L’intelligence artificielle générative nous a poussés vers le point de basculement de l’IA

Avant que l’intelligence artificielle (IA) ne devienne populaire grâce à l’accessibilité de l’intelligence artificielle générative (IA générative), l’intégration et la mise en scène des données liées à l’apprentissage automatique étaient l’une des priorités commerciales les plus tendances. 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 gardés presque exclusivement parmi les équipes IT. 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 étaient infructueux.

À partir de là, à mesure que les développeurs sont devenus plus à l’aise et plus confiants dans la technologie, l’IA et l’apprentissage automatique (ML) ont été utilisés plus fréquemment, encore une fois, principalement par les équipes IT en raison de la complexité de la construction des modèles, du nettoyage et de la saisie des données et de la vérification des résultats. Aujourd’hui, avec l’IA générative devenant incontournable dans les milieux professionnels et personnels du monde entier, la technologie IA est devenue accessible à tous. Nous sommes maintenant au point de basculement de l’IA, mais comment sommes-nous arrivés là et pourquoi l’IA générative nous a-t-elle poussés vers une adoption généralisée ?

La vérité sur l’IA

Avec « OpenAI » et « ChatGPT » devenant des noms de maison, les conversations sur l’IA générative sont partout et souvent inévitables. Des utilisations commerciales comme les chatbots, l’analyse de données et les résumés de rapports à des utilisations personnelles comme la planification de voyages et la création de contenu, l’IA générative devient rapidement la technologie la plus discutée dans le monde et son développement rapide dépasse celui que nous avons vu avec d’autres innovations technologiques.

Alors que la plupart des gens connaissent l’IA, et que certains savent comment elle fonctionne et peut être mise en œuvre, les organisations du secteur public et privé sont toujours en train de rattraper leur retard pour débloquer tous les avantages de la technologie. Selon les données d’Alphasense, 40 % des appels de bénéfices ont vanté les avantages et l’excitation de l’IA, mais seulement 1 entreprise sur 6 (16 %) des entreprises du S&P 500 a mentionné l’IA dans les déclarations réglementaires trimestrielles. Cela soulève la question : quels sont les impacts financiers de l’IA et combien d’entreprises sont vraiment investies dans son adoption ?

Plutôt que de sauter sur le wagon de l’IA simplement parce que c’est tendance, les entreprises doivent réfléchir à la valeur que l’IA apportera à l’interne et à leurs clients et quels problèmes elle peut résoudre pour les utilisateurs. Les projets d’IA sont généralement coûteux, et si une entreprise saute dans l’utilisation de l’IA sans évaluer correctement ses cas d’utilisation et son ROI, cela peut être une perte de temps et d’argent. Les aperçus privés des clients offrent un moyen contrôlé de confirmer l’adéquation du marché et de valider le ROI associé à des cas d’utilisation spécifiques pour 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 ? C’est une question importante que les fournisseurs de logiciels doivent considérer avant de se lancer dans le développement de solutions d’IA. Lorsque vous pesez vos options, soyez attentif à la valeur, à la vitesse, à la confiance et à l’échelle.

Équilibrez la valeur avec la vitesse. Il est peu probable que vos clients soient impressionnés simplement par la mention d’une solution d’IA ; ils voudront plutôt une valeur mesurable. Les équipes de produits de logiciels doivent commencer par se demander s’il existe un véritable besoin commercial ou un problème qu’ils souhaitent résoudre pour leurs clients, et si l’IA est la solution appropriée. N’essayez pas de faire rentrer un coin carré (IA) dans un trou rond (vos offres technologiques). Sans savoir comment l’IA ajoutera de la valeur aux utilisateurs finals, il n’y a aucune garantie que quelqu’un paiera pour ces capacités.

Construire la confiance, puis élargir. Il faut beaucoup de confiance pour changer les systèmes. Les fournisseurs doivent donner la priorité à la construction de la confiance dans leurs solutions d’IA avant de les élargir. La transparence et la visibilité dans les modèles de données et les résultats peuvent résoudre les frictions. Laissez les utilisateurs cliquer sur la source du modèle pour qu’ils voient comment les connaissances de la solution sont dérivées. La plupart des fournisseurs réputés peuvent également partager les meilleures pratiques pour l’adoption de l’IA pour aider à atténuer les points de douleur potentiels.

Obstacles courants pour les fournisseurs de technologie : Édition IA

Pour les organisations prêtes à entreprendre le voyage de l’IA, il y a quelques pièges à éviter pour assurer 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 que vous puissiez réfléchir à vos objectifs finals et confirmer que la stratégie est alignée sur la mission et les valeurs de votre organisation et de vos clients.

Apporter un produit d’IA sur le marché n’est pas une tâche facile et les échecs dépassent les réussites. Les risques de sécurité, économiques et de talents sont nombreux.

En regardant uniquement les préoccupations de sécurité, les modèles d’IA contiennent souvent des matériaux sensibles et des données, que les organisations de logiciels doivent être équipées pour gérer. Les choses à considérer incluent :

• Gestion des matériaux sensibles : Le partage de matériaux sensibles avec des modèles de langage grand public (LLM) crée le risque que le modèle fuite involontairement des matériaux sensibles à d’autres utilisateurs. Les entreprises doivent établir les meilleures pratiques pour les utilisateurs – à la fois internes et externes – pour protéger les matériaux sensibles.
• Stockage de données et implications de confidentialité : En plus des préoccupations de partage, le stockage de matériaux sensibles dans les systèmes d’IA peut exposer les données à des violations de sécurité ou à un accès non autorisé. Les utilisateurs doivent stocker les données dans des emplacements sécurisés avec des garanties pour protéger contre les violations de données.
• Atténuation des informations inexactes : Les modèles d’IA collectent et synthétisent de grandes quantités de données et les informations inexactes peuvent facilement se propager. La surveillance, la supervision et la validation humaine sont nécessaires pour garantir que les informations correctes et exactes sont partagées. La pensée critique et l’analyse sont essentielles pour éviter les fausses informations.

En plus des implications de sécurité, les programmes d’IA nécessitent des ressources et un budget importants. Considérez la quantité d’énergie et d’infrastructure nécessaire pour un développement d’IA efficace et efficient. 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 sont gaspillés. Comprenez si votre organisation a les fondations pour commencer avec l’IA, et si ce n’est pas le cas, identifiez le budget nécessaire pour rattraper le retard.

Enfin, les risques de talents et de compétences ne doivent pas être ignorés. Le développement d’IA générale 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’il s’agit de l’IA générative, les organisations ont besoin d’une surveillance et d’une conformité supplémentaires 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 recyclage des talents sont probablement inutilement élevés et ne résulteront pas en un bon ROI.

Conclusion

L’IA est là pour rester. Mais, si vous ne réfléchissez pas stratégiquement avant de rejoindre 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 est juste en train de 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, construisez la confiance dans les modèles d’IA et comprenez les risques.