Γιατί η τεχνητή νοημοσύνη και η επιχειρηματική νοημοσύνη είναι τόσο σημαντικές

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η επιχειρηματική νοημοσύνη (BI) είναι σχεδόν παρόμοιες αλλά διαφορετικές, μπορείτε να θεωρήσετε την τεχνητή νοημοσύνη ως αναβαθμισμένη έκδοση της επιχειρηματικής νοημοσύνης μερικές φορές. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι νεότερη στον κλάδο σε σύγκριση με την επιχειρηματική νοημοσύνη. Η επιχειρηματική νοημοσύνη χρησιμοποιεί διάφορες τεχνολογίες και εργαλεία για τη συλλογή και ανάλυση επιχειρηματικών δεδομένων, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί συστήματα υπολογιστών για τη μίμηση των ανθρώπινων ικανοτήτων, όπως η επίλυση προβλημάτων, η μάθηση και η κρίση. Εξετάζουμε τις διαφορές μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης και επιχειρηματικής νοημοσύνης και τις προτεραιότητές τους σε σχετικές καταστάσεις.

Διαφορές μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης και επιχειρηματικής νοημοσύνης

Στόχοι της τεχνητής νοημοσύνης και της επιχειρηματικής νοημοσύνης

Η επιχειρηματική νοημοσύνη αποσκοπεί στην ανάλυση δεδομένων μέσω της συλλογής και της υποβολής εκθέσεων. Η επιχειρηματική νοημοσύνη βελτιώνει την ποιότητα και τη συνοχή των δεδομένων, ενώ τα οδηγεί σε μια πιο ξεκάθαρη πορεία, ωστόσο δεν καθοδηγεί για το πώς τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν κατά τη λήψη αποφάσεων. Εταιρείες όπως η Microsoft, η Oracle & η Tableau χρησιμοποιούν εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας για τη δημιουργία υπολογιστικών φύλλων, μετρήσεων λειτουργίας, ταμπλό, γραφημάτων, διαγραμμάτων και άλλων απεικονίσεων. Εκτός αυτού, χρησιμοποιούν αυτά τα εργαλεία και για μια σειρά από ποικίλες λειτουργίες που αφορούν τις επιχειρήσεις, οι οποίες περιλαμβάνουν τους ανθρώπινους πόρους και το μάρκετινγκ.

Από την άλλη πλευρά, η τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει στη μοντελοποίηση της ανθρώπινης νοημοσύνης. Μέσω της μοντελοποίησης των ανθρώπινων αναγκών, λαμβάνει συνεκτικές αποφάσεις. Εκτός αυτού, δίνει τη δυνατότητα στα συστήματα να μαθαίνουν από τα δεδομένα τους και να βελτιώνουν τις επιδόσεις τους μέσα σε ορισμένο χρονικό διάστημα.

Περιπτώσεις χρήσης της επιχειρηματικής νοημοσύνης και της τεχνητής νοημοσύνης

Η επιχειρηματική νοημοσύνη έχει γίνει τόσο διαδεδομένη και θεμελιώδης ως προς τον τρόπο με τον οποίο λειτουργούν οι επιχειρήσεις, ώστε τα άτομα σε έναν οργανισμό δεν συνειδητοποιούν καν ότι βασίζονται σε αυτήν. Τα άτομα που έχουν χρησιμοποιήσει το Microsoft Excel ή οποιαδήποτε άλλη εφαρμογή υπολογιστικών φύλλων από επιχειρηματική άποψη, μπορεί να έχουν έρθει σε επαφή με την επιχειρηματική νοημοσύνη. Οι οργανισμοί χρησιμοποιούν επίσης την επιχειρηματική ευφυΐα για να κατανοήσουν τις απαιτήσεις ενός πελάτη. Αλληλεπιδρούν με τους πελάτες τους μέσω chatbots, μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, συμπεριλαμβανομένων των μέσων κοινωνικής δικτύωσης.

Η επιχειρηματική ευφυΐα μπορεί να συλλέγει δεδομένα από διάφορες πηγές και να τα αναπαριστά σε μια συνεκτική και ενιαία μορφή, η οποία επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση για το πώς μπορούν να εξυπηρετήσουν καλύτερα τους πελάτες τους. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν επίσης την επιχειρηματική ευφυΐα για να ενισχύσουν την αποτελεσματικότητα των λειτουργιών.

Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς, ξεκινώντας από τις ιατρικές διαγνώσεις έως τη δημιουργία βιώσιμων ενεργειακών δικτύων και δίνοντας τη δυνατότητα στους ιδιώτες να κατανοούν καλύτερα τις επιθυμίες των πελατών. Υπάρχουν πολυάριθμες επιχειρηματικές εφαρμογές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένης της αυτοματοποίησης διαδικασιών. Εφαρμογές όπως η Automation Process ενημερώνουν πληροφορίες όπως οι ανάγκες και τα αρχεία των πελατών, διαχειρίζονται τις τυποποιημένες επικοινωνίες με τους πελάτες και προσφέρουν βασική καθοδήγηση σχετικά με τυποποιημένες συμβάσεις και τεκμηρίωση.

Τεχνολογίες

Η επιχειρηματική ευφυΐα χρησιμοποιεί τεχνολογίες όπως η αποθήκευση δεδομένων, η εξόρυξη δεδομένων, το ETL (Extract Transform & Load), εργαλεία αναφοράς όπως το OLAP (Online Analytical Processing) και η δημιουργία πίνακα ελέγχου.

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί τεχνολογίες όπως η μηχανική μάθηση, τα νευρωνικά δίκτυα, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η ρομποτική και πολλά άλλα.

Μηχανισμοί υλοποίησης

Η επιχειρηματική ευφυΐα απαιτεί συχνά φιλικές προς τον χρήστη διεπαφές και εργαλεία. Η υλοποίηση περιλαμβάνει τη δημιουργία πηγών δεδομένων, την ανάπτυξη μοντέλων δεδομένων και την επινόηση αναφορών και ταμπλό.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υλοποιηθεί μέσω εξειδικευμένων γνώσεων και εμπειρίας στην επιστήμη των δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και την ανάπτυξη αλγορίθμων. Σε σύγκριση με την επιχειρηματική νοημοσύνη, η υλοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι λίγο πιο πολύπλοκη και έντονη σε πόρους, συμπεριλαμβανομένης της προετοιμασίας δεδομένων, της εκπαίδευσης μοντέλων και της συχνής παρακολούθησης.

Ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην επιχειρηματική νοημοσύνη

Ανάλυση δεδομένων

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει την επιχειρηματική νοημοσύνη με την ενσωμάτωση επικαιροποιημένων μηχανισμών ανάλυσης δεδομένων. Η μηχανική μάθηση στο πλαίσιο της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αναλύσει κρίσιμα δεδομένα μέσω αλγορίθμων, τα οποία τα παραδοσιακά εργαλεία επιχειρηματικής νοημοσύνης ενδέχεται να στερούνται.

Αυτοματοποίηση

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιτρέψει στα εργαλεία επιχειρηματικής νοημοσύνης να παρέχουν γρήγορα αποτελέσματα μέσω της επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων με αυτοματοποίηση και με λιγότερη ανθρώπινη συμμετοχή.

Άμεση ανταπόκριση στα μεταβαλλόμενα σενάρια της αγοράς

Η ταχύτητα με την οποία τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αντιδρούν στις αλλαγές της αγοράς, επιτρέπει στους οργανισμούς τη γρήγορη λήψη αποφάσεων. Τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη παρακολουθούν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από διάφορες πηγές, καθιστώντας τους οργανισμούς ενήμερους για σημαντικά γεγονότα που μπορούν να επιφέρουν αντίκτυπο στις επιχειρήσεις τους, ενώ παράλληλα δρομολογούν γρήγορες στρατηγικές προσαρμογές.

Βολική λήψη αποφάσεων

Η τεχνητή νοημοσύνη εξασφαλίζει την ομαλή λήψη αποφάσεων. Σε αντίθεση με τους ανθρώπους που μπορεί να επηρεάζονται από προκαταλήψεις ή κυμαινόμενα επίπεδα απόδοσης, οι μηχανισμοί τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν ευθείες και συμπαγείς αναλύσεις και προτάσεις με βάση τα δεδομένα που λαμβάνουν.

Συμπερασματικά

Η τεχνητή νοημοσύνη και η επιχειρηματική νοημοσύνη αλληλοσυμπληρώνονται, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να θεωρηθεί αναβαθμισμένη έκδοση της επιχειρηματικής νοημοσύνης, αν μόνο ενσωματωθούν και οι δύο. Ωστόσο, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί πολλές γνώσεις εμπειρογνωμοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της επιστήμης των δεδομένων και της ανάπτυξης αλγορίθμων. Συμπερασματικά, και οι δύο είναι σημαντικές στο σενάριο της πραγματικής ζωής, ωστόσο η τεχνητή νοημοσύνη είναι νεότερη στον κλάδο σε σύγκριση με την επιχειρηματική νοημοσύνη και είναι ταχύτερη από αυτή.

Συχνές ερωτήσεις

Ποια είναι η πρωταρχική διαφορά μεταξύ της τεχνητής νοημοσύνης και της επιχειρηματικής νοημοσύνης;

Η τεχνητή νοημοσύνη επικεντρώνεται στη δημιουργία συστημάτων εκτός από την προσαρμογή και τη μάθηση από πόρους δεδομένων, αυτόνομα, ενώ η επιχειρηματική νοημοσύνη συγκεντρώνει, αναλύει και αναφέρει δεδομένα για επιχειρήσεις και οργανισμούς.

Με ποιους τρόπους η τεχνητή νοημοσύνη και η επιχειρηματική νοημοσύνη βοηθούν τις επιχειρήσεις;

Η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τις επιχειρήσεις αναλύοντας δεδομένα και μοντελοποιώντας την ανθρώπινη συμπεριφορά μέσω αλγορίθμων. Η επιχειρηματική νοημοσύνη συλλέγει δεδομένα από διάφορες πηγές, τα αναλύει για να αποκαλύψει γνώσεις, ενώ δημιουργεί αναφορές και πίνακες ελέγχου.

Μπορούν να χρησιμοποιηθούν μαζί η τεχνητή νοημοσύνη και η επιχειρηματική νοημοσύνη;

Η τεχνητή νοημοσύνη και η επιχειρηματική νοημοσύνη μπορούν να ενσωματωθούν μαζί. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει την επιχειρηματική νοημοσύνη παρέχοντας επικαιροποιημένους αναλυτικούς μηχανισμούς, αυτοματισμούς που οδηγούν σε μια πιο αποτελεσματική και διορατική επιχειρηματική αύρα.