Inteligência de Negócios e IA: Como Elas Divergem e Convergem

Business intelligence (BI) e inteligência artificial (IA) têm algumas sobreposições. No entanto, não são necessariamente a mesma coisa.

O primeiro ajuda as organizações a visualizar análises para tomar decisões baseadas em dados, enquanto a IA explora principalmente a maneira como o computador imita os humanos na resolução de problemas, aprendizado e julgamento.

Apesar dos diferentes objetivos finais, eles têm aplicações empresariais sobrepostas. Algumas organizações integram software de inteligência de negócios incorporado com IA para potencializar a análise de dados e auxiliar na tomada de decisões.

Vamos mergulhar profundamente em business intelligence e IA para entender semelhanças e diferenças e como eles podem se complementar.

Business intelligence e IA diferem em seus objetivos.

Business intelligence reúne dados caóticos e os interpreta em uma imagem coerente e fácil de digerir para você. Enquanto fornece insights sobre tendências passadas e presentes ao analisar dados, pode não oferecer sugestões prescritivas para ações futuras.

IA realiza tarefas, responde a perguntas e faz julgamentos de maneira semelhante aos humanos. Em sua fase inicial, a IA pode não ter a capacidade de visualizar dados, mas IA generativa mais avançada, como o GPT4, pode visualizar dados em gráficos, tabelas ou outras ilustrações.

Business intelligence facilita muito a análise de dados, mas deixa a tomada de decisões para os humanos. E a IA permite que os computadores tomem decisões autônomas. Os dois podem oferecer o melhor resultado quando integrados. BI pode fornecer análise de dados, e a IA pode oferecer sugestões prescritivas com base na análise.

Vamos mergulhar profundamente em como sua combinação ajuda as empresas, mas primeiro vamos ver o que BI e IA significam para profissionais e executivos.

O que é business intelligence?

Business intelligence ajuda os profissionais a tomar decisões de negócios informadas. Ele agrega dados de sistemas de TI internos e várias fontes externas, executa consultas e os visualiza conforme a necessidade.

Os resultados são apresentados como um relatório, facilitando o planejamento estratégico e a tomada de decisões operacionais. Esta parte é crucial para melhorar a eficiência, aumentar a vantagem competitiva e aumentar a receita. BI fornece os insights necessários para tais melhorias.

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial capacita os computadores a realizar tarefas que anteriormente exigiam intervenção humana. A IA é como um guarda-chuva que cobre aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo, processamento de linguagem natural (NLP) e geração de linguagem natural (NLG).

Há um debate contínuo sobre se a verdadeira IA ou inteligência artificial geral existe. Mas, quando os profissionais usam IA, eles estão se referindo a sistemas que usam aprendizado de máquina. Isso lhes permite melhorar e realizar várias tarefas, como responder a perguntas e analisar dados.

Casos de uso de business intelligence e IA

Empresas modernas se esforçam para ser orientadas por dados. Business intelligence é o veículo que leva esses dados aos stakeholders relevantes. Por outro lado, a IA ajuda a agregar e processar dados. Abaixo estão alguns casos de uso de BI e IA e como os profissionais os utilizam para serem mais orientados por dados e inteligentes em um ambiente empresarial.

Casos de uso de BI

Qualquer pessoa que faça sentido de dados em uma planilha já interagiu com business intelligence. Embora existam outras ferramentas avançadas para visualizar dados, as planilhas continuam sendo uma escolha popular para visualização de dados. Elas tornam o processo de visualização mais fácil, mais eficaz e mais eficiente.

Abaixo estão as áreas onde as empresas usam BI.

• Analisando dados de clientes: As empresas usam BI para analisar as interações dos clientes por meio de e-mails, redes sociais e chatbots. Os dados de fontes díspares apresentados de forma coesa através do BI facilitam para as empresas entenderem os clientes.
• Melhorando a eficiência operacional: Com a ajuda do BI, as empresas visualizam indicadores-chave de desempenho em tempo real. Isso permite que reconheçam e resolvam problemas mais rapidamente.

Casos de uso de IA

Aplicações empresariais alimentadas por IA são geralmente usadas para automação de processos. Isso inclui tarefas como atualizar informações de clientes ou delinear contratos e documentação padronizados. Além disso, a IA também é usada para engajamento cognitivo e insights.

Nesse contexto, a IA auxilia na realização de funções administrativas ou de back-office, ajudando os profissionais a se concentrarem em tarefas mais críticas.

Além disso, as aplicações de insights cognitivos alimentadas por IA podem aprender e melhorar à medida que interagem mais com usuários e dados. Elas podem prever o comportamento do cliente e fazer sugestões para melhorar a segurança de TI.

Aplicações de engajamento cognitivo interagem diretamente com clientes e funcionários para oferecer serviço e apoiá-los na resolução de dúvidas.

Abaixo estão alguns exemplos de casos de uso de IA em empresas que envolvem maquinário pesado.

• Solução de pipeline inteligente: Construída pela Accenture, monitora vários oleodutos em todo o mundo. Ela coleta dados de ativos de pipeline e fontes externas para garantir segurança e otimizar o uso de recursos. Com a IA, os operadores de pipeline podem fazer a transição de métodos de manutenção preventiva mais tradicionais para uma abordagem de manutenção preditiva.

• Prognóstico de trem de pouso de aeronaves: Desenvolvido pela General Electric e Infosys no sistema operacional Predix, ajuda a tripulação da companhia aérea a entender o estado do trem de pouso e quando colocá-lo em manutenção. O cronograma de manutenção da aeronave é definido de acordo para evitar problemas inesperados de equipamentos e atrasos de voo.

• Siemens MindSphere: Isso rastreia o desempenho de ferramentas de máquinas em indústrias em todo o mundo e coleta estatísticas de ativos. A IA ajuda a analisar e agendar manutenção preventiva e gerencia a ferramenta para melhorar a vida útil. O MindSphere pode trabalhar com máquinas independentemente de seu fabricante. Reduz as despesas do fabricante em reparos de garantia quando elas funcionam por mais tempo sem avarias.

Como a IA e o business intelligence juntos ajudam as empresas

A IA e o business intelligence, quando integrados, ajudam as empresas a entender grandes volumes de dados e obter detalhes prescritivos sobre as ações a serem tomadas. A IA completa o processo que o BI inicia. Por exemplo, o BI analisa dados e cria visualizações e relatórios, e a IA então assume esses relatórios como entrada para fornecer sugestões com base neles.

Isso acelera a tomada de decisões, ajudando os stakeholders a chegarem a resultados mais rapidamente com sugestões geradas por IA. Eles podem trabalhar em cima dessas sugestões para idealizar um plano de ação e colocá-lo em execução.

Sistemas de IA analisam relatórios de forma granular, ajudando agentes humanos a traduzir dados em decisões de negócios precisas. Com a IA, as ferramentas de BI se tornam mais adaptativas. Elas podem aprender e melhorar as recomendações entregues e fazer melhorias incrementais, tornando os resultados mais precisos e úteis.

Benefícios de integrar IA e BI

Abaixo estão alguns benefícios esperados de usar IA em business intelligence.

• Aumento da eficiência: Permite que os profissionais de BI se concentrem em tarefas mais estratégicas com fluxos de trabalho rotineiros manuais sendo tratados por inteligência artificial.

• Melhoria nas recomendações: Com a IA para identificar padrões e tendências críticas nos dados operacionais, as empresas tomam melhores decisões operacionais.

• Mais acessibilidade: A IA aumenta a acessibilidade do BI para usuários que não têm nenhuma expertise técnica.

Desafios de integrar IA com BI

Os profissionais podem encontrar alguns desafios ao usar business intelligence alimentado por IA.

• Qualidade dos dados: Os dados fornecidos ao BI alimentado por IA devem ter qualidade decente para obter recomendações e sugestões relevantes. Quando os dados não têm qualidade decente, pode levar a visualizações de dados imprecisas, tornando as decisões de negócios questionáveis.

• Custo e expertise: Essa integração requer recursos consideráveis e a capacidade de manter ferramentas de business intelligence baseadas em IA.

Top 5 softwares de business intelligence incorporados que usam IA

O software de business intelligence (BI) incorporado adiciona análises a um aplicativo de negócios. Você pode facilmente adicionar recursos para análises de autoatendimento a aplicativos usando essas ferramentas. Essas ferramentas permitem que você coloque painéis diretamente nos aplicativos dos funcionários, tornando a análise de dados mais simples e acessível.

O principal software de business intelligence incorporado mencionado abaixo usa IA para fornecer insights ricos aos usuários de BI.

Para se qualificar para inclusão na lista de software de business intelligence incorporado, um produto deve:

• Ser incorporado em aplicativos de software de outras empresas como um produto de fabricante de equipamento original (OEM)
• Permitir que os desenvolvedores adicionem recursos de análise diretamente em aplicativos de negócios
• Extrair dados de várias fontes
• Transformar dados em modelos compreensíveis e relevantes dentro de um aplicativo de negócios
• Permitir a criação de relatórios e visualizações com aplicações práticas de negócios, tudo dentro do aplicativo

*Estes são os principais softwares de business intelligence incorporados do Relatório Grid® de Inverno de 2024 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. Tableau

Tableau facilita para qualquer pessoa analisar dados e encontrar insights. Com suas capacidades de IA, ajuda os usuários a entender rapidamente dados complexos sem precisar ser especialistas em dados. Você pode usar os recursos de arrastar e soltar para visualizar dados em gráficos e tabelas, o que facilita a identificação de tendências.

O que os usuários mais gostam:

“O Tableau realmente transformou a maneira como interagimos e obtemos insights de nossos dados, tornando-se um verdadeiro divisor de águas no mundo das análises. Como um usuário devoto, não posso deixar de elogiar esta ferramenta excepcional que consistentemente superou as expectativas.

Criar painéis visualmente impressionantes e impactantes é onde o Tableau realmente brilha. A variedade de opções de visualização, desde gráficos dinâmicos até mapas interativos, nos permite comunicar insights de uma maneira que cativa e ressoa com nosso público. O apelo visual melhora as apresentações e facilita uma compreensão mais profunda de conjuntos de dados complexos.”

- Avaliação do Tableau, Nitin K.

O que os usuários não gostam:

“Mesmo que a interface seja amigável, usuários não familiarizados com ferramentas de análise de dados podem precisar investir algum tempo aprendendo a usar recursos avançados e criar visualizações sofisticadas. Pode exigir o uso de ferramentas diferentes ou mais codificação. Acabou sendo difícil, mas nosso grupo conseguiu, no entanto.”

- Avaliação do Tableau, Kendra J.

2. Amazon QuickSight

Amazon QuickSight simplifica a análise de dados e permite que os usuários criem e publiquem painéis interativos facilmente. As capacidades de IA do QuickSight permitem realizar tarefas avançadas de análise de dados, como previsão e detecção de anomalias, sem exigir que os usuários tenham conhecimento técnico profundo.

O que os usuários mais gostam:

“O Amazon QuickSight me ajuda a extrair vários relatórios e trabalhar com eles. Ele pode personalizar o tipo de dados que queremos e os formatos. Podemos escolher quais dados baixar. O Quicksight é fácil de usar e tem uma variedade de recursos. Ele tem um pré-teste que nos ajuda a entender como podemos usar os dados conforme sua necessidade.”

- Avaliação do Amazon QuickSight, Neha K.

O que os usuários não gostam:

“Se os dados são grandes, o carregamento visual leva muito tempo. Além disso, às vezes, não suporta a criação de campos calculados complicados. Nem todos os visuais estão presentes.”

- Avaliação do Amazon QuickSight, Praveen S.

3. Microsoft Power BI Embedded

Microsoft Power BI Embedded se integra perfeitamente com aplicativos para oferecer capacidades de análise e IA. Com isso, você pode incorporar relatórios e painéis totalmente interativos e impressionantes em aplicativos. Isso melhora a experiência do usuário, fornecendo insights profundos sem precisar alternar entre aplicativos.

O que os usuários mais gostam:

“O Power BI embedded é escalável, rápido, preciso, flexível e avança com novos recursos e capacidades. Qualquer um pode ver facilmente essas coisas acontecendo. O recurso de incorporação é algo que continuamos usando todos os dias em nossa empresa. 9/10 dias, usamos o Power BI via aplicativos web ou ambiente, ou qualquer arranjo hospedado em outro lugar, para fornecer os benefícios do Power BI a colegas que não podem estar presentes ou é difícil para eles trabalharem dentro das instalações originais do Power BI.”

- Avaliação do Microsoft Power BI Embedded, Ilias V.

O que os usuários não gostam:

“A complexidade do programa. Não é amigável. Requer treinamento prévio e conhecimento matemático avançado para entender completamente cada tendência de componente, como multiplicador de linha de base, multiplicador real e previsão de multiplicador.”

- Avaliação do Microsoft Power BI Embedded, Bonanza Z.

4. ThoughtSpot

ThoughtSpot se destaca por suas análises orientadas por pesquisa alimentadas por IA. Muito parecido com um mecanismo de busca, permite que os usuários simplesmente digitem consultas em linguagem natural para encontrar insights de dados para seus dados de negócios. Isso significa que você pode fazer perguntas sobre seus dados em inglês simples e obter respostas instantâneas em gráficos e tabelas fáceis de entender.

O que os usuários mais gostam:

“A interface do ThoughtSpot é incrivelmente amigável, especialmente para pessoas como eu que têm dificuldades com dados desafiadores. Ele nos permite criar relatórios e painéis e lidar com dados sem solicitar assistência do Power BI. O recurso de pesquisa no ThoughtSpot é incrivelmente rápido em comparação com outros mecanismos de busca. É como ter uma capacidade rápida de encontrar dados. Podemos economizar tempo procurando dados manualmente.

O ThoughtSpot atende aos nossos requisitos como uma nova tecnologia. Nossa ferramenta de análise é criada de acordo com nossas especificações, completa com dados personalizados e integração com o restante de nossa tecnologia usada na empresa. Gostamos de trocar ideias relacionadas a dados, e o ThoughtSpot torna isso simples.”

- Avaliação do ThoughtSpot, Jai K.

O que os usuários não gostam:

“Para nosso caso de uso, existem limitações importantes, como a falta de funcionalidade de parâmetro de data comparável a outras ferramentas de BI. Alguns recursos são lançados, mas parecem não estar totalmente desenvolvidos. O suporte tem sido geralmente bastante responsivo. No entanto, alguns tickets estão abertos há muito tempo, exigindo soluções alternativas.”

- Avaliação do ThoughtSpot, Katie S.

5. Sigma

Sigma torna a análise de dados tão fácil quanto trabalhar com uma planilha, permitindo que os usuários explorem, analisem e visualizem dados. As capacidades de IA da plataforma melhoram a tomada de decisões automatizando tarefas de análise de dados, prevendo tendências e fornecendo recomendações.

O que os usuários mais gostam:

“O Sigma tem sido uma brisa para implementar. Lutamos com outras ferramentas de BI por um ano antes de encontrar o Sigma, e estou muito feliz por termos encontrado. A própria ferramenta é muito intuitiva de usar. O suporte via chat ao vivo e as "horas de escritório" tornaram essa transição ainda mais fácil. Não posso falar o suficiente sobre esta empresa e sua ferramenta.”

- Avaliação do Sigma, Cassie F.

O que os usuários não gostam:

“Filtragem e agregação de datas podem ser frustrantes às vezes; se os dados não forem atualizados para todos os clientes devido a atrasos a montante, podemos ter verificações que falham e perdem dados. Gostaria de ter mais controle sobre isso e possivelmente um sistema de alerta quando os dados forem atualizados.”

- Avaliação do Sigma, Ben A.

Escolhendo o melhor dos dois mundos

IA e business intelligence são uma equipe poderosa. Usá-los juntos ajuda as empresas a resolver seus desafios e identificar oportunidades mais rapidamente. O aprendizado de máquina faz com que as ferramentas de BI aprendam, se adaptem aos usuários e forneçam recomendações e sugestões mais relevantes, desejadas e aprimoradas.

Além disso, o NLP permite que os usuários se comuniquem com a ferramenta usando inglês simples, tornando as ferramentas de BI acessíveis a todos.

Saiba mais sobre BI de autoatendimento e entenda como ele facilita a análise de dados.