Inteligencja Biznesowa (BI) i Sztuczna Inteligencja (AI) Jako Silne Narzędzia Dla Nowoczesnego Biznesu
Keywords:
Inteligencja biznesowa, BI, sztuczna inteligencja, AI, nowoczesny biznes., inteligencja biznesowa, BI, sztuczna inteligencja, nowoczesny biznesAbstract
Purpose – Celem artykułu jest zbadanie synergicznych korzyści płynących z integracji Business Intelligence (BI) i sztucznej inteligencji (AI) w środowisku biznesowym. Artykuł ma na celu podkreślenie, jak te zaawansowane technologie mogą przyczynić się do lepszej analizy danych i efektywniejszych decyzji biznesowych.
Design/methodology/approach – W artykule przyjęto podejście teoretyczne do analizy, jak integracja BI i AI może wzajemnie się wzmacniać, tworząc potężne narzędzia wspomagające zarządzanie firmą. Artykuł koncentruje się na teoretycznym zbadaniu możliwości i korzyści wynikających z połączenia tych technologii.
Findings – Artykuł ujawnia, że integracja BI i AI prowadzi do tworzenia bardziej zaawansowanych narzędzi analitycznych, które umożliwiają dokładniejsze i szybsze procesy decyzyjne w biznesie. Wskazuje na znaczące wzajemne wzmocnienie obu technologii, co przyczynia się do wzrostu efektywności operacyjnej firm.
Research limitations/implications – Głównym ograniczeniem jest brak szczegółowego wglądu w praktyczne aspekty implementacji integracji BI i AI.
Practical implications – Artykuł podkreśla potencjalne korzyści dla praktyków biznesowych, wskazując na to, jak integracja BI i AI może przyczynić się do lepszej analizy danych i skuteczniejszego zarządzania. Oferuje perspektywy na to, jak firmy mogą wykorzystać te technologie do uzyskania przewagi konkurencyjnej.
Originality/value – Oryginalność artykułu polega na integracji koncepcji BI i AI, aby zrozumieć, jakie perspektywy oferują one współczesnemu biznesowi w dynamicznym środowisku rynkowym. Artykuł wnosi wartość przez syntezę teoretyczną tych dwóch istotnych dziedzin, podkreślając ich wzajemne wzmacnianie się w kontekście biznesowym.
Downloads
References
Ahmad, S., Miskon, S., Alabdan, R., & Tlili, I. (2020). Towards sustainable textile and apparel industry: Exploring the role of business intelligence systems in the era of industry 4.0. Sustainability, 12(7), 2632.
Bharadiya, J. P. (2023). A comparative study of business intelligence and artificial intelligence with big data analytics. American Journal of Artificial Intelligence, 7(1), 24.
Çelebi, H. İ. (2021). Artificial intelligence applications in management information systems: a comprehensive systematic review with business analytics perspective. Artificial Intelligence Theory and Applications, 1(1), 25-56.
Di Vaio, A., Palladino, R., Hassan, R., & Escobar, O. (2020). Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review. Journal of Business Research, 121, 283-314.
Di Vaio, A., Palladino, R., Hassan, R., & Escobar, O. (2020). Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review. Journal of Business Research, 121, 283-314.
Phillips-Wren, G., Daly, M., & Burstein, F. (2021). Reconciling business intelligence, analytics and decision support systems: More data, deeper insight. Decision Support Systems, 146, 113560.
Phillips-Wren, G., Daly, M., & Burstein, F. (2021). Reconciling business intelligence, analytics and decision support systems: More data, deeper insight. Decision Support Systems, 146, 113560.
Zohuri, B., & Moghaddam, M. (2020). From business intelligence to artificial intelligence. Journal of Material Sciences & Manufacturing Research. SRC/JMSMR/102 Page, 3.
Published
How to Cite
Issue
Section
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
-
Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.