Parce que fin 2015, les progrès de l’IA ont pris de l’ampleur à ce qui semble être une vitesse inexorable. Des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 qui sont capables de réalisations cognitives extraordinaires (comme un score dans le 90e centile sur l’évaluation de la barre uniforme) aux plates-formes ASR comme ASAPP (qui a atteint une précision de 98,25 %), il est clair que le rythme des progrès de l’IA ne fera que s’accélérer.
Les améliorations dans le domaine ont été si rapides qu’une pétition visant à imposer un moratoire sur la formation des systèmes d’IA a en fait reçu plus de 27 000 signatures, y compris de la part de nombreux scientifiques, intellectuels et entrepreneurs de premier plan dans le domaine de l’IA. Bien que des précautions soient certainement nécessaires lorsqu’il s’agit d’une technologie aussi efficace que l’IA, les avantages potentiels de ces systèmes sont si énormes que nous verrons bientôt une augmentation de l’adoption de l’IA dans une grande variété d’industries et de secteurs.
Les avantages concurrentiels offerts par l’IA accéléreront son taux d’adoption, et l’innovation se distinguera de plus en plus par secteur et par cas d’utilisation. Cela suggère que l’IA deviendra profondément ancrée dans les opérations quotidiennes d’une variété croissante d’entreprises – un changement qui changera fondamentalement la façon dont la part de marché est distribuée, quels produits et services sont disponibles pour les clients et comment les entreprises se placent dans le monde.
Pourquoi l’adoption de l’IA sera rapide et répandue
L’intelligence est la ressource la plus puissante et la plus dynamique dont nous disposons : c’est un moteur d’innovation, elle peut être utilisée à des fins illimitées, et quand il s’agit de l’IA, il a même le potentiel de s’améliorer de manière récursive. L’une des raisons pour lesquelles l’IA a créé beaucoup d’anxiété est le fait qu’elle présente les capacités les plus chères aux êtres humains : la créativité, l’analyse et la capacité de révéler des idées de manière convaincante et convaincante. C’est une erreur d’ignorer les méthodes que l’IA et l’intelligence humaine se complètent.
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s’est en fait concentré sur les LLM alors que d’innombrables personnes les essaient et que des entreprises importantes comme Google et Microsoft intègrent la technologie dans leurs articles. Mais l’IA est sur le point de transformer de nombreux autres domaines – un récent rapport de Gartner a examiné les cinq principaux cas d’utilisation dans le seul domaine du financement : prévision de la demande/des revenus, détection des anomalies et des erreurs, aide à la décision, prévision des bénéfices POC et encaissements. Ces cas d’utilisation permettent aux gens de faire leur travail plus efficacement. La prévision des revenus, par exemple, permet aux chefs d’entreprise de planifier de manière plus tactique. La détection des erreurs aide les membres du personnel à éviter les analyses manuelles fastidieuses et les retours en arrière. Entre 2017 et 2022, McKinsey rapporte que l’adoption de l’IA a plus que doublé. Gartner a constaté que 45 % des dirigeants déclarent que la publicité de ChatGPT a conduit
à une augmentation des investissements dans l’IA, tandis que 70 % des entreprises explorent l’IA générative. Avec plus de ressources affluant dans la recherche sur l’IA et les cas d’utilisation en constante augmentation, cette tendance ne montre aucun signe de diminution. L’élargissement de l’analyse de rentabilisation de l’IA Il existe un corollaire à l’ensemble sans cesse croissant de cas d’utilisation de l’IA : des améliorations extrêmes dans les résultats de l’organisation.
Selon une récente enquête PwC, les entreprises qui se sont réellement différenciées en tant que « leaders de l’IA » tirent une valeur significative de la technologie dans de nombreux endroits : augmentation de la productivité grâce à l’automatisation, amélioration de la prise de décision et de l’expérience client, établir des produits et services plus innovants et améliorer l’expérience des membres du personnel et l’acquisition de compétences (cette liste ne comprend que les cinq principaux résultats). Pensez au traitement du langage naturel (NLP) : l’IA peut désormais parfaitement convertir la parole en texte, extraire la croyance et le sens d’énormes volumes de données sur les consommateurs et fournir immédiatement des actions
dignes de confiance aux consommateurs. Le marché mondial des centres d’appels devrait passer de près de 340 milliards de dollars en 2020 à 496 milliards de dollars en 2027, ce qui n’est pas une surprise compte tenu des milliards de dollars investis dans ces centres par les grandes institutions financières, les compagnies aériennes et les entreprises de télécommunications. Les plates-formes ASR comme ASAPP améliorent considérablement les interactions automatisées, ce qui entraînera de meilleures expériences client, des gains de performances et des réductions de dépenses (car les entreprises n’auront pas besoin d’investir autant dans le capital humain). Les entreprises sont de plus en plus confiantes dans leur capacité à prédire le retour sur investissement qu’elles peuvent obtenir de l’IA : 72 % des responsables de l’IA déclarent pouvoir évaluer en toute confiance le retour sur investissement des efforts d’IA existants, tandis que 59 % déclarent la même chose à propos des initiatives préparées pour l’année prochaine. Il n’y a pas d’indication plus claire que l’analyse de rentabilisation de l’IA devient chaque jour plus puissante. L’IA a fini par être importante pour de plus en plus d’opérations quotidiennes Nous sommes encore à des années de routes remplies d’automobiles entièrement autonomes et d’autres éléments de l’avenir alimentés par l’IA qui ont longtemps captivé l’imagination du public, les développements des six derniers mois seulement ont montré
qu’il est très difficile d’anticiper simplement la rapidité avec laquelle ce domaine va se développer. Alors que l’IA et le ML progressent en tandem avec les progrès considérables de la robotique et de l’automatisation, l’effet économique sera tectonique. Au-delà de l’ampleur de l’adoption de l’IA sur les marchés et les secteurs, les entreprises découvriront progressivement que l’IA est essentielle à une série croissante de fonctions. Tout, du développement des articles aux opérations en passant par la comptabilité, les ventes et les prix, sera impacté par l’IA, et les activités seront divisées en IA et. Prenons l’exemple de la collaboration : 85 % des entreprises qui utilisent l’IA
à des fins liées aux RH déclarent que cela les aide à accroître leur efficacité, tandis que plus des deux tiers déclarent que cela a amélioré la qualité des applications pour examen. En parlant de capital humain, on assiste aujourd’hui à un boom mondial des embauches dans le domaine de l’IA, qui procurera à certaines entreprises un avantage concurrentiel majeur
dans les années à venir, tandis que d’autres reculeront. L’IA fonctionnera comme un turbocompresseur pour de nombreux aspects de l’entreprise, mais les entreprises ne pourront pas utiliser cette amélioration de l’efficacité si elles continuent à utiliser des systèmes hérités encombrants et excessivement complexes. Tout comme il ne serait pas logique d’attacher un turbocompresseur à un cheval et un buggy, il n’est pas logique de publier l’IA sans la meilleure pile technologique de support – des solutions de flux de travail efficaces aux clients riches en fonctionnalités et accessibles – face aux plates-formes (c’est-à-dire l’interface utilisateur de votre centre de contact). La rapidité du développement et de l’adoption de l’IA catalysera la montée en flèche des investissements financiers dans la technologie, et des milliards de dollars d’évaluations changeront à mesure que certaines entreprises utilisent l’IA pour se distinguer de la concurrence et que d’autres ne parviennent pas à maintenir la vitesse. Les entreprises qui accueillent l’IA détermineront des moyens innovants et productifs de l’intégrer à leurs effectifs, éléments et opérations existants : un démarrage rapide aujourd’hui qui portera ses fruits demain
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