Unelte de inteligentă artificială pentru gestionarea datelor: De la hype la impactul afacerilor

În întreaga Europă, angajații se confruntă cu o presiune crescândă de a demonstra conducerii superioare că pot stăpâni cele mai recente unelte proiectate pentru a rationaliza 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 mult definite de puterea setului de unelte digitale ale unei companii digitale.

De exemplu, pentru a oferi insight-uri bazate pe date, mai întâi aveți nevoie 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 scrapare web, cum ar fi construirea de scrapere și repararea parser-elor. Chiar dacă aveți aceste abilități, va dura timp, iar majoritatea analiștilor nu au nici abilitățile specifice, nici timpul. Cu toate acestea, acum puteți solicita platformelor de colectare a datelor bazate pe inteligență artificială să facă treaba în locul dvs.

Acesta este un caz de utilizare specific cu impact măsurabil. Companiile care doresc să valorifice inteligența artificială dincolo de a urma tendința ar trebui să caute astfel de cazuri de utilizare în fluxurile lor de lucru pe care inteligența artificială le poate rationaliza 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 rationaliza operațiunile unei companii, trebuie să recunoaștem că termenul de “inteligență artificială” a devenit un cuvânt de modă în mass-media – unul adesea înconjurat de hype care duce la dezamăgire. Inteligența artificială nu funcționează adesea în afara mediilor controlate, producând erori, halucinații sau ieșiri biasate dacă nu este reglementată în mod eficient.

Deoarece termenul de “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, mass-media și tendințele de investiții adesea inflând așteptările dincolo de ceea ce tehnologia poate oferi în prezent. De exemplu, discuția despre Inteligența 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 întoarcem și privim la 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, asistența 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-urile 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 exceleze, acestea trebuie să se îndepărteze de hype și să caute unelte care utilizează inteligența artificială în mod semnificativ, în loc de o soluție legacy ambalată într-un ambalaj de inteligență artificială. Având în vedere abundența acestui tip de soluții, nu este de mirare că 95% din proiectele de inteligență artificială din companii eşuează. Atunci când judecă 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-uri atunci când introduce modalități noi de a face lucrurile care nu pot fi ușor replicate, modalități originale de a rezolva probleme specifice.

Prin investigarea a ceea ce este produsul în realitate, nu doar a ceea ce spune că poate face, și prin asocierea uneltelor cu cazuri de utilizare reale în care pot avea un impact măsurabil, companiile vor învăța că există oportunități suficiente 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 cu adevărat, deoarece achiziționarea și analiza datelor necesită timp și resurse, inclusiv cunoștințe specializate ale profesioniștilor 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 promptrilor de limbaj natural. Un angajat nu are nevoie să învețe codarea dacă poate spune în limbaj simplu ce fel de date are nevoie, și uneltele vor extrage datele 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 recupera datele disponibile online rapid și fără a apela la echipe de scrapare.

În plus, construirea de conducte de scrapare necesită resurse și timp. Dacă companiile nu au aceste resurse la dispoziție, LLM-urile pot fi utilizate în schimb. Este mai rapid să se utilizeze o platformă bazată pe inteligență artificială care poate efectua toate funcțiile de scrapare web decât să se construiască o conductă de scrapare de la zero. Așadar, chiar și companiile cu resurse ar putea prefera să utilizeze o platformă bazată 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, cu o bogată ofertă de cunoștințe și instruire disponibilă online. O mulțime de informații valoroase sunt disponibile 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 de inteligență artificială existente, 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 LLM-uri ar putea încetini, deoarece resursele de date și computaționale le limitează.

În urma acestui fapt, putem aștepta o creștere a modelelor lingvistice mici care necesită mai puține resurse computaționale și sunt orientate spre 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 promisiunile de schimbare revoluționară, ci de modul în care organizațiile valorifică uneltele care sunt deja la îndemână. Prin tăierea hype-ului, focalizarea pe aplicații practice și investiția în instruire și integrare, companiile pot debloca câștiguri reale de productivitate astăzi, în timp ce se pregătesc pentru următoarea undă de inovație.