Le système expert (IA) est la technologie la plus innovante et la plus conséquente qui soit apparue depuis des décennies. Et même si c’est incroyable, c’est aussi inquiétant. Si vous vous trompez, vous êtes coulé.
Dans le même temps, l’IA positionne une telle difficulté d’implantation qu’il est plus probable qu’improbable de se tromper. Cela touchera à terme tous les éléments numériques de l’entreprise, ce qui signifie qu’il est truffé de risques, en particulier dans les étapes d’intégration, de formation et d’exécution du déploiement et, pour beaucoup, cela entraînera une refonte complète des procédures et même de la conception commerciale. lui-même.
Lance l’IA : Danger en dessous
Sur la surface, il semblerait que les versions d’IA progressent à merveille. IBM rapporte que plus d’un tiers des entreprises déclarent utiliser l’IA dans leurs organisations d’une manière ou d’une autre, et 42 % supplémentaires sont en phase exploratoire. Des éléments tels que les coûts, le manque de compétences et l’incapacité à établir des modèles pratiques entravent ces efforts, et trop peu d’organisations se concentrent sur des éléments fondamentaux de l’IA, tels que le développement de la confiance, la suppression des préjugés et le suivi des performances.
Il n’est donc pas surprenant que de nombreuses organisations, même les plus grandes disposant de ressources considérables, soient prises dans une sorte de paralysie de l’IA. Même ceux qui ont plongé leurs orteils dans ces eaux trouvent peu d’exemples concrets de succès.
Pour cette raison, les défenseurs de l’IA commencent à détourner l’attention de tous les choses merveilleuses que la technologie peut faire à des questions plus pratiques comme la façon de la libérer de manière efficace et efficiente. Un exemple est un nouveau livre de six leaders dans le domaine intitulé Le livre définit un cadre pour surmonter les problèmes de mise en œuvre essentiels, tels que comprendre les limites de l’IA et la cibler sur les problèmes cruciaux qu’elle peut résoudre. Les entreprises doivent comprendre que, contrairement aux innovations précédentes, l’IA n’est pas entièrement prête à l’emploi. Il doit être formé à un niveau de maturité avant de pouvoir offrir une assistance efficace aux processus cruciaux. Et peut-être plus important encore, l’IA fonctionne mieux lorsqu’elle permet aux individus de progresser dans ce qu’ils font.
La méthode à suivre avec l’IA
Un examen plus approfondi des organisations qui ont effectivement publié l’IA révèle une variété de styles typiques, dont la majorité consiste à regarder au-delà de l’innovation elle-même pour l’environnement de l’information dans son ensemble. Jonathon Wright, évangéliste en chef de la technologie chez Keysight Technologies, note que l’établissement de cas d’utilisation explicables à l’avance améliore considérablement la mise en œuvre et l’exécution, tout comme une technique globale d’utilisation de l’IA pour augmenter les processus existants et combler les lacunes de la main-d’œuvre humaine. Évitez une mise à niveau brutale vers l’IA et planifiez plutôt une transition fluide et non perturbatrice de prêt pour l’IA à compatible avec l’IA et enfin compatible avec l’IA.
Chaque voyage commence par une première étape, néanmoins, obtenir une IA correcte dès le premier coup, même de manière restreinte, peut grandement contribuer à promouvoir le succès futur. Naturellement, cela suggère de mettre l’IA pour gérer des tâches faciles et éprouvées, que les éditeurs d’eWeek ont en fait identifiées comme des chatbots, des catégories d’images et des prévisions de coûts. Les chatbots intelligents réinventent déjà le support client dans de nombreuses organisations, et ils sont relativement simples à exécuter en utilisant le traitement du langage naturel (NLP) et d’autres moyens testés pour imiter le discours conversationnel.
Pendant ce temps, l’IA est hautement qualifiée pour numériser des images à un degré plus élevé que les technologies précédentes, puis reconnaître les anomalies et automatiser la catégorie. Et comme la plupart des coûts subissent un large éventail d’influences qui peuvent simplement être suivies et mesurées efficacement de manière intelligente, l’IA est devenue le service d’option à cet endroit et produit déjà des contributions considérables aux revenus et aux bénéfices.
Ce sera l’organisation rare qui ne connaîtra aucun revers ou faux pas dans le processus d’intégration de l’IA dans les environnements de production, mais cela n’indique pas que des actions ne doivent pas être nécessaires pour limiter les échecs au minimum. Et même un échec peut être utile s’il permet de mieux comprendre comment l’innovation doit fonctionner.
À ce stade, il est difficile de voir l’IA ne pas produire les modifications révolutionnaires des systèmes et des procédures de l’entreprise. La seule question est de savoir si les organisations prendront la méthode simple jusqu’à ce point, ou la méthode dure.
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