【人工智能】数据管理的 AI 工具：从炒作到商业影响

在整个欧洲，员工面临着越来越大的压力，需要向高层领导证明他们能够掌握旨在简化业务实践的最新工具。随着企业加速采用自动化、人工智能、基于云的协作平台和高级数据分析技术，企业竞争力和增长越来越取决于其数字化工具包的实力。

例如，要提供数据驱动的洞察，首先需要有数据进行分析。网络是各种业务相关数据的主要来源。然而，网络数据收集需要时间，并且依赖于专业的网络爬虫知识，例如构建爬虫程序和修复解析器。即使你具备这些技能，也需要时间，而大多数分析师既不具备这些技能，也没有时间。然而，现在，你可以让基于人工智能的数据收集平台为你完成这项工作。

这是一个具有可衡量影响的具体用例。企业如果希望利用人工智能，而不仅仅是追逐潮流，应该在其工作流程中寻找类似的、能够简化人工智能的用例，以及与之匹配的工具。此外，任何组织的人工智能应用都依赖于提供资源、培训和营造支持文化，以确保在瞬息万变的技术浪潮中，没有人会被落下。

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揭开“人工智能炒作”的神秘面纱，衡量潜力

要真正理解人工智能工具如何简化公司运营，我们首先必须认识到，“人工智能”已成为媒体热词——一个经常被炒作所包围却最终导致失望的词。人工智能在受控环境之外经常出现故障，如果缺乏有效的监管，就会产生错误、幻觉或带有偏差的输出。

由于“人工智能”一词涵盖了广泛的流程和进步，怀疑论者认为，围绕人工智能的炒作大多夸大了其当前的能力，媒体报道和投资趋势往往会夸大人们对其目前能力的预期。例如，鉴于我们甚至还没有开始解决与之相关的一些关键问题，谈论通用人工智能 (AGI) 还为时过早。

如果我们退一步来看实际成果，迄今为止最重要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优异，而大多数其他人工智能应用仍然处于实验阶段。有迹象表明，LLM 的进展将会更加缓慢，因此我们不应指望每隔几个月就能出现重大突破。

对于追求卓越的公司来说，他们必须避开炒作，寻找能够有效利用人工智能的工具，而不是那些裹着人工智能外衣的传统解决方案。鉴于后一种解决方案的泛滥，难怪公司95%的人工智能项目都以失败告终。在评判新产品时，企业应该调查人工智能层面到底有多薄，以及自行构建相同的解决方案是否困难。如果一家公司能够引入一些难以复制的创新方法，以及解决特定问题的原创方法，那么它的价值就远不止于仅仅拥有一个主流的LLM项目。

通过调查产品实际上是什么，而不仅仅是它声称能做什么，并将工具与可以产生可衡量影响的实际用例相匹配，企业将了解到在已经可访问的领域中存在大量机会。

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人工智能工具和数据使用

数据是组织内所有部门都能从中受益的资源。然而，真正受益的部门却寥寥无几，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。人工智能工具至少在某些情况下可以消除这些障碍，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并响应自然语言提示。员工无需学习编程，只要能用通俗易懂的语言说出需要的数据，工具就会从互联网上抓取数据。例如，如果营销团队想了解客户对近期产品发布的感受，分析师现在可以快速检索可用的在线数据，而无需求助于数据抓取团队。

此外，构建数据抓取流程既耗时又耗资源。如果企业没有这些资源，可以考虑使用 LLM。相比从头构建数据抓取流程，使用基于人工智能、能够完成所有网页抓取功能的平台速度更快。因此，即使是资源丰富的企业，在需要尽快开始收集数据时，也可能更倾向于使用基于人工智能的平台。

组织应帮助各学科员工提升技能，使其能够使用此类工具，并提供丰富的在线知识和培训。许多真正有价值的信息都是免费的。谷歌和Anthropic提供免费课程，此外，还有许多在线论坛供人们分享知识和想法。免费在线会议 OxyCon 2025 将包含我的实践课程，内容是如何利用现有的 AI 工具（即 Oxylabs AI Studio 和 Cursor）创建无需编码的 AI 驱动的比价工具。

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商业相关人工智能的下一个前沿

预计全球人工智能市场规模将从2025年的约3910亿美元飙升至2030年的1.8万亿美元。然而，由于数据和计算资源的限制，LLM 的进展可能会放缓。

在此背景下，我们可以预期小型语言模型将会出现，它们需要更少的计算资源，并且专注于特定任务。这些模型的另一个优势是，由于规模较小，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，人工智能在商业领域的未来将不再取决于那些宏大的革命性变革承诺，而取决于企业如何有效利用现有的工具。通过摒弃炒作，专注于实际应用，并投资于培训和集成，企业可以在当下释放真正的生产力提升，同时为下一波创新浪潮做好准备。

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