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，需要向高层领导展示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多地被定义为公司的数字工具包的强度。

例如，要提供数据驱动的洞察力，首先需要数据来分析。互联网是各种商业相关数据的主要来源。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。即使您拥有这些技能，也需要时间，大多数分析师既没有这些技能，也没有时间。然而，现在，您可以使用基于人工智能的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。希望超越潮流追逐的人工智能的企业应该在其工作流程中寻找类似的用例，这些用例可以被人工智能简化，并找到与这些用例相匹配的工具。此外，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，以确保在这些技术变革中没有人被落下。

揭开“人工智能炒作”的神秘面纱以衡量潜力

要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。人工智能如果不被有效监管，往往会在受控环境之外产生错误、幻觉或偏见输出。

由于“人工智能”涵盖了广泛的过程和进步，怀疑论者认为，人工智能的炒作夸大了其当前的能力，媒体报道和投资趋势往往超出了该技术目前可以提供的期望。例如，关于通用人工智能（AGI）的讨论为时过早，因为我们尚未开始解决与之相关的一些关键问题。

如果我们退一步，观察切实的成果，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处于实验阶段。并且，有迹象表明，LLM的进展将会放缓，所以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，它们必须避开炒作，寻找真正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。鉴于后一种解决方案的丰富性，这也就不足为奇了，95%的公司的人工智能项目都失败了。当评估新产品时，企业应该调查人工智能层到底有多薄，以及是否难以自己构建同样的解决方案。一个公司在引入新颖的做事方式、原创的解决特定问题的方法时，才会超越仅仅使用主要的大型语言模型。

通过调查产品的真实性质，而不仅仅是它声称能做什么，并将工具与实际用例匹配，这些用例可以产生可衡量的影响，企业将会发现，在现有的条件下，有足够的机会。

人工智能工具和数据使用

数据是所有部门都可以从中受益的东西。然而，很少有部门真正能从中受益，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，使数据收集和甚至分析更加便捷。

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，如果他们可以用普通语言表达出他们需要什么数据，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客户对最近产品发布的看法，分析师现在可以快速而不依赖于抓取团队就能获取可用的在线数据。

另外，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，LLM可以被使用。使用能够执行网络抓取所有功能的基于人工智能的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基于人工智能的平台，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学习使用这些工具，并提供在线培训和支持。有很多真正有价值的信息可以免费获取。 谷歌 和 Anthropic 提供免费课程，另外，还有很多在线论坛可以分享知识和想法，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（如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

预计全球人工智能市场将从2025年的3910亿美元增长到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的限制。

基于此，我们可以预计，小型语言模型将会兴起，这些模型需要更少的计算资源，并针对特定任务进行优化。这些模型的另一个优势是，它们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，商业中的人工智能的未来将不会被革命性的变化所定义，而是由组织如何有效利用现有的工具来定义。通过消除炒作，关注实际应用，并投资于培训和集成，公司可以在今天解锁真正的生产力收益，同时为下一波创新做好准备。