Avec tout le buzz récent autour de ChatGPT, les industries recherchent des moyens de tirer parti de l’IA générative pour acquérir un avantage concurrentiel. Après tout, l’IA générative devrait augmenter le PIB mondial de 7 % ou 7 000 milliards de dollars dans un délai de 10 ans.
Il y a une question dans l’esprit de chaque dirigeant d’entreprise aujourd’hui : « Comment puis-je appliquer l’IA générative à mon entreprise ? »
Cependant, la première question à laquelle vous devriez répondre est : « Ai-je les bases technologiques nécessaires pour adopter l’IA générative ? » Vous pouvez naviguer à travers le battage médiatique et investir en toute confiance dans des solutions pratiques et utiles pour votre entreprise uniquement lorsque vous êtes prêt.
Le nouvel ebook de Grid Dynamics évalue l’écosystème numérique nécessaire à l’adoption réussie de l’IA générative dans tous les secteurs et explore les niveaux de préparation requis pour mettre en œuvre des applications de complexité faible à élevée dans soins de santé, pharmaceutique, fabrication, services financiers, assurance, jeux et vente au détail.
L’IA générative atteint actuellement le pic des projections gonflées, motivée par des attentes élevées, une couverture médiatique et des investissements mal informés. Sans une stratégie claire et une analyse de rentabilisation solide, ces investissements ne peuvent rapporter que de faibles gains. Il est important de tirer les leçons de cette tendance et de préparer votre organisation à tirer parti efficacement de l’IA générative.
Source: Cycle de battage médiatique de Gartner 2022
Trois piliers technologiques de l’IA générative
Pour réussir, vous devez vous concentrer sur le développement de trois piliers fondamentaux qui soutiennent la croissance de l’IA générative.
Qualité des données
Assurez-vous que les bonnes sources de données sont exploitées au sein de votre organisation pour éviter des résultats non fiables. Investissez dans la surveillance et la gestion de la qualité des données pour détecter et corriger les défauts de données, en établissant une base solide pour de meilleures prédictions de modèles.
Adoption du cloud
Tirez parti du cloud pour un stockage, une puissance de calcul et une évolutivité efficaces. Migrez à partir de systèmes sur site pour réduire les coûts, améliorer la qualité et l’accessibilité des données et vous concentrer sur la création de valeur via les processus DataOps et MLOps.
Qui copilote les copilotes ? Pourquoi l’IA a besoin d’un support cloud
Collecte de données IdO
Consolidez et gérez les ensembles de données IoT de divers appareils connectés pour obtenir une intelligence opérationnelle. Décomposez les systèmes monolithiques rigides pour accéder aux données et les visualiser plus facilement, ce qui permet d’expérimenter différentes solutions d’IA et d’améliorer la productivité et l’efficacité.
Explorer la fusion dynamique de l’IA et de l’IoT
Les industries à tous les niveaux s’efforcent d’établir une base solide pour tirer parti de l’IA générative afin d’améliorer diverses activités humaines, augmentant ainsi la productivité et l’efficacité. Alors que des secteurs tels que la vente au détail et les jeux ont fait des progrès significatifs à cet égard, des secteurs tels que la fabrication et l’assurance s’efforcent toujours d’atteindre le même niveau d’adoption.
Par exemple, dans l’industrie manufacturière, l’utilisation des données d’atelier pour l’IA générative pose un défi. De nombreux fabricants manquent des informations, de la visibilité et du contrôle nécessaires sur leur écosystème de données pour former efficacement des modèles d’IA. L’établissement d’une culture axée sur les données et la mise en œuvre d’une infrastructure de collecte de données en temps réel sont des étapes essentielles pour libérer la véritable valeur des données d’atelier. Sans atteindre une sophistication suffisante des données et traiter les erreurs, la prudence s’impose lors de la mise en œuvre de cas d’utilisation de l’IA générative. Il est essentiel de garantir la disponibilité d’ensembles de données spécifiques, de cadres logiques et de garde-fous appropriés pour maintenir l’exactitude et la fiabilité tout au long du processus de fabrication.
Êtes-vous prêt à ramper, marcher ou courir avec l’IA générative ?
En fonction de votre degré de préparation organisationnelle à l’IA générative, vous pourrez ramper, marcher ou courir avec l’IA générative comme carburant.
Crawl
Commencez par un cas d’utilisation prêt pour la production à faible risque qui se concentre sur la rationalisation d’un flux de travail ou d’un processus spécifique au sein de votre organisation. Choisissez une solution qui nécessite un minimum de ressources et qui a des paramètres clairs pour atténuer tout risque de réputation.
Marcher
Élargissez vos horizons et expérimentez divers outils et applications d’IA générative pour résoudre des problèmes de manière innovante. Encouragez les premiers utilisateurs au sein de différentes équipes à tester les solutions et à recueillir des données sur leurs habitudes d’utilisation. Recueillez les commentaires des employés pour comprendre l’impact des outils sur leur travail et explorez des moyens innovants d’utiliser l’IA générative.
Courir
Faites passer vos initiatives d’IA générative au niveau supérieur en impliquant toute votre organisation. Mettez à jour la vision de votre entreprise pour inclure des objectifs d’IA générative et alignez-les de haut en bas. Travaillez en étroite collaboration avec un partenaire technologique de confiance pour opérationnaliser les processus et faciliter la formation et la mise en œuvre au sein des équipes.
Voici un bref aperçu des applications d’exploration, de navigation et d’exécution que vous pourriez exploiter.
Découvrez le paysage de la préparation à l’IA générative dans tous les secteurs et explorez diverses applications qui offrent une efficacité accrue, une réduction des coûts et une croissance rapide dans l’ebook Grid Dynamics : Du mot à la mode à la valeur commerciale : un cadre industriel pour la préparation à l’IA générative.
Risques liés à l’IA générative : données et confidentialité
Alors que vous vous préparez à l’IA générative et que vous commencez à explorer ses applications pour votre entreprise, il est important d’être conscient des risques qu’elle fait peser sur les données et la confidentialité.
Les applications d’IA générative reposent sur de grandes quantités de données et génèrent encore plus de données, ce qui peut rendre vos informations sensibles vulnérables à des problèmes tels que les biais, la mauvaise qualité des données, l’accès non autorisé et la perte potentielle de données. Alors, ne laissez pas la promesse de l’innovation vous aveugler sur les dangers potentiels.
En tant que dirigeant d’entreprise, il est de votre devoir de tenir compte de ces risques opérationnels, d’assurer la confidentialité des données et de prendre des mesures pour atténuer ces risques lors du déploiement de l’IA générative.
Adopter ou adapter : évaluer les avantages et les inconvénients de la personnalisation et des solutions prêtes à l’emploi
Alors que la plupart des modèles d’IA génératifs peuvent être facilement consommés, la personnalisation est la prochaine étape logique pour optimiser leurs performances. Consommer ces solutions sans personnalisation limite leur efficacité et expose les organisations à des risques potentiels.
La personnalisation implique d’affiner les modèles avec vos propres données, résultant en des solutions sur mesure qui s’alignent parfaitement avec vos besoins spécifiques. Bien que cela puisse nécessiter du temps et des efforts supplémentaires, les avantages sont substantiels. Les modèles d’IA personnalisés peuvent améliorer considérablement la précision et fournir des résultats supérieurs pour votre entreprise.
Un écosystème numérique robuste avec des piliers fondamentaux solides est essentiel pour soutenir la personnalisation dans l’IA générative. Nous savons déjà qu’il donne accès aux bonnes sources de données, garantissant la préparation de l’organisation à expérimenter différentes applications d’IA et à faire évoluer les capacités selon les besoins. Et ce niveau de contrôle sur vos données est vital pour vous protéger contre les risques perçus et protéger les informations sensibles. En établissant une infrastructure numérique solide, les entreprises peuvent exploiter efficacement la puissance de la personnalisation dans l’IA générative, libérant tout son potentiel et protégeant votre organisation contre toute exposition aux risques perçus.
