aplicaciones pueden actualizar automáticamente la información y los registros del cliente, manejar la comunicación estándar con el cliente y proporcionar una guía básica sobre los contratos y la documentación estandarizados. Como señala Harvard Business Review, estas aplicaciones, que pueden reemplazar las funciones administrativas y de back-office humano, a menudo tienen un alto retorno de la inversión.

Las aplicaciones de conocimiento cognitivo, que Harvard Business Review describe como similares a 'análisis de esteroides', son más avanzadas que las aplicaciones de automatización de procesos, ya que pueden aprender y mejorar con el tiempo, a medida que interactúan con los usuarios y los datos. Dichas aplicaciones pueden predecir el comportamiento de los clientes, proporcionar mejores soluciones de seguridad de TI y diseñar anuncios personalizados.

Las aplicaciones que emplean el compromiso cognitivo interactúan directamente con los empleados y los clientes. Estos incluyen chatbots, que pueden ofrecer asesoramiento médico, responder preguntas internas de la empresa, brindar servicio general al cliente y más.

¿La inteligencia empresarial necesita inteligencia artificial?

BI e IA son distintos pero complementarios. La 'inteligencia' en IA se refiere a la inteligencia informática, mientras que en BI se refiere a la toma de decisiones empresariales más inteligente que el análisis y la visualización de datos pueden producir. BI puede ayudar a las empresas a poner orden en las enormes cantidades de datos que recopilan. Sin embargo, es posible que las visualizaciones y los paneles nítidos no siempre sean suficientes.

Al aceptar la confluencia de IA y BI, las empresas pueden sintetizar grandes cantidades de datos en planes de acción coherentes.

La IA puede permitir que las herramientas de BI produzcan información clara y útil a partir de los datos que analizan. Un sistema impulsado por IA puede aclarar la importancia de cada punto de datos a nivel granular y ayudar a los operadores humanos a comprender cómo esos datos pueden traducirse en decisiones comerciales reales. Al aceptar la confluencia de IA y BI, las empresas pueden sintetizar grandes cantidades de datos en planes de acción coherentes.

Una variedad de empresas de tecnología, desde gigantes establecidos hasta nuevas empresas, buscan capitalizar este enfoque. División de investigación de IBM ha buscado 'repensar la arquitectura empresarial y transformar los procesos comerciales mediante la combinación de algoritmos de inteligencia artificial, sistemas distribuidos, interacción entre humanos e ingeniería de software'. Un artículo reciente en la revista CIO perfilado DataRobot, una empresa que desarrolla soluciones de BI impulsadas por el modelado predictivo y el aprendizaje automático. DataRobot, informa el CIO, ayudó a una empresa de atención médica a infundir inteligencia artificial en sus sistemas de BI: '240 médicos y enfermeras obtienen las predicciones y recomendaciones directamente en sus paneles de PowerBI, a los que pueden acceder a través de tabletas y teléfonos inteligentes'. Con la ayuda de DataRobot, la empresa de atención médica pudo identificar a los pacientes de alto riesgo y formular planes de tratamiento proactivos.

La IA también puede conducir al desarrollo de herramientas de BI más inteligentes y adaptables. A medida que estas herramientas incorporan más datos, interactúan más con los usuarios e internalizan los resultados que producen sus recomendaciones, pueden aprender qué tipo de recomendaciones y análisis son más útiles y autoajustarse en consecuencia. La IA, en lugar de los ingenieros de software humanos, puede, en última instancia, proporcionar las mejoras incrementales que llevan las herramientas de BI al siguiente nivel.

Parece probable que el futuro de BI dependa, en cierta medida, de la IA. Aunque AI y BI tienen diferencias importantes, forman un equipo poderoso. En el futuro, las empresas harían bien en no considerar la IA y la BI como tecnologías completamente separadas, sino más bien explorar e invertir en formas de aprovechar al máximo el potencial que tienen al trabajar juntas, ayudando a las empresas a resolver sus mayores desafíos para crecer a nuevas alturas.