4 informations clés pour réaliser des investissements plus intelligents en IA

Intelligence artificielle (IA) a créé beaucoup de volatilité dans les secteurs du monde entier. Et en 2024, elle continue de créer de nombreuses vagues qui font bouger les choses pour les investisseurs qui cherchent à surfer sur la vague de l’IA.

Il est facile de voir le potentiel de création de l’IA perturbation massivemais cela peut aussi créer des catastrophes massives si vous ne savez pas naviguer sur les mers agitées.

Mes quatre règles ici vous aideront à réduire le bruit et le battage médiatique – en 2024 et au-delà.

1. Maîtriser le contexte réglementaire

Ces nouveaux développements provoqueront sans doute quelques bouleversements dans l’industrie, qu’ils se transforment ou non en un bouleversement à part entière. En réponse, les gouvernements se précipitent pour établir nouvelle réglementation freiner les profits incontrôlés en pesant les avantages par rapport aux risques.

Par exemple, le Loi sur l’IAune proposition de législation pour l’UE, vise à taxonomiser les systèmes en fonction de leur risque, mesuré à l’aide de scores sociaux, d’identification biométrique et de surveillance de masse. Ces règles en matière de transparence et de responsabilité auront donc un impact direct sur l’adoption des systèmes, ce qui affectera à son tour la rentabilité des entreprises qui les utilisent.

Cela signifierait que les pays ayant des politiques différentes créeraient des défis pour les entreprises opérant dans le monde entier, aussi déterminées soient-elles à cheminer avec modèles d’apprentissage automatique (ML). Compte tenu des différences dans les perspectives philosophiques et dans les cadres politiques, je soupçonne que cela pourrait prendre beaucoup de temps pour que le Partenariat mondial sur l’IA (GPAI) et des initiatives internationales similaires visant à harmoniser les normes réglementaires.

En tant qu’investisseur, il est crucial de suivre de près ces changements réglementaires internationaux, car leur rythme rapide pourrait entraîner des risques importants.

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2. Optimiser le retour sur investissement

Les industries existent pour être perturbées – de manière efficace et à grande échelle. Tous les mots à la mode promettent des récompenses substantielles qui attirent des investissements majeurs.

Cependant, vous ne pouvez pas ignorer le fait qu’il s’agit avant tout de récompenses futures. La mise en œuvre de la technologie d’IA nécessite des investissements initiaux très importants : vous avez besoin d’une infrastructure, de logiciels et de toutes sortes de talents qualifiés. Prenez Nvidia, par exemple ; son investissement massif dans les semi-conducteurs et les technologies d’IA a conduit à un augmentation remarquable de 239 % dans sa capitalisation d’ici 2023. Cela montre à quel point les investissements initiaux peuvent générer des rendements importants, mais seulement si l’adoption est généralisée et si l’avantage concurrentiel est clairement démontré.

En effet, cela peut encore être judicieux pour ne pas tomber dans le piège du battage médiatique et payer au-delà des probabilités. Cela a fait éclater la bulle à l’ère du point-com dans les années 2000.

L’examen des données financières et des indicateurs de marché – tels que le ratio cours/bénéfice, par exemple, pour déterminer si le cours de l’action reflète les bénéfices – fournit des indications de navigation nécessaires. De plus, l’analyse d’indicateurs techniques, tels que graphiques en chandeliers suivre les tendances, la volatilité quotidienne et le sentiment du marché à l’égard de l’entreprise peut améliorer encore votre compréhension de la dynamique du marché.

3. Infrastructures technologiques

Compte tenu des besoins importants en données de l’IA, investissements doit établir des bases technologiques solides pour tirer pleinement parti du potentiel de la technologie.

L’IA s’appuie sur les retours d’informations provenant d’ensembles de données à grande échelle, ce qui oblige les entreprises à disposer de l’infrastructure nécessaire pour gérer, stocker et traiter efficacement ces données. Le matériel est-il évolutif et flexible ? Est-ce sécurisé ?

Fournir votre propre infrastructure informatique n’est pas toujours une option. AWS, la plate-forme de cloud computing Amazon Web Services et Azure de Microsoft peuvent exécuter des services de base basés sur l’IA. Cela permet aux organisations qui ne souhaitent pas investir dans l’informatique interne d’exploiter des économies d’échelle, améliorant ainsi l’efficacité et l’innovation. Choisissez les bons partenaires et fournisseurs d’avis.

Une IA gourmande en données nécessite une sécurité renforcée, surtout s’il utilise des réseaux publics. Assurez-vous que vos systèmes d’IA intègrent un cryptage avancé, des contrôles d’accès et une authentification multifactorielle pour vous protéger contre les risques potentiellement catastrophiques. cyberattaques.

En d’autres termes, votre pile technologique doit répondre et être capable de répondre aux demandes de données et aux besoins nuancés de l’IA, et c’est là que se livreront les batailles les plus difficiles pour le succès futur.

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4. Acquisition et développement de talents

En termes simples, l’IA ne sera aussi efficace que les humains qui contribuent à sa création. À une époque où les compétences spécialisées et difficiles à pourvoir sont très demandées, comment le recrutement et la rétention sont-ils évalués ? Les efforts déployés réussissent-ils à attirer et à retenir les meilleurs esprits dans des domaines spécialisés tels que l’apprentissage automatique et la science des données ?

D’ici 2024, la pénurie de talents dans le domaine de l’IA pourrait rendre le recrutement très compétitif. Recrutement IA marché pouvant atteindre plus d’un milliard de dollars d’ici 2030. Pour constituer votre équipe, offrir des récompenses de premier ordre, des projets captivants et une culture de l’innovation est essentiel.

Au-delà du recrutement, proposer une formation continue pour développer les compétences est tout aussi important, compte tenu des évolutions rapides du monde de l’IA. Les investissements doivent se concentrer sur la formation continue pour maintenir les talents à la pointe. Recherchez des preuves de leadership dans les programmes d’apprentissage, le mentorat et d’autres opportunités de perfectionnement.

Cependant, même les meilleures stratégies en matière de capital humain peuvent se heurter à des difficultés. Portez une attention particulière aux signes de désabonnement du personnel ou de stagnation des compétences ; ces indicateurs peuvent être aussi informatifs que les résultats financiers.

Aujourd’hui, les investissements judicieux dans l’IA nécessitent d’évaluer :

• Une réglementation en évolution: surveiller les besoins de conformité dans toutes les zones géographiques.
• Délais de rentabilité: tempérer le battage médiatique avec des projections de défilés réalistes.
• Fondements techniques: les données, le cloud et les éléments de sécurité doivent être robustes.
• Pipeline de talents humains: le recrutement, la rétention et le développement des compétences sont primordiaux.

Lorsqu’il s’agit d’IA, la clé est d’être prudemment évaluateur, en évitant les extrêmes du fatalisme pessimiste et de l’optimisme aveugle qui se disputent actuellement l’attention. Grâce à ces lentilles, vous pouvez agir de manière stratégique et avec un orientation à long terme. L’avenir évolue rapidement, mais les informations ci-dessus vous aideront à planifier judicieusement vos investissements sur les marchés.