4 étapes que les entreprises doivent suivre pour préparer leurs données à l’IA

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) gagne rapidement du terrain sur le lieu de travail alors que les managers et les employés tentent d’exploiter son potentiel pour optimiser leurs opérations quotidiennes. Mais pour que les travailleurs puissent exploiter cette capacité, l’IA a besoin d’un élément clé : les données.

Les données – ou tout ce que les organisations utilisent pour suivre les performances, les processus, les personnes, les plateformes et la rentabilité – sont la clé. fondement de l’IA. Chaque entreprise l’a, qu’elle en soit consciente ou non.

Cependant, pour de nombreuses entreprises, leurs données ne sont pas prêtes à prendre en charge l’IA. Selon Lance-pierre Rapport sur les tendances du travail numérique 202445 % des entreprises admettent que leurs données ne sont pas prêtes à soutenir les initiatives d’IA, et 19 % d’entre elles déclarent qu’il s’agit du principal obstacle qui les empêche d’avancer. Les entreprises doivent mettre à jour leurs données pour réussir à intégrer l’IA sur leur lieu de travail et profiter des véritables avantages que la technologie peut offrir.

Voici quatre mesures que les entreprises peuvent prendre pour garantir que leurs données sont accessibleprécis, exploitable et prêt pour l’IA :

1. Établir une base de données centralisée pour l’IA et les employés

L’une des principales raisons pour lesquelles les entreprises n’ont pas encore réalisé le potentiel de leurs données est qu’elles sont réparties sur plusieurs canaux et contrôleurs d’accès. Sans ces informations, les employés doivent prendre des décisions basées sur leur instinct ou sur la personne la plus bruyante dans la pièce.

Et les salariés ne sont pas les seuls à être concernés par données cloisonnées. L’IA l’est aussi.

L’IA a besoin d’accéder à toutes les données d’une entreprise afin d’apprendre, de s’adapter et d’offrir les informations les plus éclairées possibles. Cette accessibilité vient de la suppression des barrières en matière de données dans de nombreuses organisations.

Une fois que les entreprises ont unifié leurs données en un seul endroit accessible, l’IA peut analyser l’ensemble complet de données pour fournir des informations, des recommandations et des prédictions plus précises sur des tendances qui autrement seraient passées inaperçues. Et, avec toutes les informations pertinentes à portée de main, les employés peuvent tirer parti des connaissances de l’IA pour améliorer leurs processus décisionnels, créant ainsi une culture d’innovation basée sur les données dans toute l’organisation.

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2. Vérifiez vos données

L’IA est aussi puissante que les données qui la soutiennent. Décisions générées par l’IA et les prévisions risquent davantage d’être inexactes sans données de haute qualité.

Pour que l’IA atteigne tout son potentiel, les entreprises doivent s’assurer que les données dont elle dépend sont propres et exemptes d’erreurs. Cela nécessite un examen complet des ensembles de données, notamment en normalisant la manière dont les informations sont enregistrées, en identifiant et en corrigeant toute donnée manquante ou incorrecte et en éliminant les entrées en double qui pourraient fausser les résultats. Cela augmenterait la fiabilité des connaissances de l’IA et la confiance des employés dans la technologie qu’ils utilisent, car 43% des salariés et managers se sentiraient plus confiants dans la préparation de leur entreprise à l’IA si l’exactitude de leurs données était minutieusement vérifiée.

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3. Mettre en place la confidentialité et les protocoles de l’IA

Outre l’exactitude des données, la mise en œuvre de protocoles de conformité autour des données est un autre facteur clé dans la préparation des organisations à l’IA. Alors que les entreprises se préparent à intégrer l’IA dans leurs processus, la gestion responsable des données devient importante, non seulement pour se conformer aux réglementations, mais également pour instaurer la confiance avec les employés et les clients.

La forte dépendance de l’IA à l’égard des données soulève des problèmes de confidentialité, ce qui fait que l’établissement de politiques claires sur la manière dont les données sont collectées, stockées et traitées est un objectif clé pour les organisations. Le rapport Digital Work Trends de Slingshot montre que 31 % des employés et 45 % des managers recherchent des protocoles de données de sécurité et de conformité plus stricts avant d’intégrer pleinement l’IA dans leurs flux de travail.

Sans mesures appropriées, les entreprises risquent bien plus que de simples violations ou utilisations abusives de données ; ils mettent en péril l’efficacité et la fiabilité de leurs initiatives en matière d’IA.

4. Offrir une formation et un enseignement en IA

Le potentiel de l’IA va au-delà des données : il s’agit de responsabiliser les personnes qui l’utilisent. Même si des données propres, centralisées et conformes sont essentielles pour intégrer l’IA sur le lieu de travailce qui change vraiment la donne, c’est la capacité des employés à interpréter et à appliquer les connaissances de la technologie. Par exemple, l’IA peut produire des tendances et des modèles basés sur les données fournies, mais c’est à l’équipe de prendre des décisions stratégiques et de déterminer un plan de commercialisation efficace basé sur ces résultats.

Et cela se résume à la formation des employés à l’IA.

Soixante-douze pour cent (72 %) des employeurs pensent que leur personnel est correctement formé à l’IA, mais seulement 53 % des employés partagent ce sentiment. Cette disparité met en évidence la nécessité pour les entreprises de réévaluer leur approche de la formation en IA, que ce soit en affinant les programmes existants ou en introduisant de nouvelles initiatives pour garantir que les équipes sont véritablement préparées.

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Pour que les entreprises profitent pleinement des avantages de l’IA, elles doivent non seulement garantir que leurs données sont centralisées, propres et sécurisées, mais également investir pour doter leurs employés des connaissances et de la formation nécessaires pour utiliser efficacement l’IA. Une approche globale – axée sur la préparation des données, les protocoles de confidentialité et la formation des employés – aidera les organisations à surmonter les obstacles qui empêchent actuellement nombre d’entre elles d’exploiter la véritable puissance de l’IA sur le lieu de travail.