BI và AI: Phân biệt sự khác nhau

Mặc dù BI và AI có nhiều ứng dụng có tiêu chuẩn và giao thoa nhau ở một số điểm, chúng lại mang các mục đích khác nhau về mặt tổng quan. BI liên quan chủ yếu đến việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Tất cả các công cụ, ứng dụng và công nghệ liên quan đến việc cải thiện hiệu quả của những yếu tố nếu trên, chất lượng của dữ liệu thu thập được và làm thế nào để ứng dụng hiệu quả tất cả thông tin này đều thuộc phạm vi của BI. Các công cụ được sử dụng sẽ phân tích dữ liệu và tạo các biểu diễn trực quan cho dữ liệu đó: metrics, dashboards, biểu đồ, bảng biểu, v.v. Sau đó, các chuyên viên kinh doanh có thể sử dụng các kết quả này để nhìn nhận một bức tranh tổng thể có ý nghĩa rõ ràng. Tuy nhiên, họ sẽ phải tự đưa ra quyết định về cách áp dụng các thông tin này. Nói cách khác, mục đích của BI không phải là chỉ dẫn chúng ta biết phải làm gì mà là cho chúng ta thấy mọi thứ đang diễn ra như thế nào và chúng đã phát triển như thế nào trong quá khứ. Bạn sẽ phải là người tự rút ra ý nghĩa của thông tin và đưa ra kết luận.

 

Mục đích của AI trong khi đó khá khác biệt. Các lập trình viên AI cố gắng tạo ra các thuật toán có thể bắt chước quá trình suy nghĩ của con người, học hỏi từ đó và cuối cùng, đưa ra các quyết định theo thuật toán logic. Và trong quá trình đó, AI làm việc với các mảng dữ liệu khổng lồ nhằm tìm ra giải pháp chính xác cho các vấn đề hiện tại . Nói cách khác, AI không chỉ tìm ra một mô hình mẫu giữa các mô hình thực tế lộn xộn mà còn quyết định phải làm gì với nó. Sau đó, nó có thể đưa ra giải pháp cho người điều hành hoặc tự mình thực hiện các hành động cần thiết. Cho đến nay, AI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, mặc dù chúng ta đã đạt được thành công đáng kể trong việc tạo ra các ứng dụng trí tuệ nhân tạo đủ tốt cho các nhiệm vụ có phạm vi hẹp. Ví dụ: chatbot có thể trả lời độc lập các câu hỏi quen thuộc của khách hàng, cho phép các nhân sự hỗ trợ khách hàng chỉ phải xử lý trong các tình huống phức tạp hơn.

BI và AI: Doanh nghiệp có nên cân nhắc ứng dụng cả hai 

 

Câu trả lời rất đơn giản: Thông thường, một doanh nghiệp có thể sẽ không mấy mạn mà với việc áp dụng các công nghệ này ngay bây giờ, vì nhiều lý do. Các công cụ này mới chỉ có phạm vi ứng dụng khá hạn chế và cũng khá tốn kém, chúng cần rất nhiều thời gian để mang lại kết quả, chúng có thể phá vỡ một quy trình kinh doanh truyền thống và thường xung đột với các giải pháp phần mềm cũ. Tuy nhiên, dù sớm hay muộn, sẽ có những đối thủ cạnh tranh bắt đầu "chấp nhận" các giải pháp này, và chúng sẽ cung cấp cho họ những hiểu biết và đề xuất giúp doanh nghiệp giành được nhiều lợi thế cạnh tranh rõ rệt hơn so với các công ty khác trong cùng ngành kinh doanh. Ngay cả bây giờ, những lợi thế này cũng gây chú ý đủ để đầu tư vào nó, điều này được phản ánh rõ trong tỷ lệ ứng dụng BI.

Tình hình với AI có phần hơi mơ hồ hơn một chút, vì ứng dụng của công nghệ vẫn còn tương đối hạn chế. Tuy nhiên, cần phải hiểu rằng bất kỳ mô hình AI nào (theo nghĩa hiện tại của thuật ngữ này) đều cần những luồng dữ liệu khổng lồ để hoạt động. Chỉ sau khi xử lý chúng, nó mới có thể học cách tìm ra các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên thông tin được cung cấp. Điều đó có nghĩa là ngay cả khi một doanh nghiệp không có kế hoạch áp dụng các giải pháp AI ngay bây giờ, thì vẫn đáng để đầu tư vào các công cụ BI. Chúng có thể được sử dụng độc lập trong thời gian này và trong khi đó, thu thập dữ liệu mà sau này có thể được cung cấp cho AI và từ đó đạt được những kết quả có ý nghĩa nhanh chóng hơn.