Инструменты ИИ для управления данными: от шума к бизнес-воздействию

По всей Европе сотрудники сталкиваются с растущим давлением демонстрировать руководству, что они могут освоить последние инструменты, предназначенные для оптимизации бизнес-практик. Когда организации ускоряют внедрение автоматизации, ИИ, облачных платформ сотрудничества и передовых инструментов анализа данных, конкурентоспособность и рост все чаще определяются силой цифрового инструментария компании.

Например, чтобы предоставить данные, обоснованные данными, вам сначала нужно получить эти данные для анализа. Интернет является значительным источником различных бизнес-релевантных данных. Однако сбор данных из интернета требует времени и зависит от специализированных знаний в области веб-скрапинга, таких как создание скраперов и исправление парсеров. Даже если у вас есть эти навыки, это займет время, и большинство аналитиков не имеют ни одного из этих навыков, ни времени. Однако теперь вы можете использовать платформы сбора данных на основе ИИ, чтобы сделать эту работу за вас.

Это конкретный случай с измеримым воздействием. Бизнесы, которые хотят использовать ИИ за пределами преследования тренда, должны искать подобные случаи в своих рабочих процессах, которые ИИ может оптимизировать, и инструменты, соответствующие этим случаям. Кроме того, внедрение ИИ в любой организации зависит от предоставления ресурсов, обучения и создания культуры поддержки, чтобы обеспечить, что никто не останется позади среди этих меняющихся технологических потоков.

Разоблачение шума вокруг ИИ, чтобы измерить потенциал

Чтобы действительно понять, как инструменты ИИ могут оптимизировать операции компании, мы должны признать, что «ИИ» стал медиа-шумом – часто окруженным шумом, который приводит к разочарованию. ИИ часто дает ошибки, галлюцинации или предвзятые выходы, если не регулируется эффективно.

Поскольку термин «ИИ» охватывает широкий спектр процессов и достижений, скептики утверждают, что много шума вокруг ИИ преувеличивает его текущие возможности, а освещение в СМИ и тенденции инвестиций часто превышают ожидания того, что технология может предложить сейчас. Например, разговор об искусственном общем интеллекте (ИОИ) преждевременен, учитывая, что мы еще не начали решать некоторые ключевые проблемы, связанные с ним.

Если мы отойдем назад и посмотрим на осязаемые результаты, наиболее значительные прорывы на данный момент произошли в области больших языковых моделей (БЯМ). Системы, которые отлично справляются с пониманием естественного языка, генерацией текста, помощью в кодировании и рассуждениями, в то время как большинство других приложений ИИ остаются в значительной степени экспериментальными. И есть признаки того, что прогресс в области БЯМ будет медленнее в будущем, поэтому мы не должны рассчитывать на значительные прорывы каждые несколько месяцев.

Для компаний, стремящихся к совершенству, они должны отойти от шума и искать инструменты, которые используют ИИ осмысленно, а не решение legacy, упакованный в оболочку ИИ. Учитывая изобилие такого рода решений, неудивительно, что 95% проектов ИИ в компаниях терпят неудачу. Когда компания оценивает новые продукты, бизнес должен исследовать, насколько тонкий слой ИИ и будет ли трудно построить то же решение самостоятельно. Компания добавляет ценность, которая выходит за рамки простого использования одного из основных БЯМ, когда она вводит новые способы решения проблем, которые вы не можете легко воспроизвести, оригинальные способы решения конкретных задач.

Изучая, что продукт действительно представляет собой, а не только то, что он утверждает, и сопоставляя инструменты с реальными случаями, где они могут иметь измеримое воздействие, бизнесы узнают, что есть много возможностей в том, что уже доступно.

Инструменты ИИ и использование данных

Данные – это то, что может принести пользу всем отделам по всей организации. Однако немногие из них действительно используют данные, поскольку сбор и анализ данных требуют времени и ресурсов, включая специализированные знания специалистов по данным. Инструменты ИИ могут устранить эти барьеры, по крайней мере, в некоторых случаях, делая сбор и даже анализ данных более доступными.

Некоторые инструменты ИИ могут понимать и действовать на основе естественных языковых подсказок. Сотрудник не должен учиться программированию, если он может сказать на простом языке, какие данные ему нужны, и инструмент будет собирать их из интернета. Например, если команда маркетинга хотела понять настроения клиентов вокруг недавнего запуска продукта, аналитики теперь могут быстро получить доступные онлайн-данные без обращения к командам скрапинга.

Кроме того, создание конвейеров скрапинга требует ресурсов и времени. Если у бизнеса нет этих ресурсов, БЯМ можно использовать вместо этого. Быстрее использовать платформу на основе ИИ, которая может выполнять все функции веб-скрапинга, чем строить конвейер скрапинга с нуля. Итак, даже ресурсные предприятия могут предпочесть использовать платформу на основе ИИ, когда им нужно начать собирать данные как можно скорее.

Организации должны помочь сотрудникам всех дисциплин освоить такие инструменты, и существует много знаний и обучения, доступных онлайн. Много действительно ценной информации доступно бесплатно. Google и Anthropic предлагают бесплатные курсы, плюс есть много онлайн-форумов, где люди делятся знаниями и идеями, и OxyCon 2025, бесплатная онлайн-конференция, будет включать мою практическую сессию о создании инструмента сравнения цен на основе ИИ без программирования с помощью существующих инструментов ИИ, а именно Oxylabs AI Studio и Cursor.

Следующий рубеж в бизнес-релевантном ИИ

Глобальный рынок ИИ, как ожидается, взлетит с примерно $391 миллиарда в 2025 году до $1,8 триллиона к 2030 году. Однако прогресс в БЯМ может замедлиться, поскольку данные и вычислительные ресурсы ограничивают их.

В связи с этим мы можем ожидать роста небольших языковых моделей, которые требуют меньше вычислительных ресурсов и ориентированы на конкретные задачи. Другим преимуществом этих моделей является то, что, будучи меньшими, они могут быть размещены на внутренних серверах, что помогает решить некоторые проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных.

В конечном итоге, будущее ИИ в бизнесе будет определяться не обещаниями революционных изменений, а тем, насколько эффективно организации используют инструменты, уже доступные им. Прорывая шум, фокусируясь на практических применениях и инвестируя в обучение и интеграцию, компании могут разблокировать реальные производственные выгоды сегодня, готовясь к следующей волне инноваций.