BI vs AI: как развиваются инструменты аналитики и зачем бизнесу их объединять

Инструменты бизнес-аналитики (BI) и искусственного интеллекта (AI) всё чаще используются совместно. Если раньше BI отвечал за сбор и визуализацию исторических данных, а AI — за прогнозирование и автоматизацию, то сегодня эти границы становятся всё более условными. Бизнес ожидает от аналитики не только «показать цифры», но и объяснить, почему они такие, что будет дальше и какие действия возможны.

В этой статье рассмотрим, как меняются BI- и AI-системы, где проходит их разделение, как они интегрируются, и какие практические задачи это помогает решать — не только в маркетинге, но и в продажах, операционной деятельности, финансах и HR.

BI (Business Intelligence)

BI-системы собирают, структурируют и визуализируют данные. Их цель — предоставить сотрудникам и руководству прозрачную картину происходящего. BI-инструменты помогают отвечать на вопросы типа:

• Какие продажи были по регионам за последний квартал?
• Где снизилась маржинальность?
• Как меняется загрузка ресурсов по отделам?

Инструменты: Power BI, Tableau, Qlik, Google Looker Studio, Polymatica и др.

Особенности:

• оперируют историческими и текущими данными;
• требуют ручной настройки запросов, фильтров, связей между данными;
• строят дашборды и графики, но не делают выводов за пользователя.

AI (Artificial Intelligence)

ИИ-системы анализируют данные иначе. Они умеют:

• выявлять скрытые закономерности;
• строить прогнозы (например, по оттоку клиентов или потреблению ресурсов);
• формулировать гипотезы и рекомендации;
• работать с неструктурированными данными — текстами, изображениями, аудиозаписями;
• вести диалог с пользователем на естественном языке.

Инструменты: большие языковые модели (GPT, Gemini, GigaChat), ML-платформы (Vertex AI, Azure ML, Yandex DataSphere), кастомные ассистенты на LLM.

Таким образом, BI отвечает на вопрос «что происходит», а AI — «почему» и «что будет, если…».

Отдельно BI и AI уже мало кого устраивают. BI без AI — это красивые графики без контекста. AI без BI — это мощный инструмент, но с трудной интеграцией в существующие отчётные процессы.

Объединение даёт:

1. Объяснимость данных. BI показывает аномалию, AI — объясняет причину.
2. Автоматизацию анализа. ИИ может сам выявить подозрительное поведение метрик и сформулировать предупреждение.
3. Прогнозы и сценарии. Можно не только увидеть падение продаж, но и получить оценку, как они изменятся при тех или иных действиях.
4. Доступность для несформализованных запросов. Сотрудник может задать вопрос: «Почему выросли затраты в логистике в мае?» — и получить ответ, а не строить запрос в BI вручную.

Операционный блок
ИИ-ассистент анализирует отклонения в производственном плане. BI отображает загрузку по цехам, а AI подсказывает, какие сбои повлияют на срыв сроков и как перераспределить мощности.

Финансовый отдел
Вместо ежедневного анализа отчётов главный бухгалтер получает резюме: какие статьи бюджета вышли за пределы нормы и почему, на основе связки BI и AI.

HR
BI показывает динамику найма и увольнений, а AI анализирует анкеты увольняющихся, выявляет тональность обратной связи, прогнозирует выгорание.

Закупки
BI показывает отклонения от плановых затрат, а AI сопоставляет это с рыночными данными, предсказывает рост цен и предлагает альтернативные сценарии тендеров.

Поддержка и сервис
BI даёт статистику обращений, а AI обрабатывает текст жалоб, выделяет темы, автоматизирует ответы и даёт рекомендации по изменениям в продукте.

1. Наличие чистых и доступных данных.
Без качественного массива информации и нормальной структуры автоматический анализ невозможен. Часто проекты «падают» из-за плохой интеграции с CRM, ERP или отказа отделов делиться данными.

2. Конкретные сценарии использования.
Объединение ради технологии не имеет смысла. Нужны задачи, где BI уже используется, но недостаточно глубины анализа. Тогда AI даст максимальную добавочную ценность.

3. Интерфейс.
ИИ должен быть доступен прямо внутри BI-системы или в привычном окружении: почте, мессенджере, браузере. Не как отдельная платформа, а как надстройка.

4. Контроль качества и интерпретации.
ИИ не идеален. Его выводы нужно проверять, особенно в критичных зонах (финансы, безопасность, юридические риски). BI остаётся основным источником верифицированных данных.

Сегодня крупнейшие вендоры BI добавляют AI-функции прямо в свои продукты. Microsoft интегрировал GPT-4 в Power BI, Google — Gemini в Looker Studio. Яндекс развивает сценарии на YandexGPT внутри DataLens. Появляются ИИ-ассистенты, которые читают BI-отчёты, формируют выводы, отвечают на запросы руководителей. Всё это — первые шаги к новой архитектуре, где BI и AI работают в паре, дополняя друг друга.


В Grinit.ru мы создаём ИИ-ассистентов, которые дополняют BI-системы, а не заменяют их. Они читают таблицы, строят текстовые отчёты, находят отклонения, отвечают на вопросы пользователей. Работают с данными на русском, соблюдают требования по безопасности, разворачиваются в облаке или локально.