Narzędzia AI do zarządzania danymi: od hossy do wpływu biznesowego

W całej Europie pracownicy są pod coraz większą presją, aby udowodnić kierownictwu, że potrafią opanować najnowsze narzędzia zaprojektowane do usprawnienia praktyk biznesowych. W miarę jak organizacje przyspieszają wdrożenie automatyzacji, AI, platform współpracy opartych na chmurze i zaawansowanej analityki danych, konkurencyjność i wzrost są coraz bardziej definiowane przez siłę cyfrowych narzędzi firmy.

Na przykład, aby zapewnić dane oparte na danych, najpierw potrzebujesz danych do analizy. Internet jest głównym źródłem różnych danych istotnych dla biznesu. Jednak zbieranie danych z internetu zajmuje czas i wymaga specjalistycznej wiedzy na temat skrapowania danych, takiej jak budowanie skrapowników i naprawa parserów. Nawet jeśli masz te umiejętności, zajmie to czas, a większość analityków nie ma ani tych umiejętności, ani czasu. Jednak teraz możesz poprosić platformy zbierania danych opartych na AI, aby wykonały tę pracę za Ciebie.

To jest konkretny przypadek użycia z wymiernym wpływem. Firmy, które chcą wykorzystać AI poza gonieniem za trendem, powinny szukać podobnych przypadków użycia w swoich procesach, w których AI może usprawnić i narzędzi, które odpowiadają tym przypadkom. Ponadto, wdrożenie AI w dowolnej organizacji zależy od zapewnienia zasobów, szkoleń i ułatwienia kultury wsparcia, aby upewnić się, że nikt nie zostanie pozostawiony w tyle wśród tych zmieniających się technologicznie nurtów.

Demistyfikacja hossy AI, aby zmierzyć potencjał

Aby naprawdę zrozumieć, jak narzędzia AI mogą usprawnić operacje firmy, musimy najpierw uznać, że „AI” stało się słowem medialnym – często otoczone hossą, która prowadzi do rozczarowania. AI często zawodzi poza kontrolowanymi środowiskami, produkując błędy, halucynacje lub tendencyjne dane wyjściowe, jeśli nie są skutecznie regulowane.

Jako że termin „AI” obejmuje szeroki zakres procesów i postępów, sceptycy twierdzą, że wiele hossy wokół AI przecenia jego bieżące możliwości, a media i trendy inwestycyjne często nadmiernie podnoszą oczekiwania ponad to, co ta technologia może dostarczyć obecnie. Na przykład, dyskusja o Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AGI) jest przedwczesna, biorąc pod uwagę fakt, że jeszcze nie rozwiązaлиśmy niektórych kluczowych problemów związanych z nią.

Jeśli cofniemy się i spojrzymy na namacalne wyniki, największe przełomy dotychczas pochodzą z Large Language Models (LLM). Systemy, które wyróżniają się w zrozumieniu języka naturalnego, generowaniu tekstu, asystowaniu w kodowaniu i rozumowaniu, podczas gdy większość innych aplikacji AI pozostaje w dużej mierze eksperymentalna. I są oznaki, że postęp w LLM będzie zwalniał, więc nie powinniśmy liczyć na duże przełomy co kilka miesięcy.

Dla firm, które mają na celu wybitność, muszą one skierować się od hossy i szukać narzędzi, które wykorzystują AI w sposób znaczący, zamiast rozwiązania legacy opakowanego w AI. Biorąc pod uwagę obfitość tego rodzaju rozwiązań, nie jest zaskakujące, że 95% projektów AI w firmach kończy się niepowodzeniem. Kiedy oceniają nowe produkty, firmy powinny zbadać, jak cienka jest warstwa AI i czy byłoby trudno zbudować to samo rozwiązanie samodzielnie. Firma dodaje wartość, która wykracza poza zwykłe wykorzystanie jednego z głównych LLM, kiedy wprowadza nowe sposoby robienia rzeczy, których nie można łatwo odtworzyć, oryginalne sposoby rozwiązywania konkretnych problemów.

Poprzez badanie, co produkt rzeczywiście jest, a nie tylko co mówi, że może zrobić, i dopasowanie narzędzi do rzeczywistych przypadków użycia, w których mogą mieć wymierny wpływ, firmy dowiedzą się, że istnieje wiele możliwości w tym, co jest już dostępne.

Narzędzia AI i użycie danych

Dane są jedną rzeczą, z której mogą skorzystać wszystkie działy w organizacji. Jednak niewiele z nich to robi, ponieważ pozyskiwanie i analiza danych wymaga czasu i zasobów, w tym specjalistycznej wiedzy specjalistów od danych. Narzędzia AI mogą usunąć te bariery w niektórych przypadkach, sprawiając, że zbieranie i analiza danych stają się bardziej dostępne.

Niektóre narzędzia AI potrafią zrozumieć i działać na podstawie naturalnych poleceń językowych. Pracownik nie musi uczyć się kodowania, jeśli może powiedzieć w zwykłym języku, jakie dane potrzebuje, a narzędzie ściągnie je z internetu. Na przykład, jeśli zespół marketingowy chciał zrozumieć nastawienie klientów do niedawnego uruchomienia produktu, analitycy mogą teraz szybko pobrać dostępne dane online bez zwracania się do zespołów skrapowania.

Ponadto, budowanie potoków skrapowania jest czasochłonne i wymaga wielu zasobów. Jeśli firmy nie mają tych zasobów do dyspozycji, LLM mogą być używane zamiast. Jest szybciej używać platformy opartej na AI, która może wykonać wszystkie funkcje skrapowania internetowego, niż budować potok skrapowania od podstaw. Więc nawet przedsiębiorstwa z zasobami mogą preferować używanie platformy opartej na AI, kiedy muszą zacząć zbierać dane jak najszybciej.

Organizacje powinny pomóc w rozwoju pracowników wszystkich dziedzin, aby używać takich narzędzi, z ogromną ilością wiedzy i szkoleń dostępnych online. Wiele naprawdę cennych informacji jest dostępnych za darmo. Google i Anthropic oferują bezpłatne kursy, a także istnieją liczne fora internetowe, na których ludzie dzielą się wiedzą i pomysłami, a OxyCon 2025, bezpłatna konferencja online, będzie zawierać moją praktyczną sesję na temat tworzenia narzędzia do porównywania cen opartego na AI bez kodowania, używając istniejących narzędzi AI, a mianowicie Oxylabs AI Studio i Cursor.

Następna granica w AI istotnej dla biznesu

Globalny rynek AI ma szansę wzrosnąć z około $391 miliardów w 2025 roku do 1,8 biliona dolarów do 2030 roku. Jednak postęp w LLM może zwolnić, ponieważ dane i zasoby obliczeniowe ograniczają je.

W związku z tym możemy spodziewać się wzrostu małych modeli językowych, które wymagają mniej zasobów obliczeniowych i są ukierunkowane na określone zadania. Inną zaletą tych modeli jest to, że mogą być hostowane na serwerach wewnętrznych, co pomaga rozwiązać niektóre problemy związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych.

Ostatecznie, przyszłość AI w biznesie będzie definiowana nie przez ogólne obietnice rewolucyjnych zmian, ale przez to, jak skutecznie organizacje wykorzystują narzędzia, które już są w zasięgu. Poprzez przecinanie hossy, koncentrowanie się na praktycznych zastosowaniach i inwestowanie w szkolenia i integrację, firmy mogą odblokować rzeczywiste zyski produktywności już dziś, przygotowując się na następną falę innowacji.