AI-hulpmiddelen voor gegevensbeheer: van hype naar bedrijfsimpact

Door heel Europa worden werknemers geconfronteerd met groeiende druk om aan het senior management te bewijzen dat ze de nieuwste tools kunnen beheersen die bedoeld zijn om bedrijfspraktijken te stroomlijnen. Terwijl organisaties de adoptie van automatisering, AI, cloudgebaseerde samenwerkingsplatforms en geavanceerde gegevensanalyse versnellen, worden concurrentiekracht en groei steeds meer gedefinieerd door de sterkte van het digitale gereedschapskist van een bedrijf.

Om bijvoorbeeld gegevensgestuurde inzichten te bieden, hebt u eerst de gegevens nodig om te analyseren. Het web is een belangrijke bron van verschillende bedrijfsrelevante gegevens. Het verzamelen van webgegevens kost echter tijd en is afhankelijk van gespecialiseerde kennis over web scraping, zoals het bouwen van scrapers en het repareren van parsers. Zelfs als u over deze vaardigheden beschikt, kost het tijd, en de meeste analisten hebben noch de benodigde vaardigheden noch de tijd. Nu kunt u echter AI-gebaseerde gegevensverzamelpagina’s gebruiken om het werk voor u te doen.

Dit is een specifiek gebruik dat meetbaar effect heeft. Bedrijven die AI buiten de trend om willen gebruiken, moeten soortgelijke gebruikscases in hun workflows zoeken die AI kunnen stroomlijnen en tools die overeenkomen met deze gebruikscases. Bovendien hangt de adoptie van AI in elke organisatie af van het bieden van middelen, training en het faciliteren van een cultuur van ondersteuning om ervoor te zorgen dat niemand achterblijft te midden van deze veranderende technologische stromen.

Demystificatie van de ‘AI-hype’ om het potentieel te meten

Om echt te begrijpen hoe AI-hulpmiddelen de bedrijfsoperaties van een bedrijf kunnen stroomlijnen, moeten we eerst erkennen dat ‘AI’ een mediabuzzwoord is geworden – een woord dat vaak omgeven is door hype die leidt tot teleurstelling. AI faalt vaak buiten gecontroleerde omgevingen, met fouten, hallucinaties of bevooroordeelde uitvoer als het niet effectief wordt gereguleerd.

Terwijl de term ‘AI’ een breed scala aan processen en vooruitgang omvat, beweren sceptici dat veel van de hype rond AI de huidige mogelijkheden overschat, met media-aandacht en beleggingstrends die vaak verwachtingen opblazen tot ver boven wat de technologie op dit moment kan leveren. Bijvoorbeeld is de discussie over Artificial General Intelligence (AGI) prematuur, gezien het feit dat we nog niet eens zijn begonnen met het oplossen van enkele sleutelproblemen die hiermee samenhangen.

Als we een stap terug doen en naar tastbare resultaten kijken, zijn de meest significante doorbraken tot nu toe afkomstig van Large Language Models (LLM’s). Systemen die uitblinken in natuurlijke taalbegrip, tekstgeneratie, codeondersteuning en redenering, terwijl de meeste andere AI-toepassingen nog steeds grotendeels experimenteel zijn. En er zijn tekenen dat de vooruitgang met LLM’s in de toekomst langzamer zal verlopen, dus we moeten niet verwachten dat er elke paar maanden grote doorbraken zullen komen.

Bedrijven die uitblinken, moeten zich afkeren van de hype en op zoek gaan naar tools die AI zinvol gebruiken in plaats van een legacy-oplossing die in een AI-jasje is verpakt. Gezien de overvloed aan dit soort oplossingen, is het geen wonder dat 95% van de AI-projecten bij bedrijven falen. Wanneer ze nieuwe producten beoordelen, moeten bedrijven onderzoeken hoe dun de AI-laag werkelijk is en of het moeilijk zou zijn om dezelfde oplossing zelf te bouwen. Een bedrijf voegt waarde toe die verder gaat dan alleen het gebruik van een van de grote LLM’s wanneer ze innovatieve manieren introduceren om dingen te doen die u niet gemakkelijk kunt repliceren, originele manieren om specifieke problemen op te lossen.

Door te onderzoeken wat het product daadwerkelijk is, niet alleen wat het zegt te kunnen doen, en door tools te koppelen aan echte gebruikscases waarin ze een meetbaar effect kunnen hebben, zullen bedrijven leren dat er veel kansen zijn in wat al toegankelijk is.

AI-hulpmiddelen en gegevensgebruik

Gegevens zijn iets waar alle afdelingen binnen een organisatie baat bij kunnen hebben. Echter, weinigen doen dit echt omdat het verkrijgen en analyseren van gegevens tijd en middelen vereist, waaronder de gespecialiseerde kennis van gegevensprofessionals. AI-hulpmiddelen kunnen deze barrières in ieder geval in sommige gevallen wegnemen, waardoor gegevensverzameling en zelfs analyse toegankelijker worden.

Sommige AI-hulpmiddelen kunnen natuurlijke taalprompts begrijpen en acteren. Een werknemer hoeft geen code te leren als hij in gewone taal kan zeggen welke gegevens hij nodig heeft, en het hulpmiddel zal deze van internet schrapen. Bijvoorbeeld, als een marketingteam de klantensentiment rond een recent product wilde begrijpen, kunnen analisten nu de beschikbare online gegevens snel en zonder naar schraapteams te gaan ophalen.

Bovendien is het bouwen van schraappijpen hulpbronnenintensief en tijdrovend. Als bedrijven deze middelen niet tot hun beschikking hebben, kunnen LLM’s worden gebruikt. Het is sneller om een AI-gebaseerd platform te gebruiken dat alle functies van web scraping kan uitvoeren dan om een schraappijp vanaf het begin te bouwen. Dus, zelfs bedrijven met veel middelen geven de voorkeur aan het gebruik van een AI-gebaseerd platform wanneer ze zo snel mogelijk met gegevensverzameling moeten beginnen.

Organisaties moeten helpen om werknemers van alle disciplines op te leiden om dergelijke hulpmiddelen te gebruiken, met een overvloed aan kennis en training beschikbaar online. Veel waardevolle informatie is gratis beschikbaar. Google en Anthropic bieden gratis cursussen, plus, er zijn veel online-fora waar mensen kennis en ideeën delen, en OxyCon 2025, een gratis online-conferentie, zal mijn praktische sessie over het maken van een AI-gebaseerd prijsvergelijkingshulpmiddel zonder codering door het gebruik van bestaande AI-hulpmiddelen, met name Oxylabs AI Studio en Cursor, omvatten.

De volgende frontier in bedrijfsrelevante AI

De wereldwijde AI-markt zal naar verwachting van ongeveer $391 miljard in 2025 naar $1,8 biljoen in 2030 stijgen. Echter, de vooruitgang in LLM’s kan vertragen omdat gegevens en berekeningsbronnen deze beperken.

Op basis hiervan kunnen we een toename verwachten in kleine taalmodellen die minder berekeningsbronnen nodig hebben en gericht zijn op specifieke taken. Een ander voordeel van deze modellen is dat, omdat ze kleiner zijn, ze op interne servers kunnen worden gehost, wat helpt om enkele van de gegevensbeveiligings- en -privacylekken aan te pakken.

Uiteindelijk zal de toekomst van AI in bedrijven worden gedefinieerd, niet door alomvattende beloften van revolutionaire verandering, maar door hoe effectief organisaties de hulpmiddelen die al binnen handbereik liggen, benutten. Door de hype te doorbreken, te focussen op praktische toepassingen en te investeren in training en integratie, kunnen bedrijven echte productiviteitswinsten behalen vandaag terwijl ze zich voorbereiden op de volgende golf van innovatie.