Elérhetőségeink
Spark Labs Kft ©
2024 Minden jog fenntartva
Elérhetőségeink
Spark Labs Kft ©
2024 Minden jog fenntartva
Frissítve: 2026.10.16 14:49
Tibor Páll
A mesterséges intelligencia (AI) egyre nagyobb szerepet kap az üzleti folyamatokban. Segíthet szövegek feldolgozásában, összefüggések felismerésében, elemzések készítésében és az ismétlődő feladatok automatizálásában.
Nem meglepő, hogy egyre több vállalkozás keresi a lehetőséget az AI üzleti alkalmazására.
De mi történik akkor, amikor az AI-t üzleti adatok elemzésére használjuk? Képes önállóan megmutatni, miért csökkent a profit, mely termékek teljesítenek a legjobban, vagy melyik ügyfélcsoportban rejlik a legnagyobb növekedési lehetőség?
A válaszhoz érdemes megismerni a Business Intelligence (BI) és a mesterséges intelligencia kapcsolatát. A két megközelítés nem egymás alternatívája: megfelelő környezetben kiegészíthetik egymást. Az AI új lehetőségeket teremthet az adatok értelmezésében, a BI pedig biztosíthatja az üzleti elemzéshez szükséges adatokat, összefüggéseket és mérőszámokat.
Mi a különbség a BI és az AI között?
A BI, vagyis az üzleti intelligencia célja, hogy a vállalkozás adataiból értelmezhető információkat állítson elő. Segítségével átláthatóvá válhatnak többek között az értékesítési eredmények, a költségek, a készletek, a pénzügyi folyamatok és a vállalati teljesítmény.
A BI-eszközök – például a Power BI, a Tableau vagy a Looker Studio – különböző adatforrásokat kapcsolhatnak össze, egységesíthetik a mérőszámokat, és interaktív riportokban mutathatják be az eredményeket.
Az AI, vagyis a mesterséges intelligencia ennél tágabb terület. Az üzleti adatelemzésben többek között természetes nyelvű kérdések megválaszolására, mintázatok felismerésére, előrejelzések készítésére, valamint elemzések és összefoglalók előállítására használható.
A két megközelítés közötti különbség leegyszerűsítve:
A gyakorlatban a határok nem mindig ilyen élesek. A modern BI-eszközök már AI-funkciókat is kínálhatnak, az AI-alapú elemzés pedig támaszkodhat BI-rendszerekben előkészített adatokra és üzleti definíciókra.
Hogyan egészíti ki egymást az AI és a BI?
Képzeljünk el egy vállalkozást, amelynek értékesítési adatai több Excel-fájlban, a számlázási rendszerben és a CRM-ben találhatók. A vezetőség szeretné megérteni, miért csökkent a nyereség az előző negyedévben.
BI nélkül az adatok összegyűjtése, egyeztetése és ellenőrzése időigényes lehet. Egy megfelelően kialakított BI-rendszer összekapcsolhatja a releváns adatforrásokat, egységesítheti a mérőszámokat, és megmutathatja az árbevétel, a költségek és a profit alakulását.
Erre építve az AI további segítséget nyújthat. Például természetes nyelven megfogalmazott kérdések alapján kereshet információkat az előkészített adatokban, összefoglalhatja az eredményeket, vagy segíthet egy elemzés következő lépéseinek meghatározásában.
A két megközelítés együtt tehát nemcsak az adatok megjelenítését, hanem azok gyorsabb feltárását és értelmezését is támogathatja.
Fontos azonban, hogy az AI által felvetett magyarázatokat ellenőrizni kell. Egy kimutatásban látható együttmozgás önmagában nem bizonyítja, hogy az egyik tényező okozta a másikat.
Mire használható az AI az üzleti adatelemzésben?
Az AI üzleti alkalmazásának lehetőségei a feladattól, az adatoktól és a rendelkezésre álló eszközöktől függenek. Néhány tipikus felhasználási terület:
1. Természetes nyelvű kérdések az üzleti adatokhoz
A megfelelően előkészített adatokra épülő AI-funkciókkal a felhasználók hétköznapi nyelven is feltehetnek kérdéseket, például:
Ez megkönnyítheti az adatok feltárását azok számára is, akik nem jártasak az SQL-ben vagy az összetettebb adatelemzési módszerekben.
A kapott válaszok megbízhatósága ugyanakkor függ attól, hogy az adatok, a mérőszámok és a közöttük lévő kapcsolatok megfelelően vannak-e kialakítva.
2. Összefoglalók és elemzések készítése
Az AI segíthet hosszabb riportok vagy nagyobb adathalmazok eredményeinek összefoglalásában. Kiemelhet fontos változásokat, és közérthető szöveges magyarázatot készíthet a számok mellé.
Ez különösen hasznos lehet akkor, amikor a vezetőségnek nem minden részletre, hanem a legfontosabb üzleti változásokra és a további vizsgálatot igénylő területekre van szüksége.
3. Mintázatok és lehetséges eltérések felismerése
Bizonyos AI- és analitikai megoldások segíthetnek szokatlan értékek, ismétlődő mintázatok vagy a további vizsgálatot indokoló változások felismerésében.
Például jelezhetik, ha egy termék értékesítése eltér a megszokottól, vagy ha egy költségcsoportban szokatlan emelkedés figyelhető meg.
Az ilyen jelzések nem feltétlenül jelentenek problémát: a háttérben szezonális hatás, egyszeri esemény vagy adatrögzítési hiba is állhat. A jelzések ezért a vizsgálat kiindulópontjai, nem automatikusan kész üzleti következtetések.
4. Előrejelzések támogatása
A megfelelő adatokkal és módszerekkel működő előrejelző modellek segíthetnek például a várható kereslet, az értékesítés vagy a készletigény becslésében.
Ezek a megoldások nem minden esetben generatív AI-ra épülnek: az előrejelzéshez statisztikai módszerek és más gépi tanulási technikák is használhatók.
Az előrejelzés eredményét a rendelkezésre álló adatok minősége, a korábbi mintázatok stabilitása és a külső körülmények változása egyaránt befolyásolhatja.
Miért nem elég önmagában az AI?
Az AI-eszközök használata önmagában nem garantálja a pontosabb elemzést vagy a jobb üzleti döntéseket. A technológia csak annyira tud megbízható alapokra építeni, amennyire a rendelkezésre álló adatok és az üzleti kontextus ezt lehetővé teszik.
Ha például egy vállalkozás értékesítési adatai hiányosak, az ügyféladatok több rendszerben eltérően szerepelnek, vagy a profit számítása nem egységes, az AI félrevezető választ adhat. A probléma nem feltétlenül az AI működésében van: lehet, hogy már az alapul szolgáló adatok sem alkalmasak a kérdés megbízható megválaszolására.
Az üzleti elemzéshez ezért több kell, mint egy AI-eszköz bekapcsolása:
A BI ebben kulcsszerepet játszhat: segíthet megteremteni azt a rendezett, átlátható adat- és mérőszámrendszert, amelyre az AI-alapú elemzés is támaszkodhat.
Mit jelent mindez a magyar KKV-k számára?
A mesterséges intelligencia üzleti alkalmazása nem feltétlenül egy nagyszabású, minden vállalati folyamatot érintő fejlesztéssel kezdődik.
Sok esetben érdemes először egy jól körülhatárolt üzleti problémát meghatározni. Ilyen lehet például az értékesítési teljesítmény jobb átlátása, a készletek követése, a költségek elemzése vagy a rendszeres riportok előállításának egyszerűsítése.
A kiindulópont lehet egy meglévő Excel-alapú riportolási folyamat is. Első lépésként érdemes megvizsgálni, hogy az adatok honnan származnak, mennyire megbízhatók, milyen gyakran frissülnek, és mennyi manuális munkát igényel az összegyűjtésük.
Ezt követően meghatározható, hogy a BI milyen feladatokat tud megoldani, és hol jelenthet valódi többletértéket az AI.
Nem minden üzleti problémához szükséges AI. Sok esetben egy jól kialakított BI-riport önmagában is jelentős előrelépést jelenthet. Más helyzetekben az AI olyan kiegészítő lehetőségeket adhat, amelyek tovább egyszerűsítik az elemzést.
A cél nem a technológia bevezetése önmagáért, hanem az, hogy a rendelkezésre álló adatok valóban segítsék a mindennapi működést és a döntéshozatalt.
Hogyan érdemes elindulni az AI-alapú adatelemzés felé?
A sikeres bevezetéshez célszerű egymásra épülő lépésekben gondolkodni:
Az AI alkalmazásakor az adatvédelem, a hozzáférési jogosultságok és a vállalati adatkezelési szabályok is fontosak. Nem minden üzleti adat tölthető fel tetszőleges AI-eszközbe; a használat módját a vonatkozó követelményekhez és a vállalkozás belső szabályaihoz kell igazítani.
Összefoglalás: BI nélkül is működhet az AI, de a megbízható üzleti elemzéshez megfelelő adatokra van szükség
A BI és az AI nem egymás helyettesítői. A BI segíthet rendszerezni az adatokat, egységesíteni az üzleti mutatókat és átláthatóvá tenni a teljesítményt. Az AI erre építve támogathatja az adatok feltárását, értelmezését, összefoglalását és bizonyos elemzési feladatok automatizálását.
A legfontosabb kiindulópont nem az, hogy melyik AI-eszközt érdemes bevezetni, hanem az, hogy milyen üzleti kérdésre kell választ adni, és rendelkezésre állnak-e a megbízható válaszhoz szükséges adatok.
Az AI üzleti értékét nem önmagában a technológia, hanem a megfelelő adatokkal, jól meghatározott üzleti célokkal és ellenőrzött eredményekkel való alkalmazása teremti meg.
Milyen szerepet kaphat a BI és az AI a vállalkozás működésében?
A Spark Labs BI segít feltérképezni a vállalkozás adatforrásait, kialakítani az üzleti célokhoz illeszkedő riportolási megoldásokat, és meghatározni azokat a fejlesztési irányokat, amelyek hosszú távon is értéket teremthetnek.
A megfelelő BI-alapok kialakítása az AI későbbi alkalmazását is megalapozhatja. A kapcsolatfelvétel jó kiindulópont a vállalkozás jelenlegi adatkezelési és riportolási folyamatainak áttekintéséhez, valamint a lehetséges következő lépések meghatározásához.
Hogyan dolgozunk az adatvezérelt működés kialakításán?
A közös munka az üzleti igények és a meglévő adatforrások feltérképezésével kezdődik. Ezt követi a riportolási folyamatok, az adatminőség és a mérőszámok áttekintése, majd a vállalkozás céljaihoz illeszkedő BI-megoldás kialakítása.
Az AI alkalmazásának lehetőségeit ezekre az alapokra építve érdemes megvizsgálni: az adott feladat, a rendelkezésre álló adatok, a várható előnyök és a használat korlátainak figyelembevételével.