ابزارهای هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به بخش کلیدی سیستم‌های هوش تجاری هستند، هم برای افزودن قابلیت‌های جدید تجزیه و تحلیل و هم ساده کردن وظایف کاربرد خواهند داشت. هوش تجاری به یک جزء حیاتی در تصمیم گیری سازمانی تبدیل شده است. سیستم‌های Business intelligence یاBI اگر به‌عنوان داشبوردهای متمرکز ساخته شده توسط تیم‌های IT و BI و یا حتی اگر بعنوان برنامه‌های کاربردی مستقر شوند، یک ابزار استاندارد برای کاربران تجاری و مدیران کسب و کارها هستند. با این حال، هوش مصنوعی رابطه بین تصمیم گیرندگان و داده‌های تجاری تجزیه و تحلیل شده در سیستم‌های برنامه‌ریزی هوش تجاری را متزلزل می‌کند.

هوش مصنوعی مزایای بالقوه زیادی در کسب و کارها و کاربردهای بسیار متنوعی دارد، برخی مکمل هوش تجاری و برخی دیگر در تضاد با آن عمل می‌کنند. می‌خواهیم بدانیم هوش مصنوعی چگونه می‌تواند ارزش جدیدی را هنگام ادغام با هوش تجاری در کسب و کارمان 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 بهمراه اطلاعات فعلی برای دریافت تصویری از عملیات تجاری مربوط می‌شوند که به‌عنوان تجزیه و تحلیل توصیفی شناخته می‌شود یعنی در واقع ما وضعیت کسب و کار را درحال‌حاضر 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 کسب و کار چه روند و چه کاری می‌بایست انجام دهند، رویکردی که گاهی اوقات آن را تجزیه و تحلیل تجویزی می‌نامند.

در گذشته، مانع بزرگی برای استقرار موفقیت آمیز چنین سیستم هایی وجود داشت: ساختن آنها و اغلب اوقات درک و عمل کردن به آنها پیچیده است. هوش مصنوعی با قدرت تحلیلی و تجربیات کاربر ساده شده مبتنی بر پردازش زبان می‌تواند به تغییر از رویکردهای توصیفی به رویکردهای پیش‌بینی‌کننده و در نهایت تجویزی کمک کند. این امر به کسب و کارها 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 فرآیندهای کسب و کار را به ویژه برای کارهای ساده یا معمولی تسهیل کند. انجام این کار باعث ذخیرة انرژی و بهبود کارآیی کلی در شرکت‌ها می‌شود.

یکی از مزایای استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی تجاری احتمالاً توسط توسعه دهندگان و تحلیلگران بررسی خواهد شد. اما برخی از روندها درحال‌حاضر در حال ظهور هستند. به طور خاص، می‌توانیم به 4 مزیت زیر اشاره کنیم:

* توانایی هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندها با حداقل مداخله انسانی یک مزیت اقتصادی مهم است. بیشتر کار در تجارت شامل آماده‌سازی داده است که می‌تواند کاملاً تکراری باشد یا خروجی‌های مشخصی داشته باشد که مورد نیاز هر کسب و کاری 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 کسب و کار را بهبود می‌بخشد و روند آتی آن عملکرد استراتژیک سازمان را نیز بهبود بخشد.

 * افزایش مسیرهای تصمیم گیری 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، روی پیچیده‌ترین مجموعه داده‌ها استفاده کنند.و نتیجه یک رویکرد دقیق تر، تکرارپذیرتر و اغلب روشنگرتر است که به تصمیم گیری‌های تجاری بهتر کمک می‌کند.

* چابکی کسب و کار از طریق اعمال قدرت عملیاتی در زمان واقعی از توانایی‌های مشهود هوش مصنوعی با توجه به تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها است و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا به سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهند، در نتیجه، تجزیه و تحلیل‌ها باید نسبتاً ساده نگاه 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 غیر فنی می‌تواند به توسعه یک فرهنگ واقعی در یک سازمان کمک کند.