تفاوت هوش مصنوعی با هوش تجاری در ابعاد مختلفی از جمله عوامل مفهوم، کاربرد، الگوریتم، ابزار، اهداف و غیره قابل‌بررسی است. بسیاری از بازاریابان از اصطلاحاتی مانند هوش تجاری، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به‌عنوان کلمات کلیدی بازاریابی استفاده می‌کنند. اغلب بازاریابان از این مفاهیم برای جلوه کسب‌‌وکار خود و یا به‌اصطلاح عام دهن پرکردن و افزایش ارزش مالی فعالیت‌‌‌‌های تجاری‌شان استفاده می‌‌کنند. این اصطلاحات کلماتی هستند که ممکن است قبلاً توسط متخصصان فناوری اطلاعات شنیده باشید؛ اما متأسفانه به نظر می‌رسد که سردرگمی بسیاری در رابطه با تفاوت میان این دو پیشرفت تکنولوژیکی وجود دارد. در ادامه به مقایسه و بررسی دقیق و علمی این دو اصطلاح می‌‌پردازیم.

برنامه‌ها و موارد کاربردی بسیاری برای این دو مفهوم در تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها وجود دارد، اما هوش مصنوعي برای کسب‌وکارهای بزرگ دارای مقادیر قابل‌‌توجهی از داده‌ها قابل‌استفاده است. البته علت اینکه تنها شرکت‌‌های بزرگ از این ابزارها استفاده می‌‌کنند این است که هزینه و نیروهای متخصص برای ابزارهای این هوش هزینه‌‌بر هستند؛ اما در آینده‌‌ای نه‌چندان دور و با پیشرفت علم، استفاده از این ابزارها برای کسب‌‌وکارهای متوسط و حتی کوچک نیز منطقی خواهد شد! در حقیقت این هوش به‌نوعی قصد دارد بگوید هیچ چیز غیرممکن نیست!‌‌ همچنین، اغلب شرکت‌های بزرگ به ابزارهای هوشمند تجاری مقرون‌به‌صرفه برای کمک به بهبود عملکرد تجاری نیاز دارند.

استفاده از قدرت فناوری برای هر کسب‌‌وکار در حال رقابت در دنیای امروز ضروری خواهد بود. صاحبان کسب‌‌وکار بسیاری از اهمیت فناوری آگاه هستند، اما در مورد چگونگی استفاده از مفاهیمی مانند هوش مصنوعی و تجاری در عملکرد روزانه خود اطمینان ندارند. برخی از مطالعات اخیر نشان می‌دهد که ۲۷ درصد از مشاغل کوچک در آمریکا از پشتیبانی حرفه‌ای فناوری اطلاعات برخوردار نیستند.

تفاوت هوش مصنوعی با هوش تجاری

با وجود تمام هیاهویی که در مورد تصمیم‌‌گیری هوشمند و داده محور وجود دارد، همچنان این تفاوت‌ها بر همگان واضح و مبرهن نیست. با این‌‌که هر دو مفهوم به کسب‌‌وکارها در تصمیم‌‌گیری‌های حیاتی کمک می‌کنند، تفاوت‌های قابل‌توجهی بین آن‌‌ها وجود دارد. با توجه به شهرت اخیر این هوش ، بازاریابان در حال تلاش برای یافتن راه‌هایی جهت گنجاندن آن در چارچوب فناوری خود هستند و در این راه به نتایج هوش تجاري نیز نیازمندند. در ادامه به تفاوت هوش مصنوعی با هوش تجاری می‌‌پردازیم:

در صورتی که به فکر راه‌اندازی کسب و کار جدید یا توسعه کسب و کار خود، افزایش فروش و مخاطب هستید، کلیک کنید و یا همین حالا با شماره‌ تلفن‌ ثابت 02191095052 و یاشماره همراه 09937948550 تماس حاصل فرمایید.

ایده اولیه

هوش مصنوعی به علت کنجکاوی انسان در پاسخ به سؤال مقابل رشد کرد: «چگونه می‌‌توان اعمالی را انجام داد تا یک ماشین همانند انسان بیاندیشد؟» درحالی‌‌که اختراع هوش تجاری برای برآوردن نیازهای تجاری مشخص صورت گرفته است. ظهور این مفهوم نتایجی فوق‌‌العاده به‌‌همراه خود دارد و هدف آن گسترش افق‌ها و یافتن فصل جدیدی از پیشرفت تکنولوژی در سراسر جهان است؛ درحالی‌‌که توسعه business intelligence به کسب‌‌وکارها در افزایش سود‌‌آوری و تصمیم‌گیری هوشمند و منطقی کمک می‌کند.

نقطه آغاز

artificial intelligence فرآیند خود را با تغذیه یک سیستم کامپیوتری توسط داده‌های اولیه آغاز می‌کند که درنهایت برای آموزش و یادگیری حل ساده‌ترین مسائل استفاده می‌شود. با گذشت زمان این اطلاعات به سمت وظایف پیچیده‌تر سوق پیدا می‌‌کنند و با هوش مستقل قادر به حل مسائل جدید از جمله تکالیف و پیش‌‌بینی‌های آینده بدون کمک انسان به اتمام می‌رسد. هوش تجاری فعالیت خود را با جمع‌‌آوری و تجزیه‌‌وتحلیل اطلاعات ارائه‌‌شده آغاز می‌کند و سپس با شناخت الگوها و همبستگی‌ها ادامه می‌‌یابد. در نهایت، با بینش‌های توصیفی یا تشخیصی و داشبوردهای تجسم داده‌ها به پایان می‌رسد.

اهداف

هدف نهایی هوش مصنوعی تکرار هوش انسانی در یک ماشین است؛ درحالی‌‌که هدف نهایی BI ارائه اطلاعات به‌صورت قابل‌درک است که تصمیم‌‌گیری در مواقع پیچیده را در یک شرکت خاص تسهیل می‌کند. نتایج نهایی توسعه این هوش تمامی احوال بشریت را در سطوح مختلف متحول می‌کند؛ درحالیکه پیشرفت‌های هوش تجاری تنها بر بخش تجاری و صنایع مرتبط با آن تأثیر می‌گذارد.

منابع

این دو مفهوم برای توسعه خود از زمینه‌های مشارکت متفاوتی استفاده می‌کنند؛ برای مثال، هوشمندی کسب و کار عمدتاً از ابزارهای تحلیلی مختلفی مانند پردازش تحلیلی بر خط (OLAP) یا پردازش تحلیلی آنلاین، گزارش سازمانی و تجزیه‌وتحلیل اپریوری (Adhoc) تشکیل شده است. از سوی دیگر، AI از منابع بسیار گسترده‌تری در توسعه خود استفاده می‌کند که شامل روانشناسی، زیست‌شناسی، علوم کامپیوتر، ریاضیات و فناوری می‌شود.

کاربرد

این دو مفهوم ازنظر کاربرد متفاوت با یکدیگر هستند. هوشمندی کسب و کار اغلب در تجارت استفاده می‌شود و می‌تواند در مواردی مانند گزارش‌‌گیری، داده کاوی، انبار داده‌ها و نظارت بر سازمان مورد استفاده قرار بگیرد. هوش مصنوعی در بسیاری از صنایع از جمله واقعیت مجازی و افزوده، روباتیک، پردازش زبان طبیعی، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده و موتورهای جستجو استفاده می‌شود.

بررسی تفاوت هوش مصنوعی با هوش تجاری در جداول مدون

عوامل	هوش مصنوعی	هوش تجاری
مفهوم	این هوش همانند هوش کامپیوتری شامل انسان می‌شود.	این هوش شامل تصمیم‌‌گیری هوشمندانه است.
تمرکز	به اصول تحلیل آماری می‌پردازد.	با یادگیری ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق سروکار دارد.
کاربرد	عمدتاً در رباتیک، تشخیص تصویر، بازی‌های مجازی، منطق فازی و غیره استفاده می‌شود.	در استخراج داده‌ها و تکنیک‌های ذخیره‌‌سازی داده‌ها استفاده می‌شود.
محدوده	دامنه آن با رویدادهای آینده مرتبط است.	دامنه آن با آنچه در گذشته اتفاق افتاده است مرتبط است.
مشارکت‌ها	ترکیبی از علم و فناوری مبتنی بر علوم کامپیوتر، ریاضیات، زیست‌شناسی، روان‌‌شناسی است.	با استفاده از ابزارهای ترکیب داده‌‌ها به پردازش تحلیلی بر خط (OLAP)، گزارش سازمانی و تجزیه‌‌و‌‌تحلیل داده‌ها کمک می‌کند.
الگوریتم	از الگوریتم BFS (جستجوی اول سطح) استفاده می‌کند و از اصل (First In First Out) FIFO پیروی می‌کند.	از ماژول تهاجمی خطی برای طبقه‌‌بندی داده‌ها استفاده می‌کند.
اشکال	دارای معایبی مانند تهدید به حریم خصوصی و ایمنی است.	اشکالاتی مانند فناوری نامناسب و استفاده نادرست از داده‌ها دارد.
قصد	هدف اصلی آن توسعه ماشین‌هایی است که می‌توانند مانند مغز انسان کار کنند.	هدف اصلی آن تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها و پیش‌‌بینی آینده از داده‌های گذشته است.
ابزار	از الگوریتم‌های پیچیده برای ایجاد منطق استفاده می‌کند.	از صفحات گسترده، نرم‌افزار پرس‌وجو، ابزارهای داده کاوی برای تجزیه‌‌وتحلیل استفاده می‌کند.
اهداف	ایجاد سیستم‌های خبره و پیاده‌‌سازی هوش انسانی در ماشین‌ها	ارائه اطلاعاتی برای فراهم‌‌کردن زمینه جهت تصمیمات تجاری کارآمد و مؤثر در تمام سطوح کسب‌‌و‌‌کار
برنامه‌های کاربردی	در زمینه‌های مختلفی مانند بازی، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های خبره، سیستم‌های بینایی، تشخیص گفتار، تشخیص دست خط، ربات‌های هوشمند استفاده می‌شود.	در صفحات گسترده، نرم‌افزار پرس‌‌و‌‌جو و گزارش، داشبورد دیجیتال، داده کاوی ، انبار داده ، نظارت بر فعالیت‌های تجاری استفاده می‌شود.
حوزه‌های تحقیقاتی	سیستم‌های خبره، شبکه‌های عصبی پردازش زبان طبیعی، منطق فازی، رباتیک و موارد دیگر	داده کاوی در شبکه‌های اجتماعی، تجزیه‌‌وتحلیل فرآیند، بیگ دیتا، پردازش تحلیلی بر خط و موارد دیگر
مسائل	در سه مورد چالش دارد: حریم خصوصی کرامت انسانی امنیت	مسائل مربوط به این هوش به دو بخش طبقه‌‌بندی می‌شوند: سازمان و افراد فناوری و داده‌ها

تفاوت الگوریتم‌های هوش مصنوعی و هوش تجاری

در ادامه به تفاوت الگوریتم‌‌های این دو مفهوم می‌‌پردازیم:

الگوریتم‌های هوش مصنوعی		الگوریتم‌های هوش تجاری
از گره ریشه شروع می‌شود و ابتدا گره‌های همسایه را کاوش می‌کند و به گره‌های همسایه سطح بعدی می‌رود. کوتاه‌ترین مسیر را برای راه‌حل فراهم می‌کند.	جستجوی اول سطح	اطلاعات پیش‌بینی‌کننده را در قالب قواعد قابل‌درک برای انسان استخراج می‌کند و این قوانین می‌تواند شرطی باشد که منجر به اطلاعات پیش‌بینی شود.	درخت تصمیم
این الگوریتم با استفاده از ساختار داده LIFO (Last in first out) پیاده‌سازی می‌شود. الگوریتم جستجوی اول عمق گره‌هایی مشابه جستجوی اول سطح ایجاد می‌کند، اما ترتیب آن متفاوت است. گره‌‌ها در هر تکرار از ریشه تا برگ ذخیره می‌شوند و نمی‌توان گره‌های تکراری را بررسی نمود.	جستجوی اول عمق	با استفاده از الگوریتم بیز پیش‌‌بینی احتمال وقوع حوادث را از شواهد اساسی استخراج می‌‌نماید.	بیز ساده
در این الگوریتم، مرتب‌سازی با افزایش هزینه مسیر به یک گره انجام می‌‌شود و همواره گره کم‌هزینه را گسترش می‌دهد. این جستجو با فرض یکسان بودن هزینه هر انتقال مشابه جستجوی اول سطح است. با این تفاوت که مسیر به ترتیب افزایش هزینه ادامه پیدا می‌‌کند.	الگوریتم جستجوی هزینه یکنواخت	این هوش رگرسیون لجستیک را برای طبقه‌بندی اهداف باینری و رگرسیون خطی برای اهداف پیوسته پیاده‌سازی می‌کند.	مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
این الگوریتم در ابتدا جستجوی عمقی را در سطح ۱ انجام داده و مجدداً آغاز می‌شود؛ سپس یک جستجوی عمقی کامل را تا سطح ۲ اجرا می‌کند و آن را تا هنگام یافتن راه‌‌حل ادامه می‌دهد.	جستجوی عمقی تکرارشونده	این اصل شامل انتخاب مدل نظری اطلاعات است. در اصل حداقل طول فرض بر این است که ساده‌ترین و فشرده‌ترین نمایش داده‌ها بهترین راه برای توضیح اطلاعات است.	اصل حداقل طول
گره‌ها را به ترتیب مقادیر اکتشافی آن‌‌ها گسترش می‌دهد. سپس دو لیست ایجاد می‌کند: لیست بسته برای گره‌های توسعه‌‌یافته از قبل لیست باز برای گره‌های ایجادشده اما توسعه‌‌نیافته در این حالت، مسیرهای کوتاه‌تر ذخیره و مسیرهای طولانی‌تر حذف می‌شوند.	جستجوی اکتشافی خالص	یک الگوریتم مبتنی بر فاصله است که داده‌ها را به تعداد از پیش تعیین‌‌شده خوشه تقسیم می‌کند و هر خوشه دارای یک مرکز است.	خوشه‌‌بندی
در این الگوریتم، هدف اصلی یافتن یک تور کم‌‌هزینه است که از یک شهر آغازشده و دقیقاً یک بار از تمام شهرها در مسیر بازدید می‌کند و با شروع در همان شهر به پایان می‌رسد. (همانند دور اویلری در گراف)	فروشنده دوره‌‌گرد	الگوریتم اپریوری با شناسایی موارد فردی مکرر در پایگاه داده و گسترش آن‌‌ها به مجموعه اقلام بزرگ‌تر تا زمان ظاهرشدن آن مجموعه موارد به‌طور کافی در پایگاه داده ادامه می‌یابد.	اپریوری
الگوریتمی تکراری است که با ارائه راه‌حلی دلخواه برای یک مسئله آغاز می‌شود و سعی می‌کند با تغییر تدریجی یک عنصر از راه‌حل، نتیجه بهتری را بیابد. اگر آن تغییر راه‌حل بهتری ایجاد کند، تغییری افزایشی به‌‌عنوان یک راه‌حل درنظر گرفته می‌شود. این روند تا زمانی که هیچ پیشرفت دیگری وجود نداشته باشد، تکرار می‌شود.	جستجوی تپه‌نوردی	نسخه‌های متمایز SVM از توابع هسته‌‌های مختلف برای مدیریت انواع گوناگون مجموعه داده‌ها استفاده می‌کنند. در SVMهسته‌های خطی و گاوسی (غیرخطی) پشتیبانی می‌شوند. طبقه‌بندی SVM تلاش می‌کند تا کلاس‌های هدف را با وسیع‌ترین حاشیه ممکن جدا کند. رگرسیون SVM می‌‌کوشد تا تابعی پیوسته با حداکثر تعداد نقاط داده در یک لوله اپسیلونی قرارگرفته در اطراف آن را بیابد.	پشتیبان ماشین بردار
الگوریتم‌های دیگری مانند شبیه‌‌سازی تبرید، جستجوی پرتو محلی، جستجوی A*، جستجوی دوطرفه وجود دارد.	سایر موارد	BI از فاکتورسازی ماتریس غیرمنفی، ماشین بردار پشتیبانی یک کلاس، خوشه‌‌بندی، پارتیشن‌‌بندی متعامد، حداکثر آنتروپی پشتیبانی و موارد دیگر استفاده می‌کند.	سایر موارد

چگونه هوش تجاری می‌تواند به کسب‌‌وکارها برای دستیابی به هوش مصنوعی کمک کند؟

ادغام این دو مفهوم می‌تواند به موفقیت شرکت‌‌ها کمک شایانی کند. هوش مصنوعي از هشدارهای ساده تا هشدارهای شبکه پیشرفته خنثی را شامل می‌شود و به کسب‌وکارها در حفظ کنترل کامل بر عوامل کلیدی عملکرد توسط هشدار به محض وقوع هرگونه چالشی کمک می‌کند. هنگام ترکیب این نوآوری‌های این هوش با داشبوردهای خلاقانه کسب‌وکار، محیط business intelligence متحول خواهند شد. کلیه این شرکت‌ها در حال استراحت از کار وقت‌‌گیر غربال کردن داده‌ها برای کشف الگوها و پاسخ به مشکلات پرهزینه هستند.

AI بر کمک به کامپیوترها در به‌‌دست آوردن بینش متمرکز است، درحالی‌که BI به شرکت‌ها امکان دسترسی به داده‌هایی که نیازمند تصمیم‌گیری سریع و بهتر هستند را فراهم می‌‌کند. این مزیت با توجه‌‌ به‌‌ اینکه اهمیت سرعت در محیط‌‌های کسب‌وکار در حال تحول امروز روز‌‌به‌‌روز اهمیت بیشتری پیدا می‌‌کند. در مطالعه‌ای که بر روی ۲۶۰۰ کاربر نهایی هوش تجاري صورت گرفت، ۹۱ درصد از مخاطبان اظهار داشتند که این هوش آن‌ها را در توانایی اتخاذ تصمیمات بهتر، ۸۴ درصد در‌‌ افزایش رضایت مشتری و ۷۹ درصد بر بهبود گزارش، تحقیق و برنامه‌‌ریزی یاری می‌دهد. این هوش در سال‌های آینده تأثیر خود را بر شرکت‌ها افزایش می‌‌دهد، اما نباید مزایای امروزی business intelligence را با الگوریتم‌های پیشرفته یا ماشین‌های فکری به‌‌جای یکدیگر تصور نمود.

ادغام هوش تجاری و هوش مصنوعی با علم داده

این دو مفهوم با هم در حوزه علم داده رصد می‌شوند. این ترکیب به‌عنوان یک تطابق کامل درنظر گرفته می‌شود. برای تصور ترکیب این دو مفهوم با علم داده، نمودار ونی را درنظر بگیرید که هر سه اصطلاح دو به دو با یکدیگر اشتراک دارند؛ علاوه‌‌براین، هر سه نیز با هم اشتراکی ندارند و در نهایت، هر سه با یکدیگر اشتراک دارند. در درجه اول علم داده توسط تحلیلگران تحقیقاتی برای دستیابی به خروجی پژوهش‌‌های انجام‌‌شده در این دو اصطلاح استفاده می‌شود. AI در مقایسه با BIتوسط الگوریتم‌های زیادی قابل بهره‌‌وری است.

ترکیبی از الگوریتم‌های مبتنی ‌‌بر داده

ترکیبی از الگوریتم‌ها همراه با هوش مصنوعی، هوش تجاری و علم داده به‌طور گسترده برای مدیریت کلان داده استفاده می‌شود. هوشمندی کسب‌‌وکار با مفاهیم علم داده برای تجزیه‌وتحلیل آماری استفاده می‌شود. در وهله اول AI با علم داده برای یادگیری ماشینی نظارت‌‌شده استفاده می‌شود. از این ترکیب می‌توان برای ایجاد داشبوردهای نوآورانه برای فناوری‌های آینده استفاده کرد. business intelligence با ابزارهای artificial intelligence مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی در بخش‌های هواشناسی و زلزله‌شناسی استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی آینده هوش تجاری

ترکیب این دو مفهوم برای مدتی طولانی موردتوجه بوده است. این ادغام به‌‌طور برجسته در چرخه تبلیغات گارتنر (شرکت پژوهشی و مشاوره آمریکایی فعال در زمینه ارائه خدمات برون‌سپاری، تحقیق و پژوهش و مشاوره فناوری اطلاعات) به چشم می‌خورد. این هوش نقش مهمی در آینده business intelligence خواهد داشت؛ برای مثال، برخی از قابلیت‌های این هوش شامل تشخیص صدا و دستیارهای دیجیتال، اتوماسیون وظایف، تشخیص‌های پزشکی، سیستم‌های تشخیص چهره و موارد دیگر می‌‌شوند.

استفاده از این دو مفهوم در کنار یکدیگر به دموکراتیک کردن و بهبود پذیرش تجزیه‌‌وتحلیل داده‌‌ها کمک می‌کند. پیشرفت‌های اساسی در قدرت محاسباتی، تجزیه‌‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی درها را بر روی نسل جدیدی از ابزارهای BI باز کرده است. artificial intelligence با پیاده‌‌سازی صحیح می‌‌تواند بینش‌های عملی را از مجموعه داده‌های پیچیده استخراج و به‌‌طور خودکار اقدامات بعدی را پیشنهاد ‌کند. این هوش داده‌‌ها را مطابق با حداقل زمان، مکان و فعالیت‌‌های موردنیاز کاربر ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی شکافی برای کاربران تجاری فاقد دانش فنی عمیق

این هوش می‌تواند مقادیر انبوهی از داده‌ها را تجزیه‌‌وتحلیل کند و راه‌‌حل‌هایی را بر اساس آن داده‌ها ارائه دهد. ازاین‌‌رو، تجزیه‌‌وتحلیل و بینش‌های کلان داده را نه صرفاً برای متخصصان داده بلکه برای کاربران عادی نیز در دسترس و قابل‌درک می‌کند. در واقع، AI شکاف افراد آگاه و ناآگاه در این زمینه را پر می‌‌کند. در حال حاضر هوش در شناسایی روندها و استخراج بینش‌‌های مطلوب از داده‌های پیچیده نسبت به انسان‌ها عملکرد بهتری دارد و این توانایی‌ها تنها در طول زمان بهبود می‌یابند. سازمان‌های تجاری باید به‌‌جای صرف هزینه برای ابزارهایی که کارکنان را ملزم به صرف وقت خود برای تجزیه‌‌وتحلیل دستی داده‌ها و تصمیم‌گیری‌های روزمره می‌کنند، بر روی هوشمندی کسب و کار و دستگاه‌های مبتنی بر AI سرمایه‌گذاری نمایند. این امر موجب اتوماسیون بخش عمده‌ای از این فرآیندها می‌شود.

artificial intelligence هسته اصلی برنامه‌ها و شرکت‌هایی است که از هوش انسانی برای کارکردهای اولیه خود استفاده می‌کنند. هوش انسان می‌تواند به‌‌عنوان یک عملیات نمادین که عمدتاً در رایانه‌های دیجیتال استفاده می‌شود، بهره‌‌وری کند. هوش تجاری بر مدیریت گزارش و تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها با روش‌های داده کاوی و انبار داده تمرکز دارد. سازمان‌‌ها از این هوش برای به‌‌دست آوردن بینش دست‌‌یافتنی از داده‌ها استفاده می‌کنند. این امر شامل تجزیه‌‌وتحلیل عملیاتی اولیه و یا صفحه گسترده است. تفاوت هوش مصنوعی با هوش تجاری در موارد بسیاری چشمگیر است. آن‌ها برای اهداف خاص و دلایل متضاد در زمینه‌های متمایز استفاده می‌شوند، اما در نهایت هر دوی آن‌‌ها به ما در اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر و پیش‌‌بینی نتایج آینده کمک می‌‌کنند.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌های مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.