从商业智能（BI）直接过渡到生成式人工智能（AI），并不完全等同于跳过机器学习。虽然两者的技术路径有所不同，但它们之间存在紧密的联系。

BI的核心是数据分析与可视化，它依赖于已有的数据进行报告和洞察生成。而生成式AI，如大语言模型或图像生成器，则侧重于通过训练数据生成新的内容。这两者看似独立，但实际上都离不开机器学习的支持。BI工具可能利用机器学习算法来优化预测分析或推荐系统；而生成式AI更是高度依赖复杂的深度学习模型，这些模型本身就是机器学习的重要分支。

因此，“直接从BI转到生成式AI”并非真正意义上的“跳过机器学习”。相反，这一过程可能意味着从关注已有数据的分析转向探索基于数据的创造性应用。例如，在BI中积累的数据可以作为生成式AI训练的基础，而生成式AI的能力也可以反哺BI，提供更智能化的决策支持。

总结来说，无论是BI还是生成式AI，背后的技术支撑都离不开机器学习。两者的结合为智能化转型提供了更多可能性。