Business Intelligence y la inteligencia artificial (IA) son herramientas cada vez más cruciales, aunque a menudo mal entendidas, en un contexto empresarial. Este artículo aclara las diferencias entre cada campo y explica cómo funcionarán juntos en el futuro.
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.
Las empresas ven un gran potencial en la IA para el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y todo lo demás. Tanto IA como BI tienen aplicaciones empresariales clave y, en algunos casos, superpuestas.
Por su parte, 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 compañías tomar decisiones casi cinco veces más rápido de lo que podrían hacerlo de otra manera.
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 IA y BI.
Comprender estas diferencias puede aclarar cómo IA y BI se complementan entre sí y puede ayudar a las empresas a ahorrar recursos valiosos en el futuro.
Los objetivos de IA y BI son muy diferentes
Objetivos principales de BI
BI tiene como objetivo agilizar el proceso de recopilación, informe y análisis de datos. El uso de BI permite a las empresas mejorar la calidad de los datos que recopilan y la consistencia con la que los coleccionan.
En otras palabras, las herramientas de BI pueden convertir montones de datos ruidosos en una imagen coherente, pero no están diseñadas para proporcionar prescripciones claras sobre cómo se deben usar esos datos en la toma de decisiones.
Objetivos principales de la IA
Modelar la inteligencia humana es uno de los principales objetivos de la inteligencia artificial. Al modelar comportamientos humanos y procesos de pensamiento, los programas de IA pueden aprender y tomar decisiones racionales.
Los profesionales de la tecnología que construyen y operan programas de IA a menudo intentan responder ciertas preguntas: ¿Pueden las máquinas aprender y adaptarse? ¿Pueden las máquinas desarrollar una intuición confiable?
Explorar estas preguntas puede generar beneficios significativos para las empresas dispuestas a invertir y experimentar. El uso de aplicaciones impulsadas por IA, como los chatbots, puede generar una mayor eficiencia y ganancias.
A diferencia de BI, que facilita mucho el análisis de datos, pero deja la toma de decisiones en manos de humanos, la IA puede permitir que las computadoras tomen decisiones comerciales por sí mismas.
Por ejemplo, los chatbots pueden, sin intervención humana, responder a las preguntas de los clientes. Más allá de simplemente aclarar una imagen desordenada, la IA puede proporcionar recetas a los operadores humanos y puede actuar sobre esas recetas de forma autónoma.
Casos de uso de BI frente a IA
BI se ha vuelto tan ubicuo y fundamental para la forma en que operan las empresas que es posible que muchas ni siquiera se den cuenta de que confían en él. Cualquiera que haya usado 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 una eficiencia mucho mayor de lo que sería posible de otro modo.
Muchas empresas también utilizan BI para comprender mejor a sus clientes. Las empresas interactúan con sus clientes a través de una variedad de interfaces, incluidos correos electrónicos, chatbots y redes sociales.
Las herramientas de BI pueden recopilar datos de clientes de estas fuentes dispares y presentarlos en un formato cohesivo y unificado. 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 generales de BI incluyen hojas de cálculo, herramientas de visualización de datos, herramientas de almacenamiento de datos y software de generación de informes.
Casos de uso empresarial de IA
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 describe un artículo reciente de Harvard Business Review, las aplicaciones empresariales impulsadas por IA generalmente se dividen en una combinación de tres categorías: automatización de procesos, conocimiento cognitivo y compromiso cognitivo.
La automatización de procesos se erige 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 repetitiva con el cliente y proporcionar orientación básica sobre contratos y documentación estandarizados.
Como señala Harvard Business Review, estas aplicaciones, que pueden reemplazar las funciones administrativas y de back office humanas, a menudo tienen un alto retorno de la inversión.
Las aplicaciones de información cognitiva son más avanzadas que las aplicaciones de automatización de procesos en el sentido de que pueden aprender y mejorar con el tiempo, a medida que interactúan con los usuarios y los datos.
Estas aplicaciones pueden predecir el comportamiento de los clientes, proporcionar soluciones de seguridad de TI mejoradas y diseñar anuncios personalizados.
Las aplicaciones que emplean la interacción cognitiva interactúan directamente con los empleados y clientes. Estos incluyen chatbots, que pueden ofrecer asesoramiento médico, responder preguntas internas de la empresa, brindar servicio general al cliente y más.
¿Podemos afirmar que el BI y la IA mejora la eficiencia y forma de trabajar de los equipos?
BI y 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 comerciales más inteligente que pueden producir el análisis y la visualización de datos.
BI puede ayudar a las empresas a poner orden en las enormes cantidades de datos que recopilan. Pero es posible que las visualizaciones y los tableros ordenados no siempre sean suficientes.
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 adoptar la confluencia de IA y BI, las empresas pueden sintetizar grandes cantidades de datos en planes de acción coherentes.
La IA también puede conducir al desarrollo de herramientas de BI más inteligentes y adaptables. A medida que estas herramientas toman más datos, interactúan más con los usuarios e internalizan los resultados que arrojan sus recomendaciones, pueden aprender qué tipos 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, en cierta medida, dependa de la IA. Aunque la IA 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 explorar e invertir en formas de aprovechar completamente el potencial que tienen al trabajar juntos, ayudando a las empresas a resolver sus mayores desafíos y crecer a nuevas alturas.
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