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¿Son lo mismo? ¿Cómo podemos distinguir la inteligencia artificial (IA) de la inteligencia empresarial (BI, por sus siglas en inglés)? ¿Se apoyan en las mismas fuentes de datos? ¿Cuáles son los límites de una y otra? A medida que crece el uso de estos conceptos en un contexto donde se habla de negocios basados en datos, también aumenta la confusión entre ambos conceptos.
De manera general, inteligencia empresarial es el análisis de datos estructurados que casi siempre provienen de los ERP´s o de sistemas cuya información se encuentra en tablas relacionales, en la cual el usuario puede tener una analítica descriptiva respecto a lo que sucedió en las operaciones. “Casi siempre el análisis es una foto de los días anteriores; es como el primer paso en la ayuda en la toma de decisiones, sin embargo es un análisis básico solo de datos estructurados”, explica Jair Pérez, director de Innovación Corporativa de Gesta Labs.
Inteligencia empresarial renovada
Aunque muchos suelen confundir la inteligencia empresarial con inteligencia artificial, hay diferencias sustanciales que debes tomar en cuenta.
A diferencia de BI, la inteligencia artificial se puede aplicar a datos estructurados y no estructurados gracias a que se apoya de Big Data, pero quizá el rasgo más importante es que la analítica en IA no es descriptiva sino que puede ser predictiva y puede ser de optimización. Además, al emplear técnicas matemáticas generas analíticos que toman las decisiones por ellos mismos, aprenden constantemente y te dan la decisión con base en datos duros. En la analítica normal no, la decisión sigue dependiendo un poco de la sensación del usuario.
Inteligencia de negocios, análisis de datos e inteligencia artificial utilizan los mismos fundamentos: estadísticas y datos en su núcleo. Pero mientras que la inteligencia de negocios es de naturaleza retrospectiva, la IA se trata del futuro, de predecir lo que sucederá. El análisis estadístico detrás de BI se basa principalmente en recuentos básicos, en contraste con el algoritmo de aprendizaje profundo y sofisticado que sustenta la IA.
Más dimensiones
La inteligencia artificial explora el uso de los sistemas informáticos para imitar varios atributos de la inteligencia humana, como la resolución de problemas, el aprendizaje y el juicio. Las empresas ven un enorme potencial en la inteligencia artificial para el reconocimiento de voz, los sistemas de visión artificial, la creación de algoritmos para optimizar procesos en automático y predecir eventos y, por ende, facilitar la toma de decisiones.
Expertos establecen que la IA utiliza tres dimensiones para definir sus capacidades: autonomía, aprendizaje y razonamiento. Cuando un sistema tiene una puntuación alta en las tres dimensiones, realmente hay un sistema inteligente.
Modelar la inteligencia humana es uno de los objetivos principales de la inteligencia artificial. Al modelar los comportamientos humanos y los procesos de pensamiento, los programas de inteligencia artificial pueden aprender y tomar decisiones racionales.
Pero ambas sirven
De hecho, BI tiene como objetivo agilizar el proceso de recopilación, informe y análisis de datos. Su uso permite a las empresas mejorar la calidad de los datos que recopilan y la coherencia con la que lo hacen.
En un artículo publicado en CIO Magazine, Michael F. Gorman, profesor de gestión de operaciones y ciencias de la decisión en la Universidad de Dayton en Ohio, comentó que “BI no te dice qué hacer; te dice lo que era y lo que es”.
También puedes escuchar el podcast: ¿Qué tanto sabes de inteligencia artificial?
La inteligencia de negocios puede ganar algo de influencia en la dimensión de razonamiento. Al usar técnicas avanzadas, es posible establecer un modelo de razonamiento usando BI, por ejemplo, “cuando hace calor, vendemos más refrescos”. Esto es un modelo descriptivo de utilidad, pero limitado para anticiparse y coordinar a toda las empresas que intervienen en la cadena de valor de una bebida.
Donde AI sobresale es en las dimensiones de aprendizaje y autonomía. El aprendizaje es actualmente la dimensión más importante para centrarse. Con BI, los modelos estadísticos siempre darán la misma salida cuando se use la misma entrada. Con los modelos de aprendizaje, esa salida evolucionará debido al proceso de aprendizaje.
Y agrega valor
Entonces, eso nos deja con la pregunta final. ¿Debo usar BI o AI para crear modelos de análisis de negocios? Para AI, el caso de negocio es de VITAL IMPORTANCIA para garantizar una experiencia provechosa. Debes usar IA para resolver un problema de negocio que solo la esta tecnología es capaz de resolver de la manera más eficiente. Dando información que permite la toma inteligente de decisiones. Solo con este enfoque podemos aprovecharla al máximo, y descartarla solo porque esté de moda.
En la visión de algunos expertos, los algoritmos de aprendizaje automático implementados en el software de BI le dirán a las empresas lo que es interesante en sus datos históricos. Hoy en día, los analistas normalmente tienen que definir métricas para que las herramientas de BI realicen un seguimiento. Se trata de un proceso manual y solo hace visibles los datos que la compañía ya sabe que son importantes.
Nunca será igual
Pero el BI habilitado para el aprendizaje automático podría profundizar en las incógnitas desconocidas de una empresa, encontrando información en datos no examinados. La firma de analistas Gartner (informe Magic Quadrant) declaró que el descubrimiento de datos inteligentes era el próximo factor en el mercado de software de BI.
Existe cierto impulso en torno a la idea de combinar el aprendizaje automático, la inteligencia empresarial y la inteligencia artificial. Pero la idea parece no ser tan popular. Todavía vemos en su mayoría AI y BI como términos separados.
Esto tiene que cambiar. Piense en todo el tiempo que las plataformas de BI impulsadas por AI pueden liberar a los analistas, que actualmente dedican gran parte de su tiempo a gestionar las solicitudes de informes. Podrían pasar a proyectos de análisis de datos y análisis predictivo más efectivos. Al final de eso se trata: de que los negocios evolucionen, pero siempre de la mano de las personas.
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