从BI（商业智能）直接转向生成式AI，并不完全等同于跳过机器学习。这取决于具体的技术路径和应用场景。

BI主要关注数据的可视化、分析与报告，强调对已有数据的整理与洞察。而生成式AI则是一种基于深度学习的高级应用，能够创造新内容或完成复杂任务。两者之间确实存在技术上的差异，但并非绝对割裂。生成式AI的核心正是建立在机器学习尤其是深度学习的基础上，例如Transformer架构和大规模预训练模型。

因此，虽然某些情况下可以直接采用生成式AI解决业务问题，但这并不意味着完全绕开了机器学习。相反，它可能隐含了对机器学习技术的间接利用。例如，企业可能通过调用成熟的开源框架或云服务来快速部署生成式AI功能，而无需从零开始构建算法模型。然而，在这一过程中，理解机器学习的基本原理仍然至关重要，因为这关系到如何选择合适的工具、优化参数以及评估效果。

总之，从BI到生成式AI的过渡可以视为一种技术演进，而非彻底脱离机器学习的过程。对于希望深入探索AI领域的从业者而言，掌握机器学习的基础知识依然是不可或缺的一部分。