L’IA générative nous a poussés au point de bascule de l’IA

Avant que l’intelligence artificielle (IA) ne devienne populaire auprès du grand public en raison de l’accessibilité des IA générative (GenAI), l'intégration et la mise en scène des données liées au Machine Learning étaient l'une des priorités commerciales les plus en vogue. Dans le passé, les entreprises et les consultants créaient des projets d'IA/ML ponctuels pour des cas d'utilisation spécifiques, mais la confiance dans les résultats était limitée et ces projets étaient presque exclusivement confiés aux équipes informatiques. Ces premiers cas d’utilisation de l’IA nécessitaient des équipes de data scientists dédiées, trop de temps et d’efforts pour produire des résultats, manquaient de transparence et la majorité des projets échouaient.

À partir de là, à mesure que les développeurs devenaient plus à l'aise et plus confiants avec la technologie, l'IA et l'apprentissage automatique (ML) étaient plus fréquemment utilisés, encore une fois, principalement par les équipes informatiques en raison de la nature complexe de la construction des modèles, du nettoyage et de la saisie des données et des résultats des tests. . Aujourd’hui, alors que GenAI est incontournable dans les contextes professionnels et personnels du monde entier, la technologie de l’IA est devenue accessible au grand public. Nous sommes maintenant au point de bascule de l’IA, mais comment en sommes-nous arrivés là et pourquoi GenAI nous a-t-elle poussé à une adoption généralisée ?

La vérité sur l'IA

Alors que « OpenAI » et « ChatGPT » deviennent des noms familiers, les conversations sur GenAI sont partout et souvent inévitables. Qu'il s'agisse d'utilisations professionnelles telles que les chatbots, l'analyse de données et les résumés de rapports, ou d'utilisations personnelles telles que la planification de voyages et la création de contenu, GenAI devient rapidement la technologie la plus discutée au monde et son développement rapide dépasse celui que nous avons vu avec d'autres innovations technologiques.

Même si la plupart des gens connaissent l’IA et certains savent comment elle fonctionne et comment elle peut être mise en œuvre, les organisations des secteurs public et privé sont encore en train de rattraper leur retard lorsqu’il s’agit de tirer pleinement parti des avantages de la technologie. Selon les données d'Alphasense, 40 % des appels rémunérés vantaient les avantages et l'enthousiasme de l'IA, mais seulement 1 entreprise sur 6 (16 %) du S&P 500 a mentionné l'IA dans ses documents réglementaires trimestriels. Cela soulève la question suivante : quels sont les impacts financiers de l’IA et combien d’entreprises sont réellement investies dans son adoption ?

Plutôt que de sauter dans le train de l’IA simplement parce qu’elle est à la mode, les entreprises doivent réfléchir à la valeur que l’IA apportera en interne et à leurs clients, ainsi qu’aux problèmes qu’elle peut résoudre pour les utilisateurs. Les projets d’IA sont généralement coûteux, et si une entreprise se lance dans l’utilisation de l’IA sans évaluer correctement ses cas d’utilisation et son retour sur investissement, cela pourrait être une perte de temps et d’argent. Les aperçus privés des clients fournissent un moyen contrôlé de confirmer l'adéquation du produit au marché et de valider le retour sur investissement associé à des cas d'utilisation spécifiques afin de valider la proposition de valeur d'une solution d'IA avant de la lancer sur le marché.

Ce que les fournisseurs doivent savoir avant d'investir dans l'IA

Investir dans l’IA ou ne pas investir dans l’IA ? Il s’agit d’une question importante que les fournisseurs SaaS doivent considérer avant de se lancer dans le développement de solutions d’IA. Lorsque vous évaluez vos options, soyez attentif à la valeur, à la rapidité, à la confiance et à l’échelle.

Valeur d'équilibre avec la vitesse. Il est peu probable que vos clients soient impressionnés par la simple mention d’une solution d’IA ; au lieu de cela, ils voudront une valeur mesurable. Les équipes produits SaaS doivent commencer par se demander s’il existe un réel besoin ou problème commercial qu’elles souhaitent résoudre pour leurs clients, et si l’IA est la solution appropriée. N'essayez pas d'insérer une cheville carrée (IA) dans un trou rond (vos offres technologiques). Sans savoir comment l’IA ajoutera de la valeur aux utilisateurs finaux, rien ne garantit que quelqu’un paiera pour ces capacités.

Établissez la confiance, puis évoluez. Il faut beaucoup de confiance pour changer de système. Les fournisseurs doivent donner la priorité à l’instauration de la confiance dans leurs solutions d’IA avant de les faire évoluer. La transparence et la visibilité des modèles de données et des résultats peuvent résoudre les frictions. Permettez aux utilisateurs de cliquer sur la source du modèle afin de voir comment les informations de la solution sont dérivées. Les fournisseurs les plus réputés peuvent également partager les meilleures pratiques en matière d’adoption de l’IA afin de contribuer à atténuer les problèmes potentiels.

Obstacles courants pour les fournisseurs de technologies : édition AI

Pour les organisations prêtes à se lancer dans l’aventure de l’IA, il y a quelques pièges à éviter pour garantir un impact optimal. Évitez la pensée de groupe et ne suivez pas la foule sans savoir où vous allez. Ayez une stratégie claire pour l'adoption de l'IA afin de pouvoir réfléchir à vos objectifs finaux et confirmer que la stratégie correspond à la mission de votre organisation et aux valeurs de vos clients.

Mettre un produit d’IA sur le marché n’est pas une tâche facile et les échecs sont plus nombreux que les succès. Les risques sécuritaires, économiques et liés aux talents sont nombreux.

En s’intéressant uniquement aux problèmes de sécurité, les modèles d’IA contiennent souvent du matériel et des données sensibles, que les organisations SaaS doivent être équipées pour gérer. Les éléments à considérer comprennent :

• Manipulation de matériaux sensibles : Partage de documents sensibles avec des modèles de langage étendus (LLM) à usage général crée le risque que le modèle fuie par inadvertance des matériaux sensibles aux autres utilisateurs. Les entreprises doivent présenter les meilleures pratiques aux utilisateurs – tant internes qu’externes – pour protéger les documents sensibles.
• Stockage des données et implications en matière de confidentialité: En plus de partager des préoccupations, le stockage de documents sensibles dans les systèmes d'IA peut exposer les données à des violations potentielles ou à un accès non autorisé. Les utilisateurs doivent stocker les données dans des emplacements sécurisés dotés de mesures de protection contre les violations de données.
• Atténuation des informations inexactes : Les modèles d’IA collectent et synthétisent de grandes quantités de données et des informations inexactes peuvent facilement se propager. Le suivi, la surveillance et la validation humaine sont nécessaires pour garantir que des informations correctes et précises sont partagées. La pensée critique et l’analyse sont primordiales pour éviter la désinformation.

Outre les implications en matière de sécurité, les programmes d’IA nécessitent des ressources et un budget importants. Tenez compte de la quantité d’énergie et d’infrastructures nécessaires au développement efficace et efficient de l’IA. C'est pourquoi il est essentiel d'avoir une proposition de valeur claire pour les clients, sinon le temps et les ressources consacrés au développement de produits seront gaspillés. Déterminez si votre organisation dispose des bases nécessaires pour se lancer dans l’IA et, dans le cas contraire, identifiez le budget nécessaire pour rattraper son retard.

Enfin, les risques liés au talent et au niveau de compétence ne doivent pas être ignorés. Le développement général de l’IA implique un groupe dédié de data scientists, de développeurs et d’ingénieurs de données, ainsi que d’analystes commerciaux fonctionnels et de gestion de produits. Cependant, lorsqu’elles travaillent avec GenAI, les organisations ont besoin d’une surveillance supplémentaire en matière de sécurité et de conformité en raison des risques de sécurité mentionnés précédemment. Si l’IA n’est pas un objectif commercial à long terme, les coûts de recrutement et de requalification des talents seront probablement inutilement élevés et n’entraîneront pas un bon retour sur investissement.

Conclusion

L'IA est là pour rester. Mais si vous ne réfléchissez pas stratégiquement avant de vous joindre à l’élan et de financer des projets d’IA, cela peut potentiellement faire plus de mal que de bien à votre organisation. Cette nouvelle ère de l’IA ne fait que commencer et de nombreux risques sont encore inconnus. Lorsque vous évaluez le développement de l'IA pour votre organisation, obtenez une idée claire de la valeur de l'IA pour vos clients internes et externes, renforcez la confiance dans les modèles d'IA et comprenez les risques.