Інструменти штучного інтелекту для управління даними: від гіперу до бізнес-впливу

По всій Європі працівники відчувають зростаючий тиск з боку вищого керівництва, щоб вони могли освоїти останні інструменти, призначені для оптимізації бізнес-практик. Коли організації прискорюють впровадження автоматизації, штучного інтелекту, хмарних платформ співробітництва та просунутих даних аналітики, конкурентоспроможність і зростання все більше визначаються силою цифрового інструментарію компанії.

Наприклад, щоб надати дані, що ґрунтуються на фактах, вам спочатку потрібно ці дані для аналізу. Веб є основним джерелом різних даних, що мають значення для бізнесу. Однак збір даних з вебу займає час і залежить від спеціалізованих знань з веб-скрепінгу, таких як створення скреперів і виправлення парсерів. Навіть якщо у вас є ці знання, це займе час, а більшості аналітиків бракує цих знань чи часу. Однак тепер ви можете наказати платформам збору даних на основі штучного інтелекту виконувати цю роботу за вас.

Це конкретний випадок із вимірним впливом. Бізнеси, які хочуть використовувати штучний інтелект за межами погоні за трендом, повинні шукати подібні випадки в своїх робочих процесах, які штучний інтелект може оптимізувати, та інструменти, що відповідають цим випадкам. Крім того, впровадження штучного інтелекту в будь-якій організації залежить від надання ресурсів, навчання та створення культури підтримки, щоб ніхто не залишився позаду серед цих технологічних змін.

Демістифікація гіперу штучного інтелекту для вимірювання потенціалу

Щоб真正нє зрозуміти, як інструменти штучного інтелекту можуть оптимізувати операції компанії, нам потрібно спочатку визнати, що термін «штучний інтелект» став медійним слоганом – часто оточеним гіпером, який веде до розчарування. Штучний інтелект часто не працює поза контрольованими середовищами, виробляючи помилки, галюцинації або упереджене вивід, якщо його не регулювати ефективно.

Оскільки термін «штучний інтелект» охоплює широкий спектр процесів і досягнень, скептики стверджують, що багато гіперу навколо штучного інтелекту перебільшує його поточні можливості, а медійна підтримка та інвестиційні тенденції часто завищують очікування щодо того, що технологія може надати зараз. Наприклад, розмови про штучний інтелект загального призначення (AGI) є передчасними, враховуючи той факт, що ми навіть не почали розв’язувати деякі ключові проблеми, пов’язані з ним.

Якщо ми відступимо назад і подивимось на осяжні результати, найзначущі прориви на сьогодні відбулися завдяки великим мовним моделям (LLM). Системи, які excelling у розумінні природної мови, генерації тексту, допомозі з кодом та висновках, тоді як більшість інших застосувань штучного інтелекту залишаються в основному експериментальними. І є ознаки того, що прогрес у галузі LLM буде повільнішим у майбутньому, тому ми не повинні розраховувати на великі прориви кожні кілька місяців.

Для компаній, які прагнуть до досконалості, їм потрібно відійти від гіперу та шукати інструменти, які використовують штучний інтелект змістовно, а не рішення, упаковане в оболонку штучного інтелекту. Враховуючи надлишок таких рішень, не дивно, що 95% проектів штучного інтелекту в компаніях терплять невдачу. Коли компанії оцінюють нові продукти, їм потрібно розслідувати, наскільки тонкий шар штучного інтелекту насправді є, і чи було б складно побудувати таке ж рішення самостійно. Компанія додає вартість, яка виходить за межі простого використання одного з основних LLM, коли вона вводить нові способи робити речі, які ви не можете легко відтворити, оригінальні способи вирішувати конкретні проблеми.

Досліджуючи, що продукт насправді є, а не тільки те, що він може зробити, і підбираючи інструменти з фактичними випадками, де вони можуть мати вимірний вплив, компанії дізнаються, що є багато можливостей у тому, що вже доступно.

Інструменти штучного інтелекту та використання даних

Дані – це те, що всі відділи по всій організації можуть використовувати. Однак небагато з них насправді роблять це, оскільки отримання та аналіз даних потребують часу та ресурсів, включаючи спеціалізовані знання фахівців з даних. Інструменти штучного інтелекту можуть усунути ці бар’єри принаймні в деяких випадках, роблячи збір даних та навіть аналіз більш доступними.

Деякі інструменти штучного інтелекту можуть розуміти та діяти згідно з природними мовними запитами. Працівнику не потрібно вивчати кодування, якщо він може сказати простою мовою, яких даних йому потрібно, і інструмент витягне їх з інтернету. Наприклад, якщо маркетинговій команді потрібно зрозуміти настрій клієнтів щодо недавнього запуску продукту, аналітики тепер можуть швидко отримати доступні онлайн-дані без звернення до команд скрепінгу.

Крім того, побудова скрепінг-пайплайнів є ресурсоємною та часу витратною. Якщо у бізнесу немає таких ресурсів, великі мовні моделі можна використовувати замість цього. Було б швидше використовувати платформу на основі штучного інтелекту, яка може виконувати всі функції веб-скрепінгу, ніж будувати скрепінг-пайплайн з нуля. Тому навіть підприємства з великими ресурсами можуть віддавати перевагу використанню платформи на основі штучного інтелекту, коли їм потрібно почати збирати дані якомога швидше.

Організації повинні допомогти підвищити кваліфікацію працівників усіх напрямків для використання таких інструментів, оскільки існує багато знань та навчальних матеріалів, доступних онлайн. Багато цінної інформації доступно безкоштовно. Google та Anthropic пропонують безкоштовні курси, а також існує багато онлайн-форумів, де люди ділиться знаннями та ідеями, і OxyCon 2025, безкоштовна онлайн-конференція, включатиме мою практичну сесію про створення інструменту порівняння цін на основі штучного інтелекту без кодування за допомогою існуючих інструментів штучного інтелекту, зокрема Oxylabs AI Studio та Cursor.

Наступний рубіж у бізнес-релевантному штучному інтелекті

Глобальний ринок штучного інтелекту очікується виросте з приблизно $391 млрд у 2025 році до $1,8 трлн до 2030 року. Однак прогрес у галузі великих мовних моделей може сповільнитися через обмеження даних та обчислювальних ресурсів.

На тлі цього ми можемо очікувати зростання малих мовних моделей, які потребують менше обчислювальних ресурсів та орієнтовані на конкретні завдання. Іншою перевагою цих моделей є те, що, будучи меншими, їх можна розміщувати на внутрішніх серверах, що допомагає вирішити деякі питання конфіденційності та безпеки даних.

У кінцевому підсумку, майбутнє штучного інтелекту в бізнесі буде визначатися не обіцянками революційних змін, а тим, наскільки ефективно організації використовують інструменти, які вже знаходяться в їхньому розпорядженні. Розрізняючи гіпер та фокусуючись на практичних застосуваннях, компанії можуть розблокувати справжні продуктивні вигоди сьогодні, готуючись до наступної хвилі інновацій.