Le potentiel de l’IA enchante les experts de tous les secteurs. Pour les spécialistes du support client, les solutions d'IA générative ont amélioré la productivité en jusqu'à% 35. Pour les développeurs de logiciels, l’IA peut gérer des tâches banales telles que le codage répétitif et le déploiement automatisé, permettant ainsi aux ingénieurs de se concentrer sur les mises à jour essentielles de la qualité du code. Pour les services de transport, l'analyse prédictive basée sur l'IA peut réorienter les itinéraires en fonction de la demande des voyageurs, augmentant ainsi les compétences d'une organisation en matière d'allocation des ressources.
Les cas d’utilisation se poursuivent ad nauseam.
Avec autant d’exemples de mise en œuvre réussie de l’IA, certains dirigeants craignent d’avoir déjà raté le coche en matière de déploiement de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML). Je suis ici pour vous détromper de cette croyance erronée – en fait, c’est le moment idéal pour commencer à planifier et à mettre en œuvre l’IA pour l’entreprise.
Les dirigeants ont le temps de se lancer dans l’IA
Contrairement à la croyance populaire, seulement 35 % des organisations disposent commencé à piloter Cas d'utilisation de l'IA, 42 % d'entre eux révisent actuellement leurs options d'IA, selon Altair. Il est donc encore temps de mettre en œuvre l’IA de manière significative. Mais le temps presse : plus de la moitié des organisations (59 %) souhaitent mettre en œuvre l’IA pour des projets à grande échelle au cours des 12 prochains mois.
Pourquoi attendre une année entière ? Parce que la planification, la mise en œuvre et la maturation de l’IA sont tous des processus distincts – mais tout aussi longs. Les dirigeants qui se précipitent dans le déploiement peuvent s’aliéner leur personnel ou inciter à des résultats d’IA incorrects.
Selon une étude de l'industrie, seulement 14 % des employés de première ligne travaillant dans Organisations basées sur l'IA croient avoir reçu une formation adéquate. Peut-être encore plus inquiétant, 63 % des adoptants citent inexactitudes du contenu comme un défi majeur lorsqu’ils travaillent en collaboration avec l’IA – et pourtant ils continuent à utiliser ces outils. Le recours continu à une intégration d'IA imprévisible et prévisible augmente le risque d'erreurs, diminuant la valeur de l'outil et potentiellement préjudiciable à la réputation de la marque.
Les dirigeants peuvent éviter ces effets secondaires inquiétants de l’IA en adoptant dès aujourd’hui une stratégie de déploiement bien préparée et approfondie.
C'est un marathon, pas une course
Les dirigeants qui n'ont pas encore mis en œuvre l'IA et le ML devraient prendre le temps au cours de la nouvelle année d'élaborer une stratégie sur l'applicabilité de l'IA, de former leur personnel et de préparer les données organisationnelles.
- Élaborer une stratégie : Avant de se lancer dans le déploiement, les dirigeants doivent comprendre quels avantages l’IA apportera à leur organisation. Commencez ce processus en identifiant les forces et les faiblesses de votre organisation, puis élaborez une stratégie pour des solutions d'IA pertinentes. Par exemple, si vos coûts d’exploitation réduisent vos marges, l’adoption de solutions d’analyse offrant des informations sur l’efficacité peut s’avérer avantageuse.
Prenez le temps de considérer également les risques associés à l’adoption de l’IA, notamment l’inexactitude, la cybersécurité, la violation de la propriété intellectuelle, la conformité réglementaire et l’explicabilité. Selon McKinsey, seules 16.5 % des organisations travaillent activement à atténuer les risques et les défis associée à l’IA – un faux pas important qui expose les organisations à des amendes réglementaires. Il est important d'impliquer les parties prenantes au cours de cette phase pour inclure diverses perspectives de tous les départements. Cela garantit que tous les employés concernés comprennent les implications profondes de l’utilisation de l’IA.
Enfin, élaborez une feuille de route pour l’IA. Communiquez les attentes en matière de calendrier aux employés au cours de cette étape – et incluez la formation comme l’une des nombreuses étapes de votre feuille de route vers le succès de l’IA.
- Éduquer: Les employés qui comprennent l'utilité de l'IA sont plus susceptibles d'adopter ces outils, ce qui conduit à des intégrations plus fluides et à de meilleurs résultats. De plus, les employés doivent comprendre comment utiliser – et ne pas utiliser – l’IA. Dans le cas contraire, ils pourraient enfreindre les réglementations et les exigences de conformité.
Il est également essentiel de sensibiliser les employés à l’importance de la reconversion en IA. Les experts prédisent que l’IA générative absorbera 30 % des heures de travail humain par 2030. Cela fait beaucoup de temps nouveau à prendre en compte. Pour rester productifs, les employés doivent acquérir de nouvelles compétences et adopter des flux de travail innovants qui permettent des résultats plus étendus et de meilleure qualité.
Avant de mettre en œuvre l’IA, les dirigeants doivent proposer des programmes de formation sur mesure avec des informations spécifiquement conçues pour différents rôles. De plus, ils devraient promouvoir une culture d’apprentissage continu pour garantir que les employés restent optimistes à l’égard de leurs collègues IA, et non prudents.
- Préparer: L’IA nécessite des données de haute qualité pour fonctionner efficacement et fournir des résultats corrects. Les outils d’IA générative génèrent des solutions à un rythme sans précédent, mais une logique système défectueuse peut conduire à de grossières inexactitudes. Et si les dirigeants fondent leurs décisions organisationnelles sur ces inexactitudes, des indicateurs clés de performance clés tels que les revenus et la confiance pourraient en souffrir.
Pour lutter contre cette possibilité, les dirigeants doivent donner la priorité à une gestion appropriée des données, y compris des protocoles de stockage, de synthèse et d’analyse appropriés. Commencez par établir des politiques de données claires et définir comment les données doivent être collectées, stockées et utilisées. Pensez à éradiquer données sombres cela peut contribuer à une surcharge organisationnelle ou à des coûts inutiles. Favoriser une culture centrée sur les données qui encourage les employés à comprendre l'importance des données et leur rôle dans l'efficacité de l'IA.
Peut-être plus important encore, les dirigeants devraient envisager d'investir dans une infrastructure de données améliorée, telle qu'un Gestion des données de référence (MDM). Ces systèmes fournissent une plate-forme cohérente permettant de gérer plus efficacement de grands ensembles de données. Lorsqu’un référentiel central stocke et analyse toutes les données, l’adoption de l’IA devient beaucoup plus facile – et la prise de décision fondée sur les données devient la norme.
L’IA atteindra de nouveaux sommets en 2024
Il est impossible d'éviter le battage médiatique autour IA générative et les solutions de grands modèles de langage (LLM). Cependant, plutôt que de se précipiter dans l’adoption de l’IA, les dirigeants avisés prépareront d’abord le terrain. Ce processus doit inclure l'identification des cas d'utilisation initiaux, l'atténuation des risques, la communication des délais et des attentes, la fourniture de programmes de formation sur mesure, la promotion de l'apprentissage continu, la mise en œuvre des meilleures pratiques de gestion des données et l'investissement dans l'infrastructure de données.
Les organisations qui ne parviennent pas à planifier correctement risquent des résultats inexacts, une aliénation de la main-d'œuvre, des problèmes de conformité et des opportunités de marché manquées. Cependant, ceux qui abordent l’IA de manière méthodique seront en mesure de débloquer des gains de productivité, des économies de coûts, des offres améliorées, une prise de décision plus précise et des avantages concurrentiels durables.
La piste est encore assez longue, mais le moment est venu de préparer soigneusement l’IA.
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- La source: https://www.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/
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