人工智能工具用于数据管理：从炒作到商业影响

在整个欧洲，员工面临着 日益增长的压力，需要向高层领导证明他们能够掌握最新的工具，以简化业务流程。随着组织加速采用自动化、人工智能、基于云的协作平台和高级数据分析，竞争力和增长越来越受到公司 数字工具包 的强度的定义。

例如，要提供数据驱动的洞察力，首先需要数据来分析。网络是各种商业相关数据的重要来源。然而，网络数据收集需要时间，并依赖于专业的网络抓取知识，例如构建抓取器和修复解析器。即使您具备这些技能，也需要时间，而大多数分析师既没有这些技能，也没有时间。然而，现在，您可以使用人工智能数据收集平台来完成这项工作。

这是一个具有可衡量影响的具体用例。希望超越潮流而利用人工智能的企业应该在其工作流中寻找类似的用例，这些用例可以通过人工智能简化，并找到与这些用例相匹配的工具。另外，任何组织的人工智能采用都取决于提供资源、培训和支持文化，以确保在这些技术潮流中没有人被落下。

揭开“人工智能炒作”的神秘面纱以衡量潜力

为了真正了解人工智能工具如何简化公司的运营，我们必须首先认识到“人工智能”已经成为媒体热词——一个经常被炒作的词汇，导致失望。人工智能如果不能有效地被监管，往往会在受控环境之外失败，产生错误、幻觉或偏见的输出。

由于“人工智能”涵盖了广泛的过程和进步，怀疑论者认为，人工智能周围的炒作夸大了其当前的能力，媒体报道和投资趋势往往将期望值提高到超过当前技术可以提供的水平。例如，关于人工智能通用智能（AGI）的讨论为时过早，考虑到我们甚至还没有开始解决与之相关的一些关键问题。

如果我们退一步来看有形的结果，迄今为止最显著的突破来自大型语言模型（LLM）。这些系统在自然语言理解、文本生成、代码辅助和推理方面表现出色，而其他大多数人工智能应用仍然基本上是实验性的。并且，有迹象表明，LLM 的进展将在未来放缓，因此我们不应该指望每隔几个月就会出现重大突破。

对于旨在出色的公司来说，它们必须远离炒作，寻找有意义地利用人工智能的工具，而不是包装在人工智能外壳中的传统解决方案。鉴于这种解决方案的丰富性，这也就不足为奇了，95% 的人工智能项目 在公司中失败。当判断新产品时，企业应该调查人工智能层究竟有多薄，以及是否难以自己构建相同的解决方案。当一家公司引入新颖的方法来做某事时，这些方法不能轻易复制，原创的方法来解决特定的问题，这家公司才会超越仅仅使用其中一个主要的 LLM。

通过调查产品实际上是什么，而不仅仅是它声称可以做什么，并将工具与实际用例匹配起来，在这些用例中它们可以产生可衡量的影响，企业将会发现，在已经可用的范围内，有足够的机会。

人工智能工具和数据使用

数据是整个组织的各个部门都可以受益的东西。然而，很少有部门真正能做到这一点，因为获取和分析数据需要时间和资源，包括数据专业人员的专业知识。人工智能工具可以在某些情况下消除这些障碍，使数据收集甚至分析更加便捷。

一些 人工智能工具 能够理解和对自然语言提示做出反应。员工不需要学习编码，如果他们可以用平白话说出他们需要什么样的数据，工具就会从互联网上抓取这些数据。例如，如果营销团队想了解最近产品发布周围的客户情绪，分析师现在可以快速而不需要抓取团队就能检索可用的在线数据。

此外，构建抓取管道是资源密集型和耗时的。如果企业没有这些资源，他们可以使用 LLM。使用可以执行所有网络抓取功能的人工智能平台比从头开始构建抓取管道更快。因此，即使是资源丰富的企业也可能更喜欢使用人工智能平台，当他们需要尽快开始收集数据时。

组织应该帮助不同学科的员工提升技能，以使用这样的工具，网络上有大量的知识和培训可供使用。大量有价值的信息是免费的。 Google 和 Anthropic 提供免费课程，另外，还有许多在线论坛，人们在那里分享知识和想法，OxyCon 2025 将包括我的 实践课程，介绍如何使用现有的人工智能工具（即 OxyLabs AI Studio 和 Cursor）创建人工智能驱动的价格比较工具，而无需编码。

商业相关人工智能的下一个前沿

全球人工智能市场预计将从 2025 年的约 $391 亿 增长到 2030 年的 1.8 万亿美元。然而，LLM 的进展可能会放缓，因为数据和计算资源限制了它们。

基于此，我们可以预计，小型语言模型将会兴起，这些模型需要较少的计算资源，并针对特定任务进行优化。这些模型的另一个优势是，由于它们较小，可以托管在内部服务器上，这有助于解决一些数据隐私和安全问题。

最终，商业中人工智能的未来将不会被革命性的变化承诺所定义，而是由组织如何有效地利用其现有的工具来定义。通过消除炒作，专注于实际应用，并投资于培训和集成，公司可以解锁今天的真正生产力收益，同时为下一波创新做好准备。