在整個歐洲，員工面臨著越來越大的壓力，需要向高層領(lǐng)導(dǎo)證明他們能夠掌握旨在簡化業(yè)務(wù)實踐的最新工具。隨著企業(yè)加速采用自動化、人工智能、基于云的協(xié)作平臺和高級數(shù)據(jù)分析技術(shù)，企業(yè)競爭力和增長越來越取決于其數(shù)字化工具包的實力。

例如，要提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察，首先需要有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。網(wǎng)絡(luò)是各種業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的主要來源。然而，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集需要時間，并且依賴于專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲知識，例如構(gòu)建爬蟲程序和修復(fù)解析器。即使你具備這些技能，也需要時間，而大多數(shù)分析師既不具備這些技能，也沒有時間。然而，現(xiàn)在，你可以讓基于人工智能的數(shù)據(jù)收集平臺為你完成這項工作。

這是一個具有可衡量影響的具體用例。企業(yè)如果希望利用人工智能，而不僅僅是追逐潮流，應(yīng)該在其工作流程中尋找類似的、能夠簡化人工智能的用例，以及與之匹配的工具。此外，任何組織的人工智能應(yīng)用都依賴于提供資源、培訓(xùn)和營造支持文化，以確保在瞬息萬變的技術(shù)浪潮中，沒有人會被落下。

01

揭開“人工智能炒作”的神秘面紗，衡量潛力

要真正理解人工智能工具如何簡化公司運營，我們首先必須認(rèn)識到，“人工智能”已成為媒體熱詞——一個經(jīng)常被炒作所包圍卻最終導(dǎo)致失望的詞。人工智能在受控環(huán)境之外經(jīng)常出現(xiàn)故障，如果缺乏有效的監(jiān)管，就會產(chǎn)生錯誤、幻覺或帶有偏差的輸出。

由于“人工智能”一詞涵蓋了廣泛的流程和進(jìn)步，懷疑論者認(rèn)為，圍繞人工智能的炒作大多夸大了其當(dāng)前的能力，媒體報道和投資趨勢往往會夸大人們對其目前能力的預(yù)期。例如，鑒于我們甚至還沒有開始解決與之相關(guān)的一些關(guān)鍵問題，談?wù)撏ㄓ萌斯ぶ悄?(AGI) 還為時過早。

如果我們退一步來看實際成果，迄今為止最重要的突破來自大型語言模型（LLM）。這些系統(tǒng)在自然語言理解、文本生成、代碼輔助和推理方面表現(xiàn)優(yōu)異，而大多數(shù)其他人工智能應(yīng)用仍然處于實驗階段。有跡象表明，LLM 的進(jìn)展將會更加緩慢，因此我們不應(yīng)指望每隔幾個月就能出現(xiàn)重大突破。

對于追求卓越的公司來說，他們必須避開炒作，尋找能夠有效利用人工智能的工具，而不是那些裹著人工智能外衣的傳統(tǒng)解決方案。鑒于后一種解決方案的泛濫，難怪公司95%的人工智能項目都以失敗告終。在評判新產(chǎn)品時，企業(yè)應(yīng)該調(diào)查人工智能層面到底有多薄，以及自行構(gòu)建相同的解決方案是否困難。如果一家公司能夠引入一些難以復(fù)制的創(chuàng)新方法，以及解決特定問題的原創(chuàng)方法，那么它的價值就遠(yuǎn)不止于僅僅擁有一個主流的LLM項目。

通過調(diào)查產(chǎn)品實際上是什么，而不僅僅是它聲稱能做什么，并將工具與可以產(chǎn)生可衡量影響的實際用例相匹配，企業(yè)將了解到在已經(jīng)可訪問的領(lǐng)域中存在大量機會。

02

人工智能工具和數(shù)據(jù)使用

數(shù)據(jù)是組織內(nèi)所有部門都能從中受益的資源。然而，真正受益的部門卻寥寥無幾，因為獲取和分析數(shù)據(jù)需要時間和資源，包括數(shù)據(jù)專業(yè)人員的專業(yè)知識。人工智能工具至少在某些情況下可以消除這些障礙，使數(shù)據(jù)收集甚至分析更加便捷。

一些人工智能工具能夠理解并響應(yīng)自然語言提示。員工無需學(xué)習(xí)編程，只要能用通俗易懂的語言說出需要的數(shù)據(jù)，工具就會從互聯(lián)網(wǎng)上抓取數(shù)據(jù)。例如，如果營銷團隊想了解客戶對近期產(chǎn)品發(fā)布的感受，分析師現(xiàn)在可以快速檢索可用的在線數(shù)據(jù)，而無需求助于數(shù)據(jù)抓取團隊。

此外，構(gòu)建數(shù)據(jù)抓取流程既耗時又耗資源。如果企業(yè)沒有這些資源，可以考慮使用 LLM。相比從頭構(gòu)建數(shù)據(jù)抓取流程，使用基于人工智能、能夠完成所有網(wǎng)頁抓取功能的平臺速度更快。因此，即使是資源豐富的企業(yè)，在需要盡快開始收集數(shù)據(jù)時，也可能更傾向于使用基于人工智能的平臺。

組織應(yīng)幫助各學(xué)科員工提升技能，使其能夠使用此類工具，并提供豐富的在線知識和培訓(xùn)。許多真正有價值的信息都是免費的。谷歌和Anthropic提供免費課程，此外，還有許多在線論壇供人們分享知識和想法。免費在線會議 OxyCon 2025 將包含我的實踐課程，內(nèi)容是如何利用現(xiàn)有的 AI 工具（即 Oxylabs AI Studio 和 Cursor）創(chuàng)建無需編碼的 AI 驅(qū)動的比價工具。

03

商業(yè)相關(guān)人工智能的下一個前沿

預(yù)計全球人工智能市場規(guī)模將從2025年的約3910億美元飆升至2030年的1.8萬億美元。然而，由于數(shù)據(jù)和計算資源的限制，LLM 的進(jìn)展可能會放緩。

在此背景下，我們可以預(yù)期小型語言模型將會出現(xiàn)，它們需要更少的計算資源，并且專注于特定任務(wù)。這些模型的另一個優(yōu)勢是，由于規(guī)模較小，它們可以托管在內(nèi)部服務(wù)器上，這有助于解決一些數(shù)據(jù)隱私和安全問題。

最終，人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的未來將不再取決于那些宏大的革命性變革承諾，而取決于企業(yè)如何有效利用現(xiàn)有的工具。通過摒棄炒作，專注于實際應(yīng)用，并投資于培訓(xùn)和集成，企業(yè)可以在當(dāng)下釋放真正的生產(chǎn)力提升，同時為下一波創(chuàng)新浪潮做好準(zhǔn)備。

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