فاطمه دارستانی فراهانی

مقدمه
با پیشرفت فناوری، اصطلاحات و مفاهیم جدیدی به دنیای کسب‌وکار وارد شده‌اند که درک تفاوت‌ها و شباهت‌های آن‌ها برای کسب‌وکارها ضروری است. دو مفهوم مهم در این زمینه، هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) و هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) هستند. هرچند این دو مفهوم به طور کلی مرتبط با داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار هستند، اما کاربردها و ویژگی‌های متفاوتی دارند. در این مقاله به بررسی تفاوت‌های کلیدی بین BI و AI می‌پردازیم.

تعریف هوش تجاری (BI)
هوش تجاری (BI) به مجموعه‌ای از ابزارها، فناوری‌ها و فرآیندهایی اطلاق می‌شود که داده‌ها را به اطلاعات کاربردی و قابل فهم تبدیل می‌کنند. BI به مدیران و تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های تاریخی و فعلی سازمان، تحلیل‌های لازم را انجام داده و تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرند. ابزارهای BI معمولاً گزارش‌ها، داشبوردها و نمودارهای مختلفی را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهند.
 

تعریف هوش مصنوعی (AI)
هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به ساخت سیستم‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل یادگیری از داده‌ها، تشخیص الگوها، پیش‌بینی نتایج و تصمیم‌گیری مستقل می‌باشند. AI از تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی ماشین (Computer Vision) بهره می‌برد.

تفاوت‌های کلیدی بین BI و AI

1. هدف اصلی:
  - BI: هدف اصلی BI ارائه اطلاعات کاربردی و مفید از داده‌ها به مدیران و تصمیم‌گیرندگان است. BI بر تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته تمرکز دارد تا بینش‌هایی برای بهبود عملکرد فعلی کسب‌وکار ارائه دهد.
  - AI: AI به دنبال ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند. AI توانایی یادگیری از داده‌ها و بهبود خود را در طول زمان دارد.

2. ماهیت:
  - BI: BI بیشتر یک ابزار گزارش‌دهی و تحلیلی است که داده‌ها را به اطلاعات تبدیل می‌کند. BI بر اساس تحلیل‌های توصیفی (Descriptive Analytics) کار می‌کند و به سوالاتی نظیر "چه اتفاقی افتاده است؟" پاسخ می‌دهد.
  - AI: AI یک فناوری پیشرفته است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری‌های پیچیده‌تری انجام دهند. AI می‌تواند از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics) و تجویزی (Prescriptive Analytics) استفاده کند و به سوالاتی نظیر "چه اتفاقی خواهد افتاد؟" و "چه باید کرد؟" پاسخ دهد.

3. تعامل با داده‌ها:
  - BI: BI به صورت عمده بر داده‌های ساختاریافته (Structured Data) تکیه دارد که در انبارهای داده یا پایگاه‌های داده ذخیره می‌شوند. داده‌ها در BI به صورت مستقیم تحلیل و گزارش می‌شوند.
  - AI: AI می‌تواند با داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته (Unstructured Data) کار کند. AI قادر به تشخیص الگوها و روابط پیچیده در داده‌ها است که ممکن است به راحتی در BI قابل شناسایی نباشند.

البته! ادامه بخش "سطح خودکارسازی" را از ابتدا برایتان بازنویسی می‌کنم:

۴.سطح خودکارسازی:
- BI: فرآیندهای هوش تجاری (BI) به طور کلی تحت کنترل کاربر قرار دارند. در BI، کاربران از ابزارها و داشبوردهای مختلف برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند و بر اساس تحلیل‌های انجام‌شده، تصمیمات لازم را اتخاذ می‌کنند. در واقع، BI خود به خود توانایی تصمیم‌گیری یا انجام اقدامات خودکار را ندارد و این فرآیندها نیازمند تفسیر و مداخله انسانی هستند. به عبارت دیگر، BI بیشتر به عنوان یک ابزار کمکی برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی عمل می‌کند تا به عنوان یک سیستم خودکار.

- AI: در مقابل، هوش مصنوعی (AI) به طور قابل توجهی توانایی خودکارسازی فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها را دارد. سیستم‌های AI می‌توانند به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی وظایف مختلفی را انجام دهند. این سیستم‌ها قادرند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، از داده‌ها یاد بگیرند، الگوهای پیچیده را شناسایی کنند، و بر اساس این الگوها تصمیم‌گیری کنند. علاوه بر این، AI توانایی تطبیق با شرایط جدید و بهبود عملکرد خود در طول زمان را دارد، که این ویژگی به آن امکان می‌دهد تا در محیط‌های پویا و متغیر نیز به صورت مؤثری عمل کند.