Diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia empresarial

Inteligencia artificial: 
la inteligencia artificial es el campo de la informática asociado con la fabricación de máquinas que están programadas para ser capaces de pensar y resolver problemas como el cerebro humano. Estas máquinas pueden realizar tareas similares a las de los humanos y también pueden aprender de experiencias pasadas como los seres humanos. La inteligencia artificial implica algoritmos avanzados y teorías de la informática. Se utiliza ampliamente en robótica y juegos. 

Business Intelligence: 
Business Intelligence es un conjunto de tecnologías, procedimientos y aplicaciones que nos ayudan a convertir los datos sin procesar en información significativa que se puede utilizar para la toma de decisiones. Se trata de análisis de datos a través de métodos estadísticos. Combina minería de datos, técnicas de almacenamiento de datos y varias herramientas para extraer más información basada en datos. Implica el procesamiento de datos y luego su uso para la toma de decisiones. 

Artificial-Intelligence-vs-Business-Intelligence 

A continuación se muestra la tabla de diferencias entre Inteligencia Artificial e Inteligencia de Negocios: 

S. No. factores Inteligencia artificial Inteligencia de negocios
1. Concepto La inteligencia artificial involucra a los humanos como la inteligencia informática. La inteligencia empresarial implica una toma de decisiones inteligente.
2. Enfoque Se trata de los principios del análisis estadístico. Se trata de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
3. Solicitud Se utiliza principalmente en robótica, reconocimiento de imágenes, juegos virtuales, lógica difusa, etc. Se utiliza en técnicas de extracción y almacenamiento de datos.
4. Comienza con  Comienza instruyendo a los sistemas para que piensen y actúen como personas, y concluye con una previsión del futuro. El proceso comienza con la recopilación y el análisis de puntos de datos de múltiples fuentes de datos y concluye con paneles e informes visuales.
5. Alcance Su alcance está asociado con eventos del futuro. Su alcance está asociado con lo que ha sucedido en el pasado.
6. Contribuciones Contribuye a las materias como biología e informática. Contribuye a OLAP, informes empresariales y análisis de datos.
7. Algoritmo Utiliza el BFS (algoritmo Breadth First Search) y sigue el principio FIFO. Utiliza el módulo de agresión lineal para clasificar los datos.
8. Retirarse Tiene inconvenientes como una amenaza a la privacidad y la seguridad. Tiene inconvenientes como la tecnología inadecuada y el mal uso de los datos.
9. Intención La principal intención de la Inteligencia Artificial es desarrollar máquinas que sean capaces de funcionar como el cerebro humano. La intención principal de la inteligencia empresarial es analizar datos y predecir el futuro a partir de datos pasados.
10 Instrumentos Utiliza algoritmos complejos para hacer lógica. Utiliza hojas de cálculo, software de consulta y herramientas de minería de datos para el análisis.
11 Áreas de Investigación

Los siguientes son algunos ejemplos de áreas de investigación de Inteligencia Artificial (IA):

  • Sistemas expertos
  • Redes neuronales
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Lógica difusa
  • robótica 

Los siguientes son algunos ejemplos de áreas de investigación de Business Intelligence:

  • Minería de datos en redes sociales
  • Analítica de procesos
  • Bigdata
  • Procesamiento analítico en línea (OLAP) 
12 Algoritmos

Los siguientes son algunos ejemplos de algoritmos de inteligencia artificial (IA):

  • Algoritmo de búsqueda primero en amplitud
  • Algoritmo de búsqueda de profundidad primero
  • Algoritmo de búsqueda de costo uniforme
  • Problema del vendedor ambulante
  • Profundización iterativa Primero en profundidad Búsqueda y otros

Los siguientes son algunos ejemplos de Algoritmos de Business Intelligence:

  • Algoritmo de K-Means
  • bayesiana ingenua
  • Algoritmo a priori
  • Algoritmo de árbol de decisión
  • Modelos lineales generalizados y otros
13 Tipo de análisis El análisis prescriptivo depende en gran medida de la Inteligencia Artificial (IA). Business Intelligence (BI) puede ayudar con el análisis descriptivo.
14 Utilidad Permite a las organizaciones estimar y predecir la demanda de los clientes, el posicionamiento competitivo y las tendencias económicas, y construye una inteligencia similar a la humana en las máquinas. Examina datos históricos y permite a las empresas tomar mejores decisiones basadas en datos para mejorar la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y la felicidad del personal.

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por kapilsparshi y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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