AI-værktøjer til datastyring: Fra hype til forretningsimpact

Over hele Europa står medarbejdere over for øgende pres for at demonstrere for ledelsen, at de kan mestre de nyeste værktøjer, der er designet til at strømline forretningspraksis. Da organisationer accelererer overgangen til automatisering, AI, cloud-baserede samarbejdsplatforme og avanceret dataanalyse, defineres konkurrenceevne og vækst i stigende grad af styrken af et selskabs digitale værktøjskasse.

For eksempel, for at give data-drevne indsighter, har du først brug for data at analysere. Web er en stor kilde til forskellige forretnings-relevante data. Men web-dataindsamling tager tid og afhænger af specialiseret viden om web-scraping, såsom opbygning af scrapere og fejlfinding af parsere. Selv hvis du har disse færdigheder, vil det tage tid, og de fleste analytikere har hverken de specifikke færdigheder eller tiden. Men nu kan du bede AI-baserede dataindsamlingssystemer om at udføre arbejdet for dig.

Dette er et specifikt brugstilfælde med målbart impact. Virksomheder, der ønsker at udnytte AI ud over at følge med trenden, skal søge efter lignende brugstilfælde i deres arbejdsgange, som AI kan strømline, og værktøjer, der matcher disse brugstilfælde. Derudover afhænger AI-adopteringsgraden i enhver organisation af, at der tildeles ressourcer, uddannelse og faciliteter til en kultur med støtte for at sikre, at ingen bliver efterladt midt i disse skiftende teknologiske strømme.

At afmystificere ‘AI-hypen’ for at måle potentialet

For virkelig at forstå, hvordan AI-værktøjer kan strømline en virksomheds operationer, må vi først erkende, at ‘AI’ er blevet et medie-buzzord – et ord, der ofte er omgivet af hype, der fører til skuffelse. AI fejler ofte uden for kontrollerede miljøer og producerer fejl, hallucinationer eller fordomsfulde udgangspunkter, hvis det ikke reguleres effektivt.

Som ‘AI’ dækker over en bred vifte af processer og fremskridt, mener skeptikere, at meget af hypen omkring AI overdriver dens nuværende evner, og at mediedækning og investeringstendenser ofte overdriver forventningerne til, hvad teknologien kan levere lige nu. For eksempel er snakken om kunstig generel intelligens (AGI) for tidlig, når man tager i betragtning, at vi endnu ikke har løst nogle af de centrale problemer, der er forbundet med det.

Hvis vi tager et skridt tilbage og ser på konkrete resultater, er de største gennembrud indtil nu kommet fra store sprogmodeller (LLM’er). Systemer, der excellerer i naturlig sprogforståelse, tekstgenerering, kodeassistance og resonnering, mens de fleste andre AI-anvendelser forbliver overvejende eksperimentelle. Og der er tegn på, at fremgangen med LLM’er vil være langsommere fremover, så vi bør ikke regne med store gennembrud hver få måneder.

For virksomheder, der sigter mod at udmærke sig, må de styre væk fra hypen og søge efter værktøjer, der udnytter AI på en meningsfuld måde, i stedet for en arvsløsning pakket i en AI-omvælving. Givet overfloden af den slags løsninger er det ingen under, at 95% af AI-projekter i virksomheder fejler. Når de vurderer nye produkter, bør virksomheder undersøge, hvor tyndt AI-laget virkelig er, og hvor svært det ville være at bygge den samme løsning selv. En virksomhed tilføjer værdi, der går ud over blot at bruge en af de store LLM’er, når de introducerer nye måder at gøre ting på, som du ikke let kan replikere, originale måder at løse bestemte problemer på.

Ved at undersøge, hvad produktet faktisk er, og ikke blot, hvad det siger, det kan gøre, og matche værktøjer med faktiske brugstilfælde, hvor de kan have en målbart impact, vil virksomhederne opdage, at der er masser af muligheder i, hvad der allerede er tilgængeligt.

AI-værktøjer og dataanvendelse

Data er noget, som alle afdelinger i en organisation kan have glæde af. Men få gør det i virkeligheden, fordi indsamling og analyse af data kræver tid og ressourcer, herunder specialiseret viden om data fra fagfolk. AI-værktøjer kan fjerne disse barrierer i hvert fald i nogle tilfælde og gøre dataindsamling og selv analyse mere tilgængelig.

Nogle AI-værktøjer kan forstå og handle på naturlige sprog-prompter. En medarbejder behøver ikke at lære at kode, hvis de kan sige på almindeligt sprog, hvilken slags data de har brug for, og værktøjet vil skrabe det fra internettet. For eksempel, hvis en markedsføringsgruppe ønskede at forstå kundesentiment omkring en nylig produktlancering, kan analytikere nu hente de tilgængelige online-data hurtigt og uden at skulle ty til scraping-teams.

Derudover er opbygning af scraping-pipelines ressourcekrævende og tidskrævende. Hvis virksomheder ikke har disse ressourcer til rådighed, kan LLM’er bruges i stedet. Det er hurtigere at bruge et AI-baseret platform, der kan udføre alle funktionerne i web-scraping, end at bygge en scraping-pipeline fra bunden. Så selv ressourcestærke virksomheder kan foretrække at bruge et AI-baseret platform, når de har brug for at starte med at indsamle data så hurtigt som muligt.

Organisationer bør hjælpe med at opskolere medarbejdere fra alle discipliner til at bruge sådanne værktøjer, med en rigdom af viden og træning tilgængelig online. Meget værdifuld information er tilgængelig gratis. Google og Anthropic tilbyder gratis kurser, og der er mange online-fora, hvor folk deler viden og ideer, og OxyCon 2025, en gratis online-konference, vil inkludere min praktiske session om at oprette et AI-drevet pris-sammenligningssystem uden kodning ved hjælp af eksisterende AI-værktøjer, navnlig Oxylabs AI Studio og Cursor.

Den næste front i forretnings-relevant AI

Den globale AI-marked forventes at eksplodere fra omkring $391 milliarder i 2025 til $1,8 billioner i 2030. Men fremgangen i LLM’er kan være langsommere fremover, da data og beregningsressourcer begrænser dem.

Herefter kan vi forvente en stigning i små sprogmodeller, der kræver færre beregningsressourcer og er rettet mod bestemte opgaver. En anden fordel ved disse modeller er, at de, da de er mindre, kan være vært på interne servere, hvilket hjælper med at løse nogle af de data-sikkerheds- og privatlivsproblemer.

Til sidst vil fremtiden for AI i forretningslivet blive defineret ikke af store løfter om revolutionerende forandring, men af, hvor effektivt organisationer udnytter de værktøjer, der allerede er inden for rækkevidde. Ved at skære igennem hypen, fokusere på praktiske anvendelser og investere i træning og integration kan virksomheder låse op for reel produktivitetsgevinst i dag, samtidig med at de forbereder sig på den næste bølge af innovation.