نقش هوش مصنوعی در هوش تجاری

پریسا حاجی‌محمدی: ابزارهای هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به بخش کلیدی سیستم‌های هوش تجاری هستند و هم برای افزودن قابلیت‌های جدید تجزیه و تحلیل و هم ساده‌کردن وظایف کاربرد خواهند داشت. هوش تجاری به یک جزء حیاتی در تصمیم‌گیری سازمانی تبدیل شده است. سیستم‌های Business intelligence یا BI اگر به‌عنوان داشبوردهای متمرکز ساخته‌شده توسط تیم‌های IT و BI یا حتی به‌عنوان برنامه‌های کاربردی مستقر شوند، یک ابزار استاندارد برای کاربران تجاری و مدیران کسب‌وکارها هستند. با این حال، هوش مصنوعی رابطه بین تصمیم‌گیرندگان و داده‌های تجاری تجزیه‌و‌تحلیل‌شده در سیستم‌های برنامه‌ریزی هوش تجاری را متزلزل می‌کند.

هوش مصنوعی مزایای بالقوه زیادی در کسب‌وکارها و کاربردهای بسیار متنوعی دارد؛ برخی مکمل هوش تجاری هستند و برخی دیگر در تضاد با آن عمل می‌کنند. می‌خواهیم بدانیم هوش مصنوعی چگونه می‌تواند ارزش جدیدی را هنگام ادغام با هوش تجاری در کسب‌وکارمان به ارمغان بیاورد و با ادامه روند ترکیب آنها به دنبال چه چیزی باشیم؟ مهم‌ترین سؤال این است که بدانیم نقش هوش مصنوعی در هوش تجاری چیست؟ برنامه‌های کاربردی هوش تجاری، مانند داشبوردهای BI و گزارش‌های تعاملی، بیشتر به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های قبلی به همراه اطلاعات فعلی برای دریافت تصویری از عملیات تجاری مربوط می‌شوند که به‌عنوان تجزیه و تحلیل توصیفی شناخته می‌شود. یعنی در واقع ما وضعیت کسب‌وکار را در حال حاضر و در گذشته توصیف می‌کنیم.

با این حال، این تنها نیمی از داستانی است که بسیاری از کاربران تجاری از داده‌های خود می‌خواهند. آنها همچنین سیستم‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را این‌چنین می‌خواهند که به آنها بگوید چه اتفاقی ممکن است در آینده بیفتد یعنی نیاز به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده دارند و در مورد ادامه مسیر کسب‌وکار چه روند و چه کاری باید انجام دهند؛ رویکردی که گاهی اوقات آن را تجزیه و تحلیل تجویزی می‌نامند.

در گذشته، مانع بزرگی برای استقرار موفقیت‌آمیز چنین سیستم‌هایی وجود داشت: ساختن آنها و اغلب اوقات درک و عمل کردن به آنها پیچیده است. هوش مصنوعی با قدرت تحلیلی و تجربیات کاربر ساده‌شده مبتنی بر پردازش زبان می‌تواند به تغییر از رویکردهای توصیفی به رویکردهای پیش‌بینی‌کننده و در نهایت تجویزی کمک کند. این امر به کسب‌و‌کارها امکان می‌دهد تا روندها را پیش‌بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند.

سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین تجزیه و تحلیل داده‌های فوری را فعال می‌کنند که دیدگاه به‌روزتری را در اختیار تصمیم‌گیرندگان قرار می‌دهد. علاوه بر این، ادغام هوش مصنوعی در هوش تجاری می‌تواند اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار را به‌ویژه برای کارهای ساده یا معمولی تسهیل کند. انجام این کار باعث ذخیره انرژی و بهبود کارایی کلی در شرکت‌ها می‌شود.

یکی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی تجاری احتمالا توسط توسعه‌دهندگان و تحلیلگران بررسی خواهد شد. اما در حال حاضر برخی از روندها‌ در حال ظهور هستند. به‌طور خاص، می‌توانیم به چهار مزیت زیر اشاره کنیم:

 توانایی هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایندها با حداقل مداخله انسانی یک مزیت اقتصادی مهم است. بیشتر کار در تجارت شامل آماده‌سازی داده است که می‌تواند کاملا تکراری باشد یا خروجی‌های مشخصی داشته باشد که مورد نیاز هر کسب‌وکاری است. هوش مصنوعی می‌تواند هم آماده‌سازی داده‌ها و هم تجزیه و تحلیل داده‌ها را به‌طور مؤثری خودکار کند و به کاربران تجاری در محیط‌های تجاری این امکان را می‌دهد تا بر وظایف استراتژیک که به تجربه و دانش تجاری آنها نیاز دارد، تمرکز کنند. این کار بهره‌وری کلی کسب‌وکار را و روند آتی آن عملکرد استراتژیک سازمان را نیز بهبود می‌بخشد.

  افزایش مسیرهای تصمیم‌گیری از تنوع‌های هوش مصنوعی است که می‌تواند الگوهای پیچیده را حتی در حجم وسیعی از داده‌ها شناسایی کند و راهکار جدید بسازد. شرکت‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های ماشین برای اجرای آزمایش‌های تحلیلی، بررسی و کاوش سناریوهای مختلف‌ بر روی پیچیده‌ترین مجموعه داده‌ها استفاده کنند و نتیجه یک رویکرد دقیق‌تر، تکرارپذیرتر و اغلب روشنگرتر است که به تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر کمک می‌کند.

  چابکی کسب‌وکار از طریق اعمال قدرت عملیاتی در زمان واقعی از توانایی‌های مشهود هوش مصنوعی با توجه به تجزیه و تحلیل سریع داده‌هاست و کسب‌وکارها را قادر می‌‌کند تا به سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهند. در نتیجه، تجزیه و تحلیل‌ها باید نسبتا ساده نگه داشته شوند تا جریان داده‌ها بیش از حد پیچیده نشود. هوش مصنوعی مدیریت پیچیده‌تر داده‌ها را با عملکرد بالاتر امکان‌پذیر می‌کند و هوش تجاری در زمان واقعی اجرای عملیات را بسیار مؤثرتر می‌کند.

  رابط‌های جست‌وجو که توسط ابزارهای هوش مصنوعی جدیدتر پشتیبانی می‌شوند، تجربه بسیار ساده‌تری را برای کاربران تجاری که با داده‌های BI کار می‌کنند، فراهم می‌کند. آنها دیگر نیازی به یادگیری زبان ماشین یا حتی نحوه استفاده از ابزارهای تجسم داده ندارند. با هوش مصنوعی کاربران می‌توانند با استفاده از واژگان تجاری خود با سیستم BI به زبان طبیعی صحبت کنند. همچنین درک نتایج تجزیه و تحلیل آسان‌تر است و ویژگی‌های تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تجسم‌سازی ایجاد کنند و کد بنویسند تا تجزیه و تحلیل‌های بیشتر انجام شود. این افزایش دسترسی به قابلیت‌های تجزیه و تحلیل برای کاربران غیرفنی می‌تواند به توسعه یک فرهنگ واقعی در یک سازمان کمک کند.