Un guide pratique pour tirer le meilleur parti de votre investissement dans l’IA

POV : Vous avez entendu beaucoup de bruit autour de l’IA, et vous décidez donc de faire vos propres recherches. Peu importe où vous vous tournez, un expert expose les avantages de l’IA et son potentiel de débloquage des entreprises, et vous concluez donc que, oui, il existe un cas d’affaires à faire valoir pour une solution d’IA au sein de votre entreprise.

Maintenant, qu’est-ce que vous faites ?

Le pitch pour les solutions d’IA à utiliser de diverses manières, des outils d’apprentissage automatique qui renforcent le service client à une meilleure personnalisation et des moteurs de recommandation de produits pour les clients, en passant par les outils d’optimisation de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement, est solide. Lorsqu’ils sont intégrés avec succès, la technologie d’IA peut avoir un retour sur investissement massif, conduisant à de meilleures ventes, à des clients plus satisfaits et à des opérations rationalisées qui économisent des milliers de dollars chaque année. Avec tout cela en tête, il n’est pas surprenant que l’investissement dans l’IA soit prévu pour dépasser 200 milliards de dollars d’ici 2025.

Dans de nombreux cas, cependant, les entreprises investissent dans l’IA sans avoir une feuille de route claire pour la mettre en œuvre. Investir dans une solution d’IA sans un chemin défini pour l’intégration ou la mise en œuvre est un peu comme acheter une voiture de sport de haute performance sans même savoir comment conduire une boîte de vitesses.

Examinons quelques-unes des étapes que les entreprises devraient suivre après avoir investi dans l’IA pour assurer une mise en œuvre réussie, notamment les considérations de données, la formation, les meilleures pratiques et la manière dont une mise en œuvre réussie peut améliorer l’expérience client dans l’ensemble.

Le rôle essentiel des données dans la mise en œuvre de l’IA

En regardant les applications de la génération actuelle de l’IA et de l’apprentissage automatique, il semble qu’elles aient résolu un problème très spécifique : les entreprises sont submergées par des entrées de données qu’elles ne peuvent pas transformer en informations actionnables manuellement.

Mais le piège est que l’efficacité d’un moteur d’IA est déterminée par la force et l’utilité des données dont il dispose pour construire. Pour maximiser tout investissement dans l’IA, les organisations doivent optimiser leurs données pour la qualité, la quantité et la pertinence.

Une base de données solide peut être réalisée en trois phases.

La première phase consiste à développer une stratégie de données basée sur l’application spécifique du système d’IA. Au cours de cette phase, une marque définit quelles données seront collectées, comment elles seront stockées et comment elles seront utilisées pour soutenir les initiatives d’IA.

L’identification des sources de données clés signifie comprendre le rôle que l’entreprise attend de son investissement dans l’IA. Par exemple, utiliser l’IA pour créer un moteur de recommandation et de personnalisation de produits plus robuste et plus efficace nécessite de connecter les données des utilisateurs à partir d’un CRM et de récupérer les données de produits à partir d’un système de gestion des informations de produit (PIM). Prendre stock des données dont dispose l’entreprise et identifier les angles morts peut aider à élaborer des initiatives de collecte de données.

À partir de là, une marque devra établir des règles de gouvernance des données et mettre en œuvre des cadres pour l’assurance de la qualité des données, la conformité à la confidentialité et la sécurité. La marque voudra également évaluer l’infrastructure de stockage des données et potentiellement investir dans une solution évolutible – la mise en œuvre d’un moteur d’IA peut nécessiter de grandes quantités de données.

Avec une stratégie de données solide en place, la prochaine phase est l’intégration et l’initialisation des données. L’intégration des données dans les systèmes d’IA est une étape cruciale qui nécessite une planification et une exécution soigneuses. L’objectif est de rationaliser les processus d’intégration des données pour permettre aux modèles d’IA d’apprendre efficacement à partir des données.

Mais avant que les données ne puissent être intégrées, elles doivent être prétraitées pour supprimer les incohérences ou les informations contradictoires et non pertinentes et formatées pour garantir la compatibilité avec les algorithmes d’IA. Ce processus peut être fastidieux, mais avec une planification et une compréhension solides des données pertinentes qui seront importées, il devrait être gérable même pour les équipes de petite taille.

De plus, ce processus d’initialisation n’a besoin d’être effectué qu’une seule fois. Avec les données prétraitées, l’étape suivante consiste à automatiser les pipelines de données pour fournir au système d’IA des données formatées et pertinentes de manière à minimiser l’intervention manuelle. À partir de là, le système doit simplement être surveillé pour la qualité et équipé de protocoles pour suivre les versions de données au fil du temps.

Enfin, l’investissement dans l’IA nécessite une maintenance et une optimisation constantes du côté des données. Grâce à une surveillance constante des performances de l’IA et à la collecte de commentaires des clients sur leurs interactions avec l’IA, les entreprises devraient toujours être à la recherche d’améliorations dans leur processus de mise en œuvre et d’intégration de l’IA. Lorsque les systèmes d’IA représentent un investissement majeur – avec des avantages importants à la clé -, il est sage de lui donner la meilleure chance de réussite grâce aux meilleures pratiques de données.

L’alphabétisation de l’IA est nécessaire pour la réussite du projet à long terme

Si vous êtes en position de direction, il peut être facile de voir l’IA à travers des lunettes roses. Voir le potentiel commercial peut obscurcir le fait que certains membres de l’équipe peuvent résister à l’acceptation de nouveaux systèmes et de nouvelles technologies, en particulier celles que certains travailleurs perçoivent comme une menace pour leurs emplois. En fait, une étude de Pew Research a montré que plus de 80 pour cent des Américains ressentent des émotions mitigées ou négatives à l’égard de l’essor de l’IA.

Une fois qu’une entreprise a décidé d’investir dans une solution d’IA, la première étape consiste clairement à définir le rôle que l’IA jouera et à communiquer de manière transparente ce rôle aux employés. Lorsque les employés comprennent le potentiel et l’utilité de l’IA, cela supprimera les points de friction dans leur formation pour tirer le meilleur parti de la technologie.

L’adoption efficace de l’IA nécessite également une collaboration entre des équipes et des disciplines disparates. Une façon d’encourager cette collaboration est de former des équipes avec des compétences diverses pour aborder les projets d’IA sous plusieurs angles. La création de forums et l’utilisation de canaux de communication existants pour partager des informations, des meilleures pratiques et des histoires de réussite sur l’IA peuvent susciter un enthousiasme supplémentaire autour de l’initiative.

Au bout du compte, cependant, tirer le meilleur parti de votre investissement dans l’IA nécessite une décision organisationnelle défendue de haut en bas. La direction exécutive doit être à bord du projet et communiquer cet enthousiasme à travers l’équipe.

Tirer le meilleur parti de votre investissement dans l’IA

Malgré ce que disent de nombreux discours de vente, la mise en œuvre d’une solution d’IA n’est pas facile. Cela nécessite de la planification, un engagement organisationnel et une formation. Lorsqu’elle est exécutée avec succès, cependant, elle peut avoir un impact transformateur sur l’expérience utilisateur, la fonctionnalité organisationnelle et bien plus encore.

Sur le plan pratique, tirer le meilleur parti de votre investissement dans l’IA se résume à trois choses clés. Tout d’abord et avant tout, définir des objectifs clairs aidera l’organisation à planifier la mise en œuvre et à comprendre à quoi ressemble le succès avec l’IA. Ensuite, rappelez-vous que tout n’a pas besoin d’être terminé le premier jour. Adopter une approche itérative de la mise en œuvre peut ralentir le processus et garantir que votre équipe et la technologie travaillent main dans la main.

Enfin, l’IA n’est pas un remède miracle, en particulier dès le départ. Le véritable succès avec l’IA nécessite une surveillance et une évaluation, en prenant ce qui fonctionne, en répliquant ces succès et en les optimisant. L’IA est une stratégie à long terme dont la valeur peut être bouleversante pour une entreprise. L’aborder de manière intelligente et mesurée peut aider à débloquer vraiment cet investissement majeur.