BI плюс AI: ускорение цифровой трансформации бизнеса

Искусственный интеллект исследует использование компьютерных систем для имитации различных аспектов человеческого интеллекта (решение проблем, обучение и суждение). Бизнес видит огромный потенциал AI для распознавания речи, принятия решений и многого другого.

Бизнес-аналитика относится к использованию различных технологий и инструментов для сбора и анализа данных. Использование BI позволяет бизнесу принимать решения почти в пять раз быстрее. Инструменты BI могут превратить массу данных в целостную картину, но они не предназначены для того, чтобы давать четкие предписания по использованию этих данных в процессе принятия решений.

Такие компании, как Microsoft, Oracle и Tableau, разработали BI-инструменты для целого ряда бизнес-функций, включая управление персоналом, продажи и маркетинга. Ежедневный мониторинг и использование данных для создания электронных таблиц, показателей эффективности, информационных панелей, диаграмм, графиков и других полезных визуализаций позволяют компаниям упорядочивать данные и принимать cложные решения гораздо легче. За последние три года внедрение BI-решений выросло почти на 50%.

Моделирование человеческого интеллекта — одна из основных целей искусственного интеллекта. Моделируя поведение и мыслительные процессы, программы искусственного интеллекта могут обучаться и принимать рациональные решения.

Специалисты по технологиям, которые создают и используют программы искусственного интеллекта, пытаются понять, могут ли машины учиться и адаптироваться.

Изучение этих вопросов может принести значительные выгоды компаниям, готовым инвестировать и экспериментировать. Использование приложений на основе AI, таких как чат-боты, может повысить эффективность и прибыль.

В отличие от BI, которая значительно упрощает анализ данных, но оставляет принятие решений в руках человека, AI может позволить компьютерам самостоятельно принимать бизнес-решения. Например, чат-боты могут без участия человека отвечать на вопросы клиентов.

Любой, кто использовал Microsoft Excel или другую программу для работы с электронными таблицами, сталкивался с BI. Электронные таблицы позволяют компаниям организовывать, анализировать и визуализировать данные с гораздо большей эффективностью. Компании взаимодействуют со своими клиентами через различные интерфейсы, включая электронную почту, чат-боты и социальные сети.

Инструменты BI позволяют собирать данные о клиентах из этих разрозненных источников и представлять их в едином формате. Собирая и синтезируя данные из этих точек соприкосновения, компании могут получить более глубокое понимание того, кто их клиенты и как их лучше обслуживать.

Компании также используют бизнес-аналитику для повышения операционной эффективности. Инструменты BI позволяют отслеживать ключевые показатели эффективности в режиме реального времени, что позволяет выявлять и решать проблемы гораздо быстрее, чем в противном случае. К BI относятся электронные таблицы, средства визуализации данных, хранилища данных и программы для создания отчетов.

Существует широкий спектр корпоративных применений AI: от улучшения медицинской диагностики до проектирования более эффективных энергосетей и лучшего понимания клиентов розничной торговли. Корпоративные приложения на базе AI обычно попадают в одну или комбинацию из трех групп: автоматизация процессов, когнитивное понимание и когнитивное вовлечение.

Автоматизация процессов — это наименее яркий, но наиболее распространенный и, возможно, самый ценный тип корпоративных приложений на базе AI. Такие приложения могут автоматически обновлять информацию и записи о клиентах, обрабатывать шаблонные сообщения и предоставлять основные рекомендации по стандартным контрактам и документации. Как отмечает Harvard Business Review, эти приложения часто имеют высокую рентабельность инвестиций.

Когнитивные приложения, которые Harvard Business Review называет «аналитикой на стероидах», более совершенны, чем приложения для автоматизации процессов. Они могут обучаться и совершенствоваться со временем, взаимодействуя с пользователями и данными. Такие приложения могут предсказывать поведение клиентов, предлагать улучшенные решения в области ИТ-безопасности и разрабатывать персонализированные рекламные объявления.

Приложения, использующие когнитивное взаимодействие, напрямую взаимодействуют с сотрудниками и клиентами. К ним относятся чат-боты, которые могут предлагать медицинские консультации, отвечать на внутренние вопросы, предоставлять общее обслуживание клиентов и многое другое.

BI и AI — это разные, но взаимодополняющие понятия. Понятие «интеллект» в AI относится к компьютерному интеллекту, а в BI — к более интеллектуальному принятию бизнес-решений, которое может обеспечить анализ и визуализация данных. BI может помочь компаниям навести порядок в огромных массивах данных, которые они собирают. Однако визуализаций и приборных панелей не всегда бывает достаточно. Если использовать сочетание AI и BI, компании смогут синтезировать огромное количество данных в последовательные планы действий.

AI позволяет инструментам BI получать четкие и полезные выводы из анализируемых данных. Система на базе AI может прояснить важность каждой точки данных и помочь понять, как эти данные могут воплотиться в реальные бизнес-решения. Благодаря объединению AI и BI компании могут синтезировать огромное количество данных в последовательные планы действий.

Целый ряд технологических компаний, от признанных гигантов до стартапов, стремятся использовать этот подход в своих интересах. Исследовательское подразделение IBM стремится «переосмыслить архитектуру предприятия и трансформировать бизнес-процессы, объединив алгоритмы искусственного интеллекта, распределенные системы, взаимодействие человека и компьютера и программную инженерию».

В статье в журнале CIO Magazine рассказывается о компании DataRobot, которая разрабатывает BI-решения, основанные на предиктивном моделировании и машинном обучении. По данным CIO, DataRobot помогла одной из медицинских компаний внедрить искусственный интеллект в свои BI-системы: «240 врачей и медсестер получают прогнозы и рекомендации прямо на своих инструментальных панелях PowerBI с помощью планшетов и смартфонов». С помощью DataRobot медицинская компания смогла выделить пациентов с высоким риском и разработать проактивные планы лечения.

AI также может привести к разработке более интеллектуальных и адаптивных BI-инструментов. По мере того как они получают больше данных, больше взаимодействуют с пользователями и учитывают результаты, они могут узнать, какие виды рекомендаций и анализов наиболее полезны, и соответствующим образом скорректировать их. В конечном итоге именно искусственный интеллект, а не программисты, сможет обеспечить те постепенные улучшения, которые выведут BI-инструменты на новый уровень.

Представляется вероятным, что будущее BI в той или иной степени будет зависеть от AI. Хотя AI и BI имеют существенные различия, они составляют мощный тандем. В будущем компаниям лучше не рассматривать AI и BI как совершенно отдельные технологии, а изучать и инвестировать в способы полной реализации их потенциала и интеграции.

Бизнес-аналитика и искусственный интеллект — это быстро развивающиеся области, критически важные для успеха современных компаний. По мере стремительного роста объемов данных и усложнения технологий, способность эффективно управлять информационными потоками, извлекать из них ценные знания и использовать для принятия решений становится главным конкурентным преимуществом.

Компании, которые сумеют успешно внедрить передовые аналитические решения с элементами AI, смогут принимать более обоснованные решения, оптимизировать процессы, предугадывать потребности клиентов и опережать конкурентов. Интеграция бизнес-аналитики с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения откроет новые горизонты роста и инноваций.
В конечном счете, совместное использование BI и AI — это не просто внедрение инструментов, а целостный подход к управлению данными и принятию решений.