AI-verktøy for datamanagement: Fra hype til bedriftsinnvirkning

I hele Europa møter ansatte økende press for å vise ledelsen at de kan mestre de nyeste verktøyene som er designet for å strømlinje forretningspraksis. Mens organisasjoner akselerer innføringen av automatisering, AI, skybaserte samarbeidsplattformer og avanserte dataanalyser, defineres konkurransesevne og vekst stadig mer av styrken i et selskaps digitale verktøykasse.

For eksempel, for å gi datastyrt innsikt, trenger du først og fremst data å analysere. Weben er en stor kilde til forskjellige forretningsrelevante data. Imidlertid tar webdatainnsamling tid og krever spesialisert kunnskap om web-scraping, som å bygge scrapere og fikse parsere. Selv om du har disse ferdighetene, vil det ta tid, og de fleste analytikere har hverken de spesifikke ferdighetene eller tiden. Men nå kan du be AI-baserte datainnsamlingsplattformer om å gjøre jobben for deg.

Dette er et spesifikt brukstilfelle med målbart innvirkning. Bedrifter som ønsker å utnytte AI utover å følge trenden, bør se etter lignende brukstilfeller i sine arbeidsflyter som AI kan strømlinje og verktøy som matcher disse brukstilfellene. I tillegg avhenger AI-adoptsjon i enhver organisasjon av å tilby ressurser, opplæring og å fremme en kultur for støtte for å sikre at ingen blir latt tilbake midt i disse teknologiske endringene.

Avmystifisere AI-hypen for å måle potensialet

For å virkelig forstå hvordan AI-verktøy kan strømlinje et selskaps operasjoner, må vi først erkjenne at ‘AI’ har blitt et mediabuzzord – et som ofte omgitt av hype som fører til skuffelse. AI feiler ofte utenfor kontrollerte miljøer, og produserer feil, hallusinasjoner eller biaserte utdata hvis den ikke reguleres effektivt.

Siden ‘AI’ dekker en bred rekke prosesser og fremgang, argumenterer skeptikere for at mye av hypen rundt AI overdriver dens nåværende evner, og at mediadekning og investeringstrender ofte overdriver forventningene utover hva teknologien kan levere akkurat nå. For eksempel er snakken om kunstig generell intelligens (AGI) forhastet, gitt det faktum at vi ikke engang har startet å løse noen av de nøkkelproblemer som er knyttet til det.

Hvis vi tar et skritt tilbake og ser på tangibelt resultater, har de største gjennombruddene hittil kommet fra store språkmodeller (LLM). Systemer som excellerer i naturlig språkforståelse, tekstgenerering, kodehjelp og resonnering, mens de fleste andre AI-applikasjoner forblir hovedsakelig eksperimentelle. Og det er tegn på at fremgangen med LLM vil være langsommere fremover, så vi bør ikke regne med store gjennombrudd hver få måneder.

For selskaper som sikter mot å utmerke seg, må de holde seg unna hypen og se etter verktøy som utnytter AI meningsfullt, i stedet for en arvsløsning pakket i en AI-omslag. Gitt overfloden av denne type løsninger, er det ingen overraskelse at 95% av AI-prosjekter i selskaper feiler. Når de vurderer nye produkter, bør bedrifter etterforske hvordan tynt AI-laget virkelig er og om det ville være vanskelig å bygge en lignende løsning selv. Et selskap legger til verdi som går utover å bare bruke en av de store LLM-ene når de introduserer nye måter å gjøre ting på som du ikke lett kan replikere, originale måter å løse spesifikke problemer.

Ved å undersøke hva produktet faktisk er, ikke bare hva det sier det kan gjøre, og å matche verktøy med faktiske brukstilfeller hvor de kan ha en målbart innvirkning, vil bedrifter lære at det finnes mange muligheter i det som allerede er tilgjengelig.

AI-verktøy og dataanvendelse

Data er en ting som alle avdelinger i en organisasjon kan dra nytte av. Imidlertid gjør få det faktisk, fordi å skaffe og analysere data krever tid og ressurser, inkludert spesialisert kunnskap om data fra fagfolk. AI-verktøy kan fjerne disse barrierene i noen tilfeller, og gjøre datainnsamling og selv analyse mer tilgjengelig.

Noen AI-verktøy kan forstå og handle på naturlige språkprompt. En ansatt trenger ikke å lære å kode hvis de kan si på ren språk hva slags data de trenger, og verktøyet vil skrape det fra internettet. For eksempel, hvis en markedsføringsgruppe ønsker å forstå kundesentiment rundt en nylig produktlansering, kan analytikere nå hente tilgjengelig online-data raskt og uten å vende seg til scraping-team.

I tillegg er bygging av scraping-pipelines ressurskrevende og tidskrevende. Hvis bedrifter ikke har disse resursene til rådighet, kan LLM-er brukes i stedet. Det er raskere å bruke en AI-basert plattform som kan utføre alle funksjonene til web-scraping enn å bygge en scraping-pipeline fra bunnen av. Så, selv ressurssterke bedrifter kan foretrekke å bruke en AI-basert plattform når de trenger å starte å samle inn data så raskt som mulig.

Organisasjoner bør hjelpe til å oppgradere ansatte av alle disipliner til å bruke slike verktøy, med en rikdom av kunnskap og opplæring tilgjengelig online. Mye verdifull informasjon er tilgjengelig gratis. Google og Anthropic tilbyr gratis kurser, pluss det finnes mange online-fora hvor folk deler kunnskap og ideer, og OxyCon 2025, en gratis online-konferanse, vil inkludere min praktiske sesjon om å lage et AI-drevet pris-sammenligningsverktøy uten å kode, ved å bruke eksisterende AI-verktøy, nemlig Oxylabs AI Studio og Cursor.

Den neste fronten i bedriftsrelevant AI

Den globale AI-markedet forventes å skyte fart fra rundt $391 milliarder i 2025 til $1,8 billioner i 2030. Imidlertid kan fremgangen med LLM-er være langsommere fremover, ettersom data og beregningsressurser begrenser dem.

Ut fra dette kan vi forvente en økning i små språkmodeller som krever færre beregningsressurser og er rettet mot spesifikke oppgaver. En annen fordel med disse modellene er at, ettersom de er mindre, kan de være vertet på interne servere, noe som hjelper til å løse noen av de dataprivacy- og sikkerhetsproblemer.

Til slutt vil fremtiden for AI i bedrifter bli definert ikke av sveipende løfter om revolusjonær endring, men av hvor effektivt organisasjoner utnytter verktøyene som allerede er innen rekkevidde. Ved å kutte gjennom hypen, fokusere på praktiske anvendelser og investere i opplæring og integrering, kan selskaper låse opp reelle produktivitetsgevinster i dag, samtidig som de forbereder seg på den neste bølgen av innovasjon.