mardi, 5 mars 2024

Six tactiques pour aider les équipes de direction des entreprises à naviguer dans la première vague de Gen AI

GenAI interfère avec la pile métier (du calcul sous-jacent aux applications finales) et les répercussions se font sentir sur l’ensemble des marchés. Les LLM, formés sur des ensembles de données générales, démontrent des capacités professionnelles qui auraient auparavant nécessité des années de formation spécifique à un domaine. Ils peuvent automatiser les tâches créatives et analytiques, augmentant ainsi considérablement les performances des employés, en particulier pour les artistes de niveau faible et moyen.

Les fondateurs d’entreprises technologiques grand public et d’entreprise réfléchissent de toute urgence à la manière dont ils peuvent intégrer cette innovation dans leur stratégie. Cependant, le chemin vers le succès est loin d’être simple : le paysage évolue rapidement, les LLM sont intrinsèquement opaques et leurs points d’échec sont incertains, avec de nombreux risques cachés à connaître.

À l’heure actuelle, il est difficile de juger quand un LLM est bon ou mauvais dans quelque chose. Il pourrait être excellent pour développer un limerick mais horrible en mathématiques de base. La question de savoir où l’IA excelle dans certains emplois mais échoue dans d’autres est connue sous le nom de « frontière accidentée ». Lorsqu’une tâche se situe en dehors de la frontière irrégulière, l’utilisation de l’IA risque même d’avoir un impact négatif sur le résultat.

En tant qu’investisseur en développement dans une entreprise qui résout de grandes opportunités de marché, qu’il s’agisse du style en ligne, de la durabilité ou de l’analyse dans immobilier – nous avons révélé quelques méthodes éprouvées pour aider les leaders technologiques à s’inscrire et à rester dans la course à l’IA.

1. Achetez, testez et essayez, au lieu de construire.

Nous restons dans la « première vague » de GenAI et les entreprises peuvent être sûres qu’il s’agit de la pire IA qu’elles auront jamais utilisée. La technologie continuera d’évoluer rapidement dans les années à venir et il n’est pas clair quels produits expérimentaux (et modèles économiques) créeront une valeur durable. Nous avons déjà vu comment la différenciation technologique peut s’éroder rapidement avec le rythme des changements dans ce domaine.

Ce n’est pas un facteur à éviter. Les créateurs doivent reconnaître les gains rapides et les gains de productivité, exécuter des tests et découvrir des pilotes pour découvrir les tout nouveaux « modèles » de travail avec GenAI, et donner la priorité à la polyvalence (à la fois en ce qui concerne la structure des dépenses et le paysage des fournisseurs).

Pour de nombreux cas d’utilisation (non essentiels), les créateurs doivent « acheter » plutôt que « construire » les capacités Gen AI nécessaires. La structure est coûteuse et constitue une interruption de la fourniture des éléments de base aux utilisateurs. Et, étant donné la rapidité des modifications, tout ce que vous construisez en interne risque de devenir obsolète en quelques mois.

La mise au point des modèles demande beaucoup de temps et de ressources et deviendra rapidement une marchandise, peut-être en quelques mois. Une combinaison de génération d’augmentation de récupération (RAG) et d’invites à quelques tirs peut être suffisante dans la plupart des cas pour intégrer la génération AI dans votre propre ensemble d’éléments.

2. Concentrez-vous sur les gains rapides

GenAI a le plus d’effet dans quelques domaines fonctionnels, en particulier les ventes et le marketing, le service client et le développement d’applications logicielles, comme le confirme l’expérience de notre portefeuille d’activités. McKinsey estime que les trois quarts de l’impact mondial de GenAI proviendront de quelques-unes de ces fonctions. Pensez au support client, aux travaux de rédaction d’experts, au développement de concepts et à la génération de code fondamental. Sans surprise, c’est là que se concentrent la majorité des startups GenAI actuelles, selon une étude Gartner portant sur environ 500 éléments GenAI récents.

3. Repérez les menaces dissimulées

Cela précise les risques pour les entreprises envisageant d’utiliser la génération AI en plus des risques de base communément signalés d’hallucinations et de prédisposition. L’attrait des gains d’efficacité peut détourner l’attention des risques juridiques et de réputation qui pourraient surgir. S’ils le font, les entreprises découvriront qu’elles ne peuvent pas simplement blâmer le LLM – et la confiance dans leurs produits pourrait en être affectée.

Pour préserver la crédibilité de votre entreprise, la confirmation humaine doit rester une priorité absolue. Les entreprises en pleine croissance devront faire preuve de diligence raisonnable et contrôler la manière dont le contenu est créé, tout en réfléchissant à une ouverture totale avec les clients. À ce stade, il est essentiel d’encourager les humains à utiliser et à s’appuyer sur l’IA.

Tenir les représentants humains au courant permet non seulement de protéger contre les matériaux peu fiables, dommageables ou délicats, mais cela aide également à surmonter la méfiance à l’égard de l’IA. l’innovation prend en charge les tâches des individus.

4. Améliorez les compétences de votre groupe

Pour certaines entreprises, la réaction instinctive a en fait été de mettre en place des politiques strictes anti-GPT. Cela ne fait que pousser les membres du personnel vers le « shadow IT », les travailleurs se préparant à utiliser même des technologies interdites si cela les rend meilleurs dans leur travail. Fondamentalement, des politiques réfléchies sont nécessaires, qui tiennent compte des dangers mais aussi des vérités de l’IA générative. Vous devriez donc améliorer les compétences de votre groupe et accroître ses connaissances.

Les CRO et les CMO peuvent atténuer les dangers grâce à la formation des employés et à des politiques strictes pour tenir les êtres humains au courant et valider la technique. Vous devrez procéder à des embauches, mais ne laissez pas le travail prendre le pas sur le réalisme. L’IA générative peut améliorer les compétences, amenant chacun à un niveau de base plus élevé.

5. Préserver la sécurité et l’intégrité des informations

Dans le développement d’applications logicielles, toutes les procédures doivent être mises à jour pour prendre en compte l’IA. Cela consiste en des procédures robustes de contrôle de qualité et de sécurité. Vous devez comprendre ce que les fournisseurs feront de vos informations.

Le code généré peut contenir des bugs ainsi que des failles de sécurité potentielles. S’il s’intègre dans du code open source, vous courez le risque d’édulcorer l’IP. de votre base de code en l’enchevêtrant avec du code externe avec des engagements ou des exigences de licence contradictoires.

Considérez les nombreuses ramifications juridiques :

  • Comment vos informations secrètes seront-elles utilisées ?
  • Êtes-vous propriétaire des résultats créés ?
  • Que se passe-t-il si le résultat enfreint les droits de propriété intellectuelle d’un tiers ?
  • Comment vos produits respectent-ils les politiques actuelles et futures, y compris la sécurité des droits d’auteur ?
  • Quelle est votre procédure de conformité interne ?
  • Le fournisseur propose-t-il une option de refus des informations utilisées pour entraîner le modèle ?
  • Êtes-vous prêt à supprimer les contenus qui portent atteinte à la propriété intellectuelle d’un tiers ?

6. Préparez-vous à une rotation rapide des innovations

Pour tirer le meilleur parti des progrès de l’IA générative, les créateurs et leurs groupes doivent se préparer à une rotation imminente et rapide des technologies et des fournisseurs. Identifiez les gains rapides dans les cas d’utilisation préoccupants et adoptez une méthode de test et d’apprentissage.

Attendre devrait fournir une image plus claire et plus stable pour prendre des décisions stratégiques.

L’engagement de l’IA générative est bien plus simple que la vérité de son intégration efficace. Alors que la technologie continue de se développer rapidement, votre préoccupation devrait être de garder une perspective raisonnable sur les capacités de la génération AI. De cette façon, votre parcours vers l’IA sera d’autant plus fluide.

Image principale : Freepik

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