[en] Our entertainment and shopping media, smartphones and other devices all generate data. In 2021, just one minute on the internet accounted for 200,000 tweets, two million views on Twitch, 197 million emails and 69 million text messages, and $1.6 million in online shopping spend. This phenomenon, known as Big Data, comprises the data shared by the 3 Vs: volume, speed and variety. However, the wealth of information leads to a poverty of attention on our part, and challenges our ability to concentrate on data from different sources at the same time, which makes it necessary to set up automatic systems to process the available information. Until now, to carry out the analyses, the techniques known as Business Intelligence (BI) helped make decisions based on data analyzed by company specialists. However, these techniques currently present problems and challenges such as the analysis of structured and unstructured data, the need for predictive analysis, advanced visualizations and the lack of customization. To provide solutions to these challenges, Artificial Intelligence (AI) techniques already outperform humans when it comes to identifying trends and extracting information from complex data, capabilities that will continue to improve over time, so automation is expected of tasks in the near future that allow humans to focus on more complex decisions. In fact, these technologies have been democratized in such a way that these techniques offer knowledge in a digestible format for all users, whether they are experts or not, in uses as remarkable as predicting commercial or sales operations, providing online buyers with a personalized, optimize communication and provide real-time help to customers, manage the growing volumes of unstructured data from various sources and obtain real-time information from consumers and suppliers. The economic impact that the use of AI techniques in the field of BI can have is enormous, in addition to the continuous optimization of resources that it entails.Taking into account the promising advances of the union of both fields, the Fundació Parc Científic Universitat de València (FPCUV) puts at your disposal this monograph, coordinated by Emilio Soria Olivas, professor and founder of the Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL) research group at the Higher Technical School of Engineering (ETSE) of the University of Valencia, and Mariano Serra Bondia, responsible for ICT Systems at the FPCUV. Under the title Business Artificial Intelligence, the work is part of Transforma Difusión, a project that has the support of the Valencian Innovation Agency (AVI).

[es] Nuestros medios de entretenimiento y de compra, teléfonos inteligentes y demás dispositivos, todo genera datos. En 2021, solo un minuto en Internet representaba 200.000 tweets, dos millones de visualizaciones en Twitch, 197 millones de correos electrónicos y 69 millones de mensajes de texto, y 1,6 millones de dólares en gastos de compras online. Este fenómeno, conocido como Big Data, comprende los datos que comparten las 3 V: volumen, velocidad y variedad. Sin embargo, la riqueza de información conlleva una pobreza de atención por nuestra parte, y desafía nuestra capacidad para concentrarnos en datos de diferentes fuentes al mismo tiempo, lo que vuelve necesario plantear sistemas automáticos para procesar la información disponible. Hasta ahora, para realizar los análisis, las técnicas conocidas como Business Intelligence (BI) ayudaban a la toma de decisiones basándose en los datos analizados por los especialistas de las empresas. Sin embargo, estas técnicas presentan en la actualidad problemas y retos como el análisis datos estructurados y no estructurados, la necesidad de análisis predictivos, visualizaciones avanzadas y la falta de personalización. Para aportar soluciones a estos desafíos, las técnicas Inteligencia Artificial (IA) ya superan a los humanos a la hora de identificar tendencias y extraer información de datos complejos, unas capacidades que no cesarán de mejorar con el tiempo, por lo que se prevé una automatización de las tareas en un futuro próximo que permitan a los humanos centrarse en decisiones más complejas. De hecho, estas tecnologías se han democratizado de tal modo que estas técnicas ofrecen conocimientos en un formato digerible para todos los usuarios, sean expertos o no, en usos tan destacables como predecir operaciones comerciales o de ventas, proporcionar a los compradores-online una experiencia personalizada, optimizar la comunicación y proporcionar ayuda en tiempo real a los clientes, gestionar los crecientes volúmenes datos no estructurados procedentes de diversas fuentes y obtener información, en tiempo real, de consumidores y proveedores. El impacto económico que puede suponer el uso de las técnicas de IA en el campo de la BI es enorme, además de la optimización continua de recursos que supone. Teniendo en cuenta los prometedores avances de la unión de ambos campos, la Fundació Parc Científic Universitat de València (FPCUV) pone a tu disposición esta monografía, coordinada por Emilio Soria Olivas, catedrático y fundador del grupo de investigación Intelligent Data Analysis Laborator (IDAL) en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSE) de la Universitat de València, y Mariano Serra Bondia, responsable de los Sistemas TIC de la FPCUV. Bajo el título Business Artificial Intelligence, la obra se enmarca en Transforma Difusión, proyecto que cuenta con el apoyo de la Agència Valenciana de la Innovació (AVI).