Diferencias entre Inteligencia Artificial y Business Intelligence

IA vs BI para empresas, ¿Qué necesitas?

Con toda la atención que últimamente se le está prestando a la Inteligencia Artificial (IA), no es de extrañar que los líderes empresariales se estén esforzando en encontrar formas de implementarla en sus organizaciones. Sin embargo, cuando les pides que definan qué es lo que buscan de ella, sus respuestas a menudo se centran en buscar soluciones que permitan una mejor toma de decisiones empresariales.

Pero, ¿Son esas herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial? Cuando oímos hablar de IA normalmente se la relaciona con automatización, modelado de datos, informes y análisis. Pero en realidad no son áreas que estén específicamente vinculadas a la IA; más bien, están realmente dirigidas por otro tipo de software: el de inteligencia de negocio (BI).

Dada la confusión que generan estos dos tipos de “inteligencia”, a continuación puedes encontrar las principales diferencias entre la Inteligencia Artificial y la Inteligencia de Negocio, así como todo lo que puede hacer cada una y en qué pueden ayudar a las organizaciones empresariales.

¿Qué puede hacer realmente la IA?

Procesamiento del lenguaje natural. Se basa en mejorar la comunicación entre humanos y máquinas, analizando las entradas del lenguaje humano y proporcionando resultados a través de asistentes de voz como Microsoft Cortana, un dispositivo que utiliza el PNL para analizar y reaccionar contextualmente a las señales de voz.
Sistemas de visión. Estos son capaces de analizar e interpretar imágenes visuales, como fotografías aéreas, imágenes médicas o etiquetas de productos. Un ejemplo es el etiquetado de fotos de reconocimiento facial de Facebook.
Aprendizaje automático (Machine learning). Es el proceso de hacer que los ordenadores aprendan y actúen como seres humanos respondiendo a las entradas de datos variables. Consiste en aplicar algoritmos a capas de datos que asignan entradas variables a salidas variables y le dan al ordenador la oportunidad de aprender progresivamente cada vez que ejecutan una tarea.
Planificación y programación de IA. Esta rama se aplica principalmente a máquinas autónomas, como maquinaria industrial, automóviles autónomos o robots. Para interactuar con el mundo físico, estos dispositivos deben poder observar el mundo a través de diferentes tipos de sensores y realizar acciones basadas en esas observaciones.

¿Cuáles son algunos de los componentes principales de la inteligencia empresarial?

Modelado de datos. Es un método para trazar orígenes de datos individuales en una empresa y determinar cómo deben interactuar entre sí para extraer las perspectivas empresariales más valiosas.
Análisis e informes. Capturar, estructurar y almacenar datos en un ERP es bueno, pero poder analizarlos e informar sobre ellos es el objetivo final. Las soluciones de inteligencia empresarial son capaces de proporcionar funciones analíticas, así como informes simples y accesibles para los usuarios finales, sin necesidad de tener experiencia técnica.
Visualización de datos y cuadros de mando. A través de las herramientas de visualización de datos es más fácil analizar los mismos, ya que se muestran en representaciones gráficas que son más fáciles de interpretar por el cerebro humano.

Según un estudio realizado por Grupo Aberdeen, las organizaciones que utilizan herramientas de visualización de datos tienen un 28 por ciento más de probabilidades de encontrar información oportuna que aquellas que confían únicamente en reporting.

Seguridad, simplicidad y velocidad son los tres beneficios principales que aportan las soluciones de inteligencia empresarial y que determinan el éxito de las organizaciones. Si bien la IA se centra en ayudar a los ordenadores a obtener una visión totalmente personal, la Inteligencia de Negocio permite que organizaciones enteras obtengan acceso a los datos que necesitan para tomar decisiones rápidas e informadas.

Es innegable que la IA tendrá un gran impacto en las empresas en los próximos años, pero no hay que confundir una cosa con otra. Al invertir en BI, las empresas podrán prepararse mejor para la era de los ordenadores autodidactas y sentar las bases para la futura toma de decisiones por parte de las máquinas.

Fuente: Jet Global