Diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia de negocios
Business Intelligence es una tecnología que se utiliza para recopilar, almacenar, acceder y analizar datos para ayudar a los usuarios comerciales a tomar mejores decisiones, por otro lado, la Inteligencia Artificial es una forma de hacer una computadora, un robot controlado por computadora o un software que piensan inteligentemente como los humanos. La inteligencia artificial se basa en el estudio de cómo los humanos piensan, aprenden, deciden y trabajan para resolver un problema y luego utilizan el resultado de este estudio como base para desarrollar software y sistemas inteligentes.
Comparación cabeza a cabeza entre inteligencia artificial versus inteligencia empresarial (infografía)
A continuación se muestra la comparación entre los 6 principales entre inteligencia artificial y inteligencia empresarial
Comparación entre inteligencia artificial versus inteligencia empresarial
| Bases de comparación | Inteligencia artificial | Inteligencia de negocios |
| filosofía | La IA se inicia con la intención de crear inteligencia similar en máquinas que encontramos en humanos | Ayuda a analizar el rendimiento del negocio a través de información basada en datos, es decir, comprender el pasado y predecir el futuro |
| Metas | Crear sistemas expertos e implementar inteligencia humana en máquinas. | Debe proporcionar información que permita decisiones comerciales eficientes y efectivas en todos los niveles del negocio. |
| Áreas que contribuyen | La Inteligencia Artificial es una combinación de ciencia y tecnología basada en informática, matemáticas, biología, psicología. | Combina herramientas de análisis empresarial que incluyen análisis ad-hoc, empresariales. informes, OLAP (procesamiento analítico en línea) |
| Aplicaciones | La Inteligencia Artificial se utiliza en varios campos, tales como juegos, procesamiento de lenguaje natural, sistemas expertos, sistemas de visión, reconocimiento de voz, reconocimiento de escritura a mano, robots inteligentes. | Se utiliza en hojas de cálculo, software de consulta y presentación de informes, paneles digitales, minería de datos, almacenamiento de datos, monitoreo de la actividad comercial. |
| Áreas de investigación | Las áreas de investigación para la inteligencia artificial son sistemas expertos, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, lógica difusa, robótica. | Las áreas de investigación para Business Intelligence incluyen minería de datos en redes sociales, análisis de procesos, Bigdata, OLAP |
| Cuestiones | La inteligencia artificial se enfrenta a tres problemas: amenaza para la privacidad, amenaza para la dignidad humana, amenaza para la seguridad. | Los problemas de Business Intelligence se clasifican en dos tipos: Organización y Personas y Tecnología y datos. |
Algoritmos en Inteligencia Artificial vs Inteligencia de Negocios
| Algoritmos de Inteligencia Artificial | Algoritmos de inteligencia empresarial |
| Amplitud de algoritmo de búsqueda primero Comienza desde el nodo raíz y primero explora los nodos vecinos y pasa al siguiente nivel de nodos vecinos. Proporciona la ruta más corta a la solución y puede implementarse utilizando FIFO | Algoritmo del árbol de decisión Esto extrae la información predictiva en forma de reglas entendibles por el ser humano y estas reglas pueden ser if-then-else que conducen a la información predictiva |
| Profundidad Primer algoritmo de búsqueda Este algoritmo se implementa utilizando la estructura de datos LIFO (último en entrar, primero en salir). Crea nodos igual que la búsqueda de amplitud pero difiere en un solo orden. En cada iteración, almacena los nodos de raíz a hoja y tampoco puede verificar nodos duplicados . | Bayes ingenuos Realiza predicciones utilizando el algoritmo de Bayes, que deriva la predicción de probabilidad de la evidencia subyacente, como se observa en los datos. |
| Algoritmo de búsqueda de costo uniforme En este algoritmo, la clasificación se realiza al aumentar el costo de la ruta a un nodo. Siempre expande el nodo de menor costo. Esta búsqueda es idéntica a la búsqueda Breadth-first si cada transición tiene el mismo costo. Explora la ruta en el aumento orden de costo. | Modelos lineales generalizados Implementa la regresión logística para la clasificación de objetivos binarios y la regresión lineal para objetivos continuos. Admite límites de confianza para las probabilidades de predicción y también admite límites de confianza para la predicción. |
| Profundización iterativa Búsqueda en profundidad primero Realiza la búsqueda de profundidad primero en el nivel 1 y comienza de nuevo, luego ejecuta una búsqueda completa de profundidad primero en el nivel 2 y continúa hasta que obtiene la solución. | Longitud mínima de descripción Es un principio de selección de modelo teórico de información. Supone que la representación más simple y compacta de datos es la mejor manera de explicar los datos. |
| Búsqueda heurística pura Expande los nodos en el orden de sus valores heurísticos. Crea dos listas, una lista cerrada para los nodos ya expandidos y una lista abierta para los nodos creados pero no expandidos. En esto, las rutas más cortas se guardan y las rutas más largas se eliminan. | Algoritmo de medias K Es un algoritmo de agrupación basado en la distancia que divide los datos en un número predeterminado de agrupaciones. Cada agrupación tiene un centroide |
| Problema de vendedor ambulante En este algoritmo, el objetivo principal es encontrar un recorrido de bajo costo que comience desde una ciudad, visite todas las ciudades en ruta exactamente una vez y termine en la misma ciudad a partir. | Algoritmo Apriori Realiza un análisis basado en el mercado descubriendo elementos concurrentes dentro de un conjunto. Este algoritmo encuentra reglas con un soporte mayor que un soporte mínimo especificado y una confianza mayor que una confianza mínima especificada. |
| Búsqueda de escalada Es un algoritmo iterativo que comienza con una solución arbitraria a un problema e intenta encontrar una mejor solución cambiando un solo elemento de la solución de manera incremental. Si ese cambio produce una mejor solución, un cambio incremental se toma como una nueva solución. El proceso se repite hasta que no haya más mejoras. | Máquinas de vectores soporte Distintas versiones de SVM utilizan diferentes funciones de kernel para manejar diferentes tipos de conjuntos de datos. Se admiten kernels lineales y gaussianos (no lineales). La clasificación de VMV intenta separar las clases de destino con el margen más amplio posible. La regresión de SVM intenta encontrar una función continua tal que el número máximo de puntos de datos se encuentre dentro de un tubo de epsilon de ancho a su alrededor. |
| Hay otros algoritmos como recocido simulado, búsqueda de haz local, búsqueda A *, búsqueda bidireccional. | BI admite / utiliza la factorización de matriz no negativa, una máquina de vectores de soporte de clase, agrupación de particionamiento ortogonal, máxima entropía. |
Integración de inteligencia artificial vs inteligencia de negocios
La Inteligencia Artificial y la Inteligencia Empresarial son una combinación perfecta. La Inteligencia Artificial e Inteligencia Empresarial se observa a través de alertas impulsadas por IA, desde alertas de umbral básicas hasta alertas avanzadas de redes neuronales y ayuda a una empresa a mantener el control total de los factores clave de éxito al alertarlos tan pronto a medida que ocurre algo. Cuando se combinan con paneles de control de negocios innovadores, estos avances de inteligencia artificial continuarán revolucionando el panorama de la inteligencia de negocios. Todos estos negocios se alejarán del proceso intensivo de tiempo de buscar datos para descubrir tendencias y reaccionar ante problemas costosos.
Conclusión - Inteligencia artificial vs inteligencia empresarial
La Inteligencia Artificial está en el centro de una nueva empresa para construir un modelo computacional de inteligencia. La suposición principal es que la inteligencia humana puede representarse en términos de estructuras de símbolos y operaciones simbólicas que pueden programarse en una computadora digital. Es posible que los grupos dentro de una organización obtengan información procesable de los datos comerciales y aprovechen estas ideas para cumplir con los criterios. Las soluciones de Business Intelligence ofrecen análisis enfocados en el negocio a escala, complejidad y velocidad, es decir, no se pueden lograr con informes básicos de sistemas operativos o análisis de hojas de cálculo, entregando así un valor significativo.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía de Inteligencia Artificial vs Inteligencia de Negocios, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Aplicaciones de inteligencia artificial en todos los sectores
- Business Intelligence VS Data Mining: cuál es más útil
- 12 herramientas importantes de inteligencia empresarial (beneficios)
- Las 5 mejores cosas que debe saber sobre Business Intelligence vs Data Warehouse