Avantages de l’IA générative pour les entreprises et de l’intégration des données sémantiques

L’IA fait rapidement son chemin dans les entreprises, impactant divers processus et flux de travail dans tous les secteurs. L’efficience et l’efficacité accrues des entreprises, l’amélioration de la prise de décision, la qualité des résultats et la réduction des coûts ne sont que quelques-uns des avantages que l’IA générative apporte aux entreprises.

Avec l’avènement de ChatGPT, le terme « générative » IA» est devenu de plus en plus populaire et est progressivement intégré à un large éventail de domaines et d’industries. L’IA générative est une technologie capable de générer du contenu basé sur les entrées et les demandes d’un utilisateur, également connu sous le nom d’IA générative. "rapide." Un L’enquête Gartner 2023 souligne que cette technologie aura un impact profond sur les entreprises, leur compétitivité et leurs modèles opérationnels. Dans ce paysage commercial hautement technologique et axé sur les données, l’IA générative apparaît comme une force de transformation pour les entreprises. L’intégration de l’IA générative dans votre entreprise apportera des avantages substantiels, notamment en matière d’innovation, d’efficacité et d’amélioration des opérations commerciales. Cependant, pour que ces avantages se concrétisent, vous devez relever certains des principaux défis que l’IA générative présente pour votre entreprise. L’utilisation de l’IA générative et d’une couche sémantique dans un système de données d’entreprise résout ces défis, offre des avantages encore plus importants à votre entreprise et révolutionne la façon dont les entreprises exploitent les données. Nous explorerons ici les avantages de la fusion de l’IA générative avec les systèmes de données d’entreprise et comment cela peut amplifier vos opérations commerciales.

Principaux avantages commerciaux de l’intégration de vos données d’entreprise avec l’IA générative

1 . Réduction des hallucinations dans les résultats de l’IA générative

Le manque de raisonnement humain et de compréhension des modèles de l’IA générative conduit à leur incapacité à comprendre et à mal interpréter la question d’un utilisateur. Cela peut entraîner la création ou l’invention de réponses incorrectes. Ces types d’erreurs sont également appelés hallucinations. L’hallucination est un terme utilisé pour décrire le phénomène dans lequel le modèle d’IA générative produit des résultats incorrects et ne correspondent pas aux données sur lesquelles ils sont formés ou à tout modèle connu. En fait, l’IA générative indique avec confiance des données incorrectes dans 15 à 20 % du temps (Datanami, 2023). Les problèmes d’hallucinations ne disparaîtront jamais complètement, mais les entreprises peuvent les réduire en utilisant des plateformes de données sémantiques capables de contextualiser et d’harmoniser les données dans le modèle canonique correct pour l’IA. Les entreprises devraient nettoyer, organiser et modéliser leurs données d’entreprise avant même que l’IA ne les examine pour s’assurer que ces hallucinations sont réduites et que les données requises sont considérablement moindres. En termes simples : un plus grand contexte améliorera la probabilité de prédire les bonnes réponses.

2. Fiabilité et fiabilité améliorées des résultats de l’IA générative

Les modèles d’IA générative sont imprévisibles et ont tendance à produire des résultats dénués de sens, non pertinents ou inexacts pour le contexte. Il existe également la possibilité de produire des résultats reflétant les biais codés dans les données de formation. Cela peut poser un problème, surtout si le résultat généré est utilisé pour des décisions commerciales critiques.

Les entreprises peuvent accroître l’exactitude et la fiabilité des réponses qu’elles obtiennent en combinant l’IA générative avec leurs systèmes de données d’entreprise. La capacité de l’IA générative à agir sur des données sémantiques privées spécifiques permet aux entreprises d’obtenir des informations uniques à leur organisation. La fusion de l’IA générative avec MarkLogic et Semaphore permet aux entreprises de bénéficier de données sémantiquement marquées qui agissent comme une mémoire associative de l’IA générative, permettant de poser des questions en langage naturel sur les données privées les plus pertinentes. En consommant et en traitant des données privées ou propriétaires, le modèle d’IA générative acquiert une compréhension plus approfondie des produits et services, des clients et des processus internes de l’entreprise. Parce que l’entreprise met à jour et récupère ces données en temps réel, le système d’IA générative a accès à ces nouvelles données, contribuant ainsi à résoudre le problème de la " », date limite des données de formation », à mesure que les données plus anciennes et obsolètes deviennent moins pertinentes. En fait, le réglage de la pertinence de la recherche peut être ajusté pour donner la priorité aux données les plus pertinentes et les transmettre uniquement au système d’IA générative pour examen.

3. Résultats de l’IA générative transparents et vérifiables

Les modèles d’IA générative sont complexes et l’exactitude du résultat final est souvent discutable. La connexion de l’IA générative à une plate-forme de données crée plus de transparence et vous permet de référencer et d’analyser des URI spécifiques à partir des données privées qui ont été fournies à l’IA générative pour générer les réponses. De plus, l’IA générative peut être invitée à vous fournir des références à tous les URI qu’elle a utilisés. Cela facilite le dépannage du système et vous permet de suivre et d’analyser facilement l’invite réelle envoyée aux IA génératives, créant ainsi des pistes d’audit lisibles par l’homme nécessaires dans les environnements réglementés. Ces réponses enregistrées peuvent également être réutilisées pour réduire la charge sur les systèmes d’IA générative, car la régénération/reprédiction de réponses déjà connues nécessite beaucoup plus de ressources et est coûteuse qu’une simple récupération de recherche basée sur la pertinence. Les réponses peuvent ensuite être utilisées pour entraîner davantage les systèmes d’IA générative.

4. Sécurité des données et conformité aux normes d’entreprise

L’IA générative est formée sur des quantités importantes de données, mais lorsqu’il s’agit de données privées et d’entreprise, les entreprises doivent être très prudentes, car l’utilisation de ces données pour la formation à l’IA générative crée des problèmes de confidentialité. . Par exemple, les utilisateurs qui n’étaient pas censés avoir accès à un ensemble de données particulier pourraient être en mesure de le recréer en interagissant avec des systèmes d’IA générative formés à cet effet. En outre, il a été démontré que la plupart des données soumises aux bases de données vectorielles peuvent être recréées uniquement à partir des intégrations. Les organisations peuvent gérer les données fournies par l’IA générative pour générer ses réponses, et ainsi améliorer la sécurité de leurs données. Grâce à la sécurité au niveau des documents ou même des éléments, les entreprises peuvent garantir que leur IA ne consommera que les données autorisées par les utilisateurs. les règles des rôles ou des requêtes. Cela signifie que les données récupérées seront liées au contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) ou à la sécurité liée aux requêtes directement associée aux privilèges d’accès zéro confiance de l’utilisateur ou aux propres paramètres de métadonnées de sécurité des données. À son tour, cela garantit que la mémoire à court terme (ou les jetons) générative de l’IA ne recevra jamais de données non autorisées. Ce faisant, les entreprises peuvent garantir que leurs systèmes d’IA sont conformes aux normes de gouvernance d’entreprise, de lignée et de provenance, ce qui signifie qu’ils fonctionnent selon des paramètres, des politiques et des procédures d’entreprise définis. Tout cela protège les données de l’entreprise.

5. Qualité des données améliorée

Les bons résultats de l’IA générative dépendent des données sur lesquelles ils sont formés ; en tant que telle, la qualité des données est fondamentale pour la qualité des résultats de l’IA générative. L’intégration des données d’entreprise avec les plateformes de gestion de données profite aux entreprises grâce à une qualité de données améliorée. Les entreprises peuvent intégrer des processus tels que l’harmonisation des données, la déduplication et la maîtrise des données pour garantir la cohérence des données entre diverses sources et minimiser la quantité de données redondantes introduites dans le modèle. En regroupant et en analysant les données pour identifier les biais de données dans les réponses de l’IA générative, les entreprises peuvent améliorer la qualité des données tout au long de leur cycle de vie.

6. Évolutivité et intégration avec les systèmes existants

La mise en œuvre de l’IA générative dans une entreprise nécessite généralement des ressources, une expertise technique et une main-d’œuvre substantielles. L’évolutivité de la solution pourrait devenir un problème en raison de la complexité croissante des données et des exigences changeantes d’une entreprise. MarkLogic et Semaphore peuvent résoudre ce problème en fournissant une plate-forme de données de connaissances évolutive et sécurisée capable de stocker toutes les informations de l’entreprise. De plus, lorsqu’une entreprise doit modifier son modèle d’IA générative, elle n’aura pas à réindexer et/ou régénérer ses données, ce qui minimise le travail à partir de zéro. L’intégration de modèles d’IA génératifs dans les systèmes existants doit être une initiative bien planifiée, et les entreprises doivent se concentrer sur la construction d’une architecture de données d’entreprise solide plutôt que sur une architecture ponctuelle pour une activité d’IA.

7. Économies de coûts innovantes

Un rapport récent de McKinsey (2023) a signalé que les entreprises utilisant des systèmes d’IA dans leurs opérations connaissent des réductions de coûts et des opérations améliorées. L’IA générative peut être mise en œuvre pour différents cas d’utilisation dans tous les secteurs et entraîner des économies. En automatisant les tâches banales et en améliorant certains processus métier, les entreprises peuvent libérer leur personnel pour qu’il se concentre sur des activités commerciales plus critiques.

Comment intégrer l’IA générative à vos données d’entreprise

Intégrer l’IA générative L’intégration de l’IA dans votre entreprise n’est pas seulement une avancée technologique, elle est impérative pour réussir – et de plus en plus d’entreprises cherchent des moyens d’utiliser cette technologie. Il vous permet de rester compétitif, d’améliorer vos opérations commerciales et d’exploiter votre main-d’œuvre plus efficacement.

Adoptez dès maintenant l’IA générative dans votre entreprise et positionnez votre organisation pour un avenir d’innovation et de croissance. Si vous envisagez des systèmes d’IA, en particulier les LLM ou l’IA générative, assurez-vous d’explorer la puissance combinée de MarkLogic et de Semaphore.

Démarrez avec incorporer les données de votre entreprise avec l’IA générative dès aujourd’hui.

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