Maximiser le retour sur investissement de l'IA dans l'entreprise

Comme c’est le cas pour de nombreuses technologies avant elle, l’intelligence artificielle (IA) est considérée comme la prochaine grande innovation que les entreprises doivent absolument utiliser. Ironiquement, la technologie sous-jacente existe depuis des décennies, mais avec les dernières itérations, l’engouement a atteint un paroxysme, dépassant la réalité de la mise en œuvre dans l’ensemble de l’entreprise. Pourtant, alors que les équipes informatiques subissent une pression croissante pour monter à bord du train informatique, elles doivent équilibrer cet enthousiasme avec la réalité des résultats financiers. Différentes mises en œuvre nécessitent différents niveaux d’investissement, ce qui signifie qu’elles doivent également générer un rendement différent, souvent selon un calendrier différent.

La capacité à fournir des produits d’IA performants dépend de nombreux facteurs : stratégies spécifiques, planification et exécution choisies par les chefs d’entreprise ; disponibilité de ressources qualifiées ; adéquation avec la feuille de route du produit ; acceptation organisationnelle du risque ; et gestion du temps par rapport au retour sur investissement (ROI) attendu.

Équilibrer ces facteurs constitue un défi, mais suivre ces trois étapes peut permettre aux organisations de rester sur la voie du retour sur investissement de l’IA.

Comprendre la technologie

De nombreuses entreprises se lancent dans l’IA en pensant être en retard, mais sans vraiment comprendre pourquoi, comment ou même en quoi consiste cette technologie. Par conséquent, leur première tâche consiste à faire la distinction entre les différentes formes d’IA, en commençant par l’IA de précision et l’IA générative.

L'IA de précision est l'utilisation de machine learning et d’une l'apprentissage en profondeur Les modèles permettent d'améliorer les résultats. Ils permettent aux entreprises d'automatiser les processus de prise de décision, de gagner en efficacité et d'augmenter le retour sur investissement. L'IA de précision est devenue une technologie éprouvée pour les entreprises qui continue de connaître une adoption significative et devient de plus en plus courante de jour en jour.

IA générative (GenAI) est une nouveauté qui a pris de l'importance depuis qu'OpenAI a publié ChatGPT fin 2022. Composé de grands modèles de langage fondamentaux (LLM) formés avec des milliards de paramètres pour générer un nouveau contexte de texte sémantique, GenAI offre des opportunités significatives en termes d'impact commercial et d'efficacité opérationnelle, mais il est encore au début de son cycle d'adoption.

L’un des obstacles majeurs est la norme de qualité des données, qui est élevée pour les applications GenAI, car les ensembles de données de faible qualité peuvent introduire des problèmes de transparence et d’éthique.

La fiabilité des données commence par la conception et la mise en œuvre de flux de travail, l'établissement de pipelines à exécuter, l'abstraction via des API, la conservation et la démocratisation et le traitement de différents types de données. Plutôt que la génération précédente d'exigences de qualité des données qui incluaient les 4 V (volume, vélocité, véracité et variété), l'IA a besoin de nouvelles exigences qui incluent les 4 P : prédiction, productivité, précision et personnalité à grande échelle.

Prédiction:Les algorithmes d'IA permettent d'utiliser l'analyse statistique pour trouver des modèles dans les données et identifier les comportements afin de prédire et de prévoir les événements futurs en corrélant les données historiques au repos et le streaming de données pour prendre des décisions en temps réel.

Productivité:L’IA permet l’automatisation des processus métier, ce qui augmente l’efficacité opérationnelle et la productivité de l’entreprise, réduisant les tâches répétitives et libérant du temps au personnel pour travailler sur des tâches plus stratégiques.

La précision:Cette mesure mesure les résultats du modèle de manière à ce que les modèles d'apprentissage automatique puissent produire une précision comprise entre les plages acceptables déterminées par les cas d'utilisation. La précision est également calculée comme le nombre de vrais positifs divisé par le nombre total de prédictions positives.

Persona à grande échelle:Il s'agit du processus d'utilisation de données fiables telles que l'historique des achats des clients, les actions sur site, l'analyse des sentiments des clients pour des produits spécifiques et les réponses aux enquêtes. Il offre des expériences individualisées selon les groupes démographiques.

Outre la qualité des données, les entreprises doivent prendre en compte de nombreux autres facteurs, à la fois internes et externes, lorsqu’elles évaluent leur préparation à l’IA : gouvernance, alignement sur la conformité, investissements dans le cloud, talents, nouveaux modèles d’opérations commerciales, gestion des risques et engagement des dirigeants.

Les entreprises doivent commencer par définir une vision de l’IA qui corresponde à leurs objectifs stratégiques. L’adhésion de la direction est essentielle, car les déploiements d’IA nécessitent un investissement initial important. Le DSI doit clairement expliquer à l’ensemble de la direction le chemin vers le retour sur investissement, ce qui constitue un véritable test pour lui dans la transformation de l’informatique d’une fonction habilitante à une fonction stratégique.

Ensuite, l’entreprise doit aligner les personnes, les processus et la technologie. L’IA nécessite de nouvelles compétences et certifications telles que les modèles d’apprentissage profond et l’apprentissage automatique, car les entreprises ont traditionnellement intégré l’IA dans les flux de travail humains. Cependant, GenAI inverse la dynamique, mais la plupart des bonnes pratiques et des directives d’utilisation responsable incluent toujours un composant « humain dans la boucle » pour maintenir les normes et les valeurs éthiques.

Un déploiement d’IA exige également de nouveaux processus métier pour la gouvernance et l’assurance qualité des données, permettant aux data scientists chargés de fournir de nouveaux modèles d’IA de résoudre des problèmes métier complexes.

Alors que de nouveaux produits d’IA sont conçus, développés et fabriqués pour la production, les entreprises doivent également rester vigilantes quant aux dernières politiques réglementaires du secteur de l’IA. La loi européenne sur l'IA a établi les meilleures pratiques pour l'utilisation de l'IA— et les conséquences du non-respect de ces politiques. En conséquence, les entreprises ont constitué des équipes pour créer, évaluer et mettre à jour les efforts autour des réglementations sur l'IA.

Les entreprises étant de plus en plus axées sur les données, elles doivent développer des stratégies fondamentales pour protéger les actifs de données, ce qui leur permet de fournir les meilleures informations grâce à des plateformes d'automatisation des processus d'analyse. À partir de là, elles peuvent sélectionner les technologies d'IA et les nouvelles plateformes qui leur conviennent le mieux.

Définir l'analyse de rentabilisation

Enfin, pour obtenir un véritable retour sur investissement en IA, il faut vendre les avantages aux clients, ce qui signifie que la préparation à l’IA nécessite un nouvel état d’esprit commercial, car la technologie est le moteur de la transformation des entreprises dans tous les secteurs.

Le développement réussi de produits d’IA nécessite une compréhension approfondie des parcours clients spécifiques à chaque secteur et l’alignement des solutions d’IA sur les objectifs commerciaux. L’orientation client joue un rôle clé dans le développement de nouveaux modèles opérationnels, et les technologies modernes sont utilisées pour accroître l’efficacité.

Par exemple, les clients qui recherchent de petits gains en termes de maturité de l’IA peuvent s’appuyer sur leurs actifs logiciels et leur infrastructure cloud pour développer de nouveaux produits et solutions. Cela permet de maintenir la satisfaction des employés à un niveau élevé et de les aider à se concentrer sur le dépassement des attentes des clients.

Cela dit, le cœur de l’organisation doit se concentrer sur la réduction des délais de mise sur le marché et l’amélioration de la gestion des nouveaux processus afin de raccourcir le cycle de vie du développement des produits et d’augmenter l’efficacité de la livraison des nouveaux produits. Par exemple, une plateforme d’analyse de données augmentée distribuée est utilisée pour automatiser l’ingestion, la conservation, la démocratisation, le traitement et l’analyse en temps réel, ce qui augmente la productivité et le retour sur investissement.

Exploitez tout le potentiel du retour sur investissement de l'IA

L'IA est avant tout synonyme d'algorithmes avancés, de qualité des données, de puissance de calcul, d'infrastructure en tant que code, de gouvernance, IA responsable avec une éthique pour protéger la confidentialité et la confidentialité des données. Les éléments essentiels de la préparation des applications d'IA et les défis de la gestion des données nécessitent des cadres axés sur les données, des personnes, des processus, une éthique stratégique et des plateformes technologiques.

En même temps McKinsey rapporte que 65 % des entreprises utilisent des technologies d'IA— deux fois plus que l’an dernier. Cela démontre une dynamique, mais les déploiements évoluent encore lentement, de la curiosité aux cas d’utilisation commerciale réels à grande échelle. GenAI offre de nouvelles avancées, permettant aux organisations d’exploiter de nouvelles capacités grâce au développement de LLM sémantiques et multimodaux. Il démocratise un spectre complet de capacités d’IA, leur permettant de générer de nouvelles sources de revenus.

Avec la bonne stratégie, l’engagement des dirigeants et l’investissement dans les cas d’utilisation appropriés, les entreprises peuvent gagner une valeur significative et stimuler une croissance transformatrice grâce à l’IA.