AI-verktyg för datahantering: Från hype till affärsmässig påverkan

I hela Europa står anställda inför ökat tryck att visa för senior ledning att de kan bemästra de senaste verktygen som är utformade för att effektivisera affärsprocesser. När organisationer accelererar antagandet av automatisering, AI, molnbaserade samarbetsplattformar och avancerad dataanalys, definieras konkurrenskraft och tillväxt alltmer av styrkan i ett företags digitala verktygslåda.

Till exempel, för att tillhandahålla data-drivna insikter, behöver du först data att analysera. Webben är en stor källa till olika affärsrelevanta data. Men webbdatainsamling tar tid och beror på specialiserad kunskap om webbskrapning, såsom byggnad av skrapare och fixering av parsare. Även om du har dessa färdigheter, kommer det att ta tid, och de flesta analytiker har varken de specifika färdigheterna eller tiden. Men nu kan du be AI-baserade datainsamlingsplattformar att göra jobbet åt dig.

Detta är ett specifikt användningsfall med mätbar påverkan. Företag som vill utnyttja AI bortom att följa trenderna bör leta efter liknande användningsfall i sina arbetsflöden som AI kan effektivisera och verktyg som matchar dessa användningsfall. Dessutom beror AI-antagandet i vilken organisation som helst på att tillhandahålla resurser, utbildning och underlätta en kultur av stöd för att säkerställa att ingen lämnas kvar mitt i dessa skiftande teknologiska trender.

Att avmystifiera “AI-hypen” för att mäta potential

För att verkligen förstå hur AI-verktyg kan effektivisera ett företags verksamhet, måste vi först erkänna att “AI” har blivit en medial buzzword – en som ofta omges av hype som leder till besvikelse. AI misslyckas ofta utanför kontrollerade miljöer, producerar fel, hallucinationer eller partiska utdata om den inte regleras effektivt.

Som termen “AI” täcker ett brett spektrum av processer och framsteg, hävdar skeptiker att mycket av hypen kring AI överdriver dess nuvarande förmågor, med mediabevakning och investeringstrender som ofta blåser upp förväntningarna bortom vad tekniken kan leverera just nu. Till exempel är diskussionen om Artificiell Allmän Intelligens (AGI) för tidig, med tanke på att vi inte ens har börjat lösa vissa nyckelproblem relaterade till det.

Om vi tar ett steg tillbaka och tittar på tangibla resultat, har de mest betydande genombrotten hittills kommit från Stora Språkmodeller (LLM). System som excellerar i naturligt språkförståelse, textgenerering, kodassistans och resonemang, medan de flesta andra AI-tillämpningar förblir i stor utsträckning experimentella. Och det finns tecken på att framstegen med LLM kommer att vara långsammare i framtiden, så vi bör inte räkna med stora genombrott som kommer varannan månad.

För företag som syftar till att excellera, måste de styra bort från hypen och leta efter verktyg som använder AI meningsfullt istället för en legacy-lösning paketerad i en AI-omslag. Med tanke på överflödet av den senare typen av lösningar, är det inte konstigt att 95% av AI-projekt i företag misslyckas. När man bedömer nya produkter, bör företag undersöka hur tunt AI-lagret verkligen är och om det skulle vara svårt att bygga en liknande lösning själva. Ett företag lägger till värde som går utöver att bara använda en av de stora LLM:erna när de introducerar nya sätt att göra saker som du inte kan enkelt replikera, originala sätt att lösa specifika problem.

Genom att undersöka vad produkten faktiskt är, inte bara vad den säger att den kan göra, och matcha verktyg med faktiska användningsfall där de kan ha en mätbar påverkan, kommer företag att lära sig att det finns gott om möjligheter i vad som redan är tillgängligt.

AI-verktyg och dataanvändning

Data är en sak som alla avdelningar i en organisation kan dra nytta av. Men få gör det verkligen, eftersom att skaffa och analysera data kräver tid och resurser, inklusive specialiserad kunskap om dataexperter. AI-verktyg kan ta bort dessa barriärer, åtminstone i vissa fall, och göra datainsamling och till och med analys mer tillgänglig.

Vissa AI-verktyg kan förstå och agera på naturliga språkprompter. En anställd behöver inte lära sig kodning om de kan säga i vanligt språk vad de behöver för data, och verktyget kommer att skrapa det från internet. Till exempel, om en marknadsföringsteam vill förstå kundsentiment kring en nyligen lanserad produkt, kan analytiker nu hämta tillgängliga online-data snabbt och utan att vända sig till skrapningsteam.

Dessutom är byggandet av skrapningspipeliner resurskrävande och tidskrävande. Om företag inte har dessa resurser till sitt förfogande, kan LLM:er användas istället. Det är snabbare att använda en AI-baserad plattform som kan utföra alla funktioner i webb-skrapning än att bygga en skrapningspipeline från grunden. Så, till och med resursstarka företag kan föredra att använda en AI-baserad plattform när de behöver börja samla in data så snart som möjligt.

Organisationer bör hjälpa till att utbilda anställda inom alla discipliner att använda sådana verktyg, med en rikedom av kunskap och utbildning tillgänglig online. Mycket värdefull information är tillgänglig gratis. Google och Anthropic erbjuder gratis kurser, plus det finns gott om online-forum där människor delar kunskap och idéer, och OxyCon 2025, en gratis online-konferens, kommer att inkludera min praktiska session om att skapa ett AI-drivet prisjämförelseverktyg utan kodning med hjälp av befintliga AI-verktyg, nämligen Oxylabs AI Studio och Cursor.

Den nästa fronten i affärsrelevant AI

Den globala AI-marknaden förväntas skjuta i höjden från cirka $391 miljarder 2025 till $1,8 biljoner 2030. Men framstegen inom LLM:er kan sakta ner, eftersom data och beräkningsresurser begränsar dem.

Med anledning av detta, kan vi förvänta oss en ökning av små språkmodeller som kräver färre beräkningsresurser och är inriktade på specifika uppgifter. En annan fördel med dessa modeller är att, eftersom de är mindre, kan de vara värd på interna servrar, vilket hjälper till att hantera vissa av dataskydds- och säkerhetsproblem.

Till slut kommer AI:s framtid i affärer att definieras inte av svepande löften om revolutionerande förändring, utan av hur effektivt organisationer kan utnyttja de verktyg som redan finns inom räckhåll. Genom att skära igenom hypen, fokusera på praktiska tillämpningar och investera i utbildning och integration, kan företag låsa upp verkliga produktivitetsvinster idag medan de förbereder sig för den nästa vågen av innovation.