Dear Abdeljebar Mansour ,

AI-enabled chatbots can help businesses provide a more consistent customer experience, improve retention and better convert online visitors toward being a customer. AI chatbots that answer frequently asked questions can save time for customer service team members, freeing them up to tackle more difficult asks.

According to Microsoft’s Work Trend Index Annual Report in 2023, in just one year, LinkedIn posts discussing generative AI and GPT have grown by 33x, showing the intense interest in AI for business. While business leaders may recognize the potential of AI, some may be hesitant to jump in. Some appear to be stuck in a holding pattern, working to compare the costs and benefits. Others appear to have already decided it’s the right move, but may not know when or where to get started.

https://www.docusign.com/blog/5-areas-your-business-where-ai-can-help-increase-productivity#:~:text=AI%2Denabled%20chatbots%20can%20help,to%20tackle%20more%20difficult%20asks.

Regards,

Shafagat

Dear Dr. Abdeljebar Mansour,

Info presented below may turned out to be quite useful:

AI-powered chatbots can play a significant role in enhancing Business Intelligence (BI) systems by providing real-time insights, facilitating data-driven decision-making, and improving overall user experience. Here's how AI-enabled chatbots can empower businesses in the context of BI systems:

Incorporating AI-powered chatbots into BI systems can make data and insights more accessible, actionable, and user-friendly. However, it's important to design the chatbot experience thoughtfully, ensuring that it aligns with users' needs, offers accurate information, and maintains data security and privacy.

Azmi Mohamed

AI's integration within Business Intelligence (BI) systems through chatbot interfaces, elucidating the profound ramifications and potential trajectories:

Historical Provenance:

• BI’s Ontological Progression: Historically, Business Intelligence was ensconced in static reportage, data visualizations, and dashboards, necessitating an intricate acumen in data hermeneutics. With burgeoning data epistemes and the incursion of machine learning ontologies, there manifested an exigency for more limber, real-time, and intuitive BI apparatuses.
• AI’s Epistemological Imprint on BI: Machine learning and natural language processing (NLP) ontologies began to saturate the BI milieu, engendering capabilities such as prescriptive analytics, anomaly cognizance, and heuristic data exploration.
• Chatbot Epoch: Comprehending the imperative for a more contiguous human-data symbiosis, chatbots, galvanized by AI, were engrafted into BI infrastructures, sanctioning interlocutors to interrogate data via natural linguistic modalities.

AI-Infused Chatbots as BI Catalysts:

Futuristic Projections:

• Cognitive Chatbot Ontology: Emergent BI chatbots may exhibit enhanced cognitive capacities, engendering a more profound contextual comprehension and facilitating intricate data dialogues.
• Holistic Systemic Integration: Chatbots may potentially coalesce seamlessly with CRM, ERP, and disparate enterprise ecosystems, proffering an integrated purview of operational dynamics on demand.
• Proactive Data Enlightenment: Superseding passive interrogative modalities, avant-garde chatbots may autonomously disseminate insights, predicated on real-time data metamorphoses and organizational telos.
• Multimodal Data Interactivity: Beyond textual modalities, chatbots may potentially support vocalized interactions and perhaps meld with augmented reality (AR) infrastructures for an immersive data visualization experience.
• Ethico-Privacy Paradigms: As chatbots delve deeper into the business data matrix, there will indubitably be an amplified focus on data sanctity, ethico-AI praxis, and ensuring a non-partisan decision-making algorithm.

In synthesis, AI-fortified chatbots within BI frameworks not merely optimize the decision alchemy but also metamorphose business insights into more tangible and actionable heuristics. As this technological crucible continues to evolve, chatbots are poised to redefine the BI epistemology, recalibrating how enterprises conceptualise, engage with, and harness their data corpus.

Dear Dr. Shafagat Mahmudova, Dr. Len Leonid Mizrah, and Dr. Subharun Pal, thank you for your valuable insights and your contribution to this discussion...

La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel crucial en potenciar las empresas a través de la implementación de chatbots en los sistemas de inteligencia empresarial (BI). Aquí hay algunas formas en que la IA puede impulsar la eficiencia y la efectividad de los chatbots en el contexto de BI:

1. Atención al cliente y soporte 24/7:Los chatbots alimentados por IA pueden proporcionar atención al cliente y soporte técnico las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto permite a las empresas brindar respuestas rápidas a las consultas de los clientes en tiempo real, mejorando la satisfacción del cliente y reduciendo los tiempos de espera.

2. Acceso instantáneo a datos: Los chatbots pueden conectarse a las fuentes de datos del sistema de inteligencia empresarial y proporcionar a los usuarios acceso instantáneo a información relevante. Los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas basadas en los datos disponibles, sin la necesidad de aprender interfaces de usuario complejas.

3. Generación de informes y análisis automáticos: Los chatbots pueden generar informes y análisis automáticamente en función de las preguntas y solicitudes de los usuarios. Esto permite a los empleados obtener insights y visualizaciones de datos sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.

4. Interacción conversacional: Los chatbots alimentados por IA pueden llevar a cabo interacciones más naturales y conversacionales con los usuarios. Esto facilita la comunicación y la comprensión de los datos, lo que a su vez mejora la toma de decisiones basada en la información disponible.

5. Predicciones y recomendaciones: La IA puede aprovechar los datos históricos y patrones para realizar predicciones y ofrecer recomendaciones a los usuarios. Por ejemplo, un chatbot podría analizar tendencias de ventas pasadas y sugerir estrategias para mejorar las ventas en el futuro.

6. Automatización de tareas rutinarias: Los chatbots pueden automatizar tareas rutinarias como la generación de informes periódicos, la actualización de métricas clave y la monitorización de KPIs. Esto libera tiempo para que los empleados se concentren en tareas más estratégicas.

7. Personalización: La IA puede ayudar a los chatbots a ofrecer respuestas y recomendaciones altamente personalizadas. Al analizar el comportamiento del usuario y los datos disponibles, los chatbots pueden adaptar sus respuestas para satisfacer las necesidades individuales.

8. Aprendizaje continuo: Los chatbots pueden mejorar con el tiempo a medida que interactúan con los usuarios y reciben comentarios. La IA permite que los chatbots aprendan de nuevas preguntas y situaciones, mejorando así su precisión y relevancia con el tiempo.

9. Reducción de costos: La implementación de chatbots puede ayudar a las empresas a reducir costos al automatizar tareas que de otro modo requerirían intervención humana. Esto puede llevar a una mayor eficiencia operativa.

En consecuencia, la integración de chatbots impulsados por IA en los sistemas de inteligencia empresarial puede transformar la forma en que las empresas interactúan con los datos y toman decisiones. Al proporcionar acceso instantáneo a información valiosa, insights y recomendaciones, los chatbots pueden mejorar la agilidad empresarial, aumentar la productividad y brindar un mejor servicio al cliente.

Muchas gracias Estimada Dra. Mitzi L. del Carmen Linares por estas valiosas reflexiones sobre el debate.

AI-driven chatbots within Business Intelligence (BI) systems empower businesses by enhancing data and analytics accessibility, facilitating self-service analytics, delivering real-time insights, and improving the overall user experience. They simplify the extraction of valuable insights from data, leading to more efficient and effective data-driven decision-making.

We can determine if AI is useful to business when it will be able to forecast results ( computational, financial, medical ) with high accuracy exceeding its equivalence in humans.

I would like to thank you Dear Stephen Oguta and Christiane Faddoul for your contribution to this discussion.

Dear all,

Thanks again for contributing to this discussion.

Moreover, I am sharing with you the following recent publication for more insights on the subject: Article A Context-Aware Empowering Business with AI: Case of Chatbot...