借助当今的动态和数据驱动的经济，业务高管无法再通过静态报告或后视电子表格来工作。未来是智能的预测 - 由商业智能（BI）和人工智能（AI）的联合力量推动的敏捷，实时过程。合并后，AI和BI将战略预测转化为数据驱动的竞争力量。
这是AI + BI的方式，使组织能够预测，响应和领导一个不确定的世界。
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从反应性转向预测
历史数据和固定模型是传统预测的核心。但是在全球破坏时期，这还不够好。
AI驱动的预测允许公司更准确地预测市场变化，客户行为模式和运营威胁。通过将机器学习技术应用于BI平台，经理可以：
- 较早发现新兴趋势
- 根据实时数据动态调整预测
- 模拟未来的不同情况以智能决策
从反应性分析到主动的预测，这种转变使企业可以领先于中断，而不仅仅是对它们的反应。
用智能预测丰富BI仪表板
长期以来，BI工具一直在协助组织可视化KPI和性能指标。随着AI的集成，这些仪表板正在转向聪明和自学。
AI通过：
- 自动识别异常或趋势
- 推荐基于预测模型的行动
- 提供自然语言的上下文预测（通过Genai或NLP等工具）
对于领导团队而言，这转化为说话的数据 - 提供的不仅仅是数字，但方向。
跨职能预测：分解筒仓
从历史上看，预测已降级为金融或销售部门。但是，当今的综合业务模型需要跨职能的视角。
使用AI + BI：
- 营销团队可以根据客户行为数据预测活动ROI
- 人力资源可以使用损耗建模可以预期人才差距
- 供应链可以预测需求激增并相应地计划库存
拥有这种单一的观点可以使领导能力使业务部门与一个真理的来源保持一致，从而更加协调和响应迅速的行动。
人类 +机器协作
AI可以比人类更快地处理大量数据，但人类的本能和情况对于预测仍然至关重要。最佳解决方案来自将AI驱动的见解与领导力经验相结合。
- 让AI检测模式，计算概率和标志风险
- 让人类挑战假设，提供战略背景并做出道德决定
通过让他们的领导者通过这种伙伴关系，战略预测加速，变得更聪明并变得更加敏捷。
为什么现在有远见的领导者现在正在投资
实施AI驱动的BI进行预测的公司不仅会注意到改进的预测，而且享有长期优势。好处是：
- 更快的决策周期
- 减少预测误差
- 利益相关者的信心更强
- 更好的资源分配和成本控制
在不懈的变化时代，精确的预测和自信的行动是领导力的差异。
