Unelte de Inteligență Artificială pentru Managementul Datelor: De la Hype la Impactul în Afaceri

În întreaga Europă, angajații se confruntă cu o presiune tot mai mare de a demonstra conducerii superioare că pot stăpâni cele mai recente unelte proiectate pentru a eficientiza practicile de afaceri. Pe măsură ce organizațiile accelerează adoptarea automatizării, a inteligenței artificiale, a platformelor de colaborare bazate pe cloud și a analizei avansate a datelor, competitivitatea și creșterea sunt din ce în ce mai definite de puterea instrumentarului digital al unei companii.

De exemplu, pentru a oferi insight-uri bazate pe date, aveți nevoie mai întâi de datele pentru a le analiza. Web-ul este o sursă majoră de date relevante pentru afaceri. Cu toate acestea, colectarea datelor de pe web necesită timp și depinde de cunoștințe specializate de extragere a datelor de pe web, cum ar fi construirea de extragatoare și repararea parser-elor. Chiar dacă aveți aceste abilități, va dura timp, iar majoritatea analiștilor nu au nici abilitățile, nici timpul necesar. Cu toate acestea, acum puteți solicita platformelor de colectare a datelor bazate pe inteligență artificială să efectueze această muncă în numele dvs.

Acesta este un caz de utilizare specific cu impact măsurabil. Companiile care doresc să valorifice inteligența artificială dincolo de a urma tendințele ar trebui să caute astfel de cazuri de utilizare în fluxurile lor de lucru care pot fi eficientizate de inteligența artificială și uneltele care se potrivesc acestor cazuri de utilizare. În plus, adoptarea inteligenței artificiale în orice organizație depinde de furnizarea de resurse, instruire și facilitarea unei culturi de sprijin pentru a asigura că nimeni nu este lăsat în urmă în mijlocul acestor schimbări tehnologice.

Demistificarea “hype-ului” inteligenței artificiale pentru a măsura potențialul

Pentru a înțelege cu adevărat cum uneltele de inteligență artificială pot eficientiza operațiunile unei companii, trebuie să recunoaștem mai întâi că termenul “inteligență artificială” a devenit un cuvânt cheie în mass-media – unul adesea înconjurat de hype care duce la dezamăgire. Inteligența artificială nu reușește adesea în afara mediilor controlate, producând erori, halucinații sau ieșiri părtinitoare dacă nu este reglementată în mod eficient.

Deoarece termenul “inteligență artificială” acoperă o gamă largă de procese și progrese, scepticii susțin că mult din hype-ul din jurul inteligenței artificiale exagerează capacitățile sale actuale, iar acoperirea mass-mediei și tendințele de investiții adesea inflamează așteptările dincolo de ceea ce tehnologia poate oferi în acest moment. De exemplu, discuția despre Inteligență Artificială Generală (AGI) este prematură, având în vedere faptul că nici măcar nu am început să rezolvăm unele dintre problemele cheie legate de aceasta.

Dacă ne vom retrage și vom privi rezultatele tangibile, cele mai semnificative progrese până acum au venit de la Modelele Lingvistice Mari (LLM). Sisteme care excelează în înțelegerea limbajului natural, generarea de text, asistență pentru cod și raționament, în timp ce majoritatea celorlalte aplicații de inteligență artificială rămân în mare măsură experimentale. Și există semne că progresul cu LLM va fi mai lent în viitor, așa că nu ar trebui să ne bazăm pe progrese majore care vin la fiecare câteva luni.

Pentru companiile care își propun să excelle, acestea trebuie să se îndepărteze de hype și să caute unelte care utilizează inteligența artificială în mod semnificativ, în loc de soluții legacy ambalate într-un ambalaj de inteligență artificială. Având în vedere abundența acestor tipuri de soluții, nu este de mirare că 95% din proiectele de inteligență artificială din companii eșuează. Atunci când evaluează produse noi, companiile ar trebui să investigheze cât de subțire este stratul de inteligență artificială și dacă ar fi dificil să construiască aceeași soluție singuri. O companie adaugă valoare care depășește simpla utilizare a unuia dintre principalele LLM atunci când introduce modalități noi de a face lucruri pe care nu le puteți replica cu ușurință, modalități originale de a rezolva probleme specifice.

Prin investigarea a ceea ce este de fapt produsul, și nu doar a ceea ce spune că poate face, și prin asocierea uneltelor cu cazuri de utilizare reale în care acestea pot avea un impact măsurabil, companiile vor învăța că există multe oportunități în ceea ce este deja accesibil.

Unelte de inteligență artificială și utilizarea datelor

Datele sunt ceva de care pot beneficia toate departamentele dintr-o organizație. Cu toate acestea, puține o fac, deoarece obținerea și analiza datelor necesită timp și resurse, inclusiv cunoștințe specializate de la profesioniștii în domeniul datelor. Uneltele de inteligență artificială pot elimina aceste bariere, cel puțin în unele cazuri, făcând colectarea și chiar analiza datelor mai accesibile.

Unele unelte de inteligență artificială pot înțelege și acționa pe baza unor comenzi în limbaj natural. Un angajat nu are nevoie să învețe programare dacă poate spune în limbaj simplu ce fel de date are nevoie, și uneltele vor extrage aceste date de pe internet. De exemplu, dacă o echipă de marketing dorește să înțeleagă sentimentul clienților cu privire la lansarea recentă a unui produs, analiștii pot acum obține datele disponibile online rapid și fără a apela la echipe de extragere a datelor.

În plus, construirea de conducte de extragere a datelor este o activitate care consumă resurse și timp. Dacă companiile nu au la dispoziție aceste resurse, Modelele Lingvistice Mari pot fi utilizate în schimb. Este mai rapid să se utilizeze o platformă bazată pe inteligență artificială care poate efectua toate funcțiile extragerii de date de pe web decât să se construiască o conductă de extragere de la zero. Așadar, chiar și întreprinderile cu resurse ar putea prefera utilizarea unei platforme bazate pe inteligență artificială atunci când au nevoie să înceapă colectarea de date cât mai curând posibil.

Organizațiile ar trebui să ajute la dezvoltarea angajaților din toate disciplinele pentru a utiliza astfel de unelte, existând o multitudine de cunoștințe și instruire disponibile online. O cantitate mare de informații valoroase este disponibilă gratuit. Google și Anthropic oferă cursuri gratuite, plus există multe forumuri online unde oamenii împărtășesc cunoștințe și idei, și OxyCon 2025, o conferință online gratuită, va include sesiunea mea practică despre crearea unui instrument de comparare a prețurilor bazat pe inteligență artificială fără codare, utilizând uneltele existente de inteligență artificială, și anume Oxylabs AI Studio și Cursor.

Frontiera următoare în inteligența artificială relevantă pentru afaceri

Piața globală de inteligență artificială se estimează că va ajunge de la aproximativ $391 miliarde în 2025 la $1,8 trilioane până în 2030. Cu toate acestea, progresul în Modelele Lingvistice Mari ar putea încetini, deoarece datele și resursele de calcul le limitează.

În urma acestui fapt, putem anticipa o creștere a modelelor lingvistice mici care necesită mai puține resurse de calcul și sunt orientate către sarcini specifice. Un alt avantaj al acestor modele este acela că, fiind mai mici, pot fi găzduite pe servere interne, ceea ce ajută la abordarea unor dintre preocupările legate de confidențialitatea și securitatea datelor.

În cele din urmă, viitorul inteligenței artificiale în afaceri va fi definit nu de promisiuni ample de schimbare revoluționară, ci de cât de eficient organizațiile utilizează uneltele care sunt deja la îndemână. Prin tăierea hype-ului, concentrarea pe aplicații practice și investiția în instruire și integrare, companiile pot debloca câștiguri reale de productivitate astăzi, în timp ce se pregătesc pentru următorul val de inovație.