Cinq conseils d’IA générative pour chaque chef d’entreprise

L’IA générative donne aux organisations la capacité unique de tirer de nouvelles informations des données existantes et de produire des résultats qui vont au-delà des données d’origine. Les entreprises désireuses d’exploiter ces avantages peuvent exploiter des modèles prêts à l’emploi et économiques et les personnaliser avec des données commerciales exclusives pour exploiter rapidement la puissance de l’IA.

Les bonnes solutions d’IA générative peuvent ouvrir un monde d’opportunités aux dirigeants d’entreprise qui souhaitent accroître leur efficacité, stimuler leur productivité et améliorer leurs performances. Mais d’abord, ils doivent déterminer où cela s’intègre dans leur organisation, quels processus en bénéficieront le plus, s’il faut l’acheter ou le construire, et combien cela coûtera.

Les chefs d’entreprise prêts à adopter l’IA peuvent considérer ces cinq points clés.

1. Améliorer les fonctions et les opérations du poste

L’IA générative exploite les données, automatise les processus et remodèle l’approche fondamentale des entreprises et des fonctions professionnelles. La création de nouvelles informations à partir des données jette les bases d’une gamme d’applications, allant de l’optimisation des opérations à la stimulation de l’innovation et de la créativité.

Chaque organisation dispose d’ensembles de données spécifiques qui sont cruciaux pour ses opérations. En utilisant génération augmentée par récupération (RAG)les entreprises peuvent exploiter leurs propres données pour créer des applications d’IA conçues pour leurs besoins spécifiques. En connectant les capacités génératives à des sources de données soigneusement sélectionnées, RAG permet un déploiement personnalisé de l’IA générative qui peut aider les travailleurs dans leur rôle professionnel.

Prenez les soins de santé, par exemple. L’IA générative équipée de RAG peut analyser les données des patients, résumer les points clés et rédiger des plans de soins personnalisés pour aider les médecins et améliorer l’expérience des patients.

2. Construire ou acheter ?

Les chefs d’entreprise doivent décider s’ils souhaitent développer leur propre solution d’IA générative à partir de zéro, en mettre en œuvre une pré-construite ou affiner les modèles de base. La création d’une solution sur mesure peut être la voie à suivre si une organisation a des besoins spécifiques, des données uniques ou des connaissances spécialisées, mais cela nécessite généralement plus de temps. Si une entreprise a besoin de fonctionnalités d’IA pour des tâches générales, son achat est souvent le meilleur choix. Les solutions prêtes à l’emploi peuvent être mises en place plus rapidement et apporter une valeur immédiate.

Si le calendrier est flexible, la création d’une solution personnalisée peut apporter une plus grande valeur. Mais les compétences requises pour développer des outils d’IA générative en interne sont spécialisées et très demandées, il est donc indispensable de recruter les bonnes personnes. De plus, la connexion de solutions open source ou de modèles de base à des données propriétaires triées sur le volet avec RAG peut fournir un raccourci vers une IA personnalisée.

L’intégration avec les systèmes d’infrastructure existants nécessite également une évaluation minutieuse, car les entreprises doivent déterminer si les fournisseurs actuels peuvent les prendre en charge de manière adéquate. Une compréhension claire des processus et des délais d’approvisionnement peut aider à éviter les retards.

Avec le développement en interne, les coûts à long terme associés au personnel, au développement et à la maintenance peuvent s’additionner. Ces coûts peuvent être justifiables si l’outil d’IA offre un avantage distinct. Cependant, le développement interne de bout en bout pourrait ne pas être économiquement judicieux si les outils existants ou disponibles dans le commerce peuvent exécuter des fonctionnalités similaires.

3. Besoins de l’entreprise

Les applications d’IA touchent tous les secteurs et différents domaines d’activité. Les chatbots peuvent transformer le service client avec des réponses rapides ; les fonctionnalités de traduction facilitent l’accès à l’information dans n’importe quelle langue ; et dans le développement de logiciels, l’IA stimule la productivité en générant des commentaires et des fonctions de code.

Pour augmenter les chances de succès de l’IA et réduire les délais de rentabilisation, les chefs d’entreprise doivent sélectionner des cas d’utilisation à fort impact pour la mise en œuvre de l’IA générative. Tenez compte des besoins spécifiques de l’organisation, des problèmes des employés et des clients, et des processus susceptibles d’être améliorés par l’IA. Pour parvenir à un consensus, il est utile de recueillir les commentaires des parties prenantes qui interagiront avec les systèmes d’IA afin de comprendre leurs besoins et leurs points de résistance potentiels.

Apprenez et renforcez votre confiance grâce à des projets pilotes qui peuvent révéler à quel point l’IA s’intègre aux systèmes existants et à quel point les améliorations sont significatives. Déterminez si la solution peut être étendue à l’ensemble de l’organisation pour maximiser l’impact. Par exemple, un robot de service client prenant en charge le personnel du centre d’appels peut-il être connecté à une source de données différente pour soutenir également l’équipe commerciale ?

Pour identifier plus rapidement les cas d’utilisation et élaborer un plan de mise en œuvre, envisagez de consulter des experts en IA ou des fournisseurs de technologie qui peuvent partager des exemples avec leurs pairs et vous aider à identifier les domaines dans lesquels l’IA peut apporter le plus de valeur.

4. Le coût de l’IA

Une mise en œuvre réussie de l’IA nécessite des investissements dans l’infrastructure, l’expertise, les composants logiciels, la collecte des données nécessaires et une maintenance continue.

Mais toutes les entreprises ne doivent pas nécessairement repartir de zéro. Beaucoup optent pour des modèles pré-entraînés ou de base, qui sont plus économiques à former. Ces modèles nécessitent uniquement une personnalisation avec des données spécifiques à l’entreprise et la mise en œuvre des directives de la marque. Même si les coûts initiaux peuvent être élevés, avec des améliorations attendues en termes d’efficacité et d’innovation, les dirigeants sont enthousiasmés par l’adoption de l’IA.

5. Sûreté et sécurité

À mesure que l’IA générative devient plus globale, elle doit être utilisée de manière sûre et responsable. Les outils de garde-fou et la gouvernance des données pour les grands modèles de langage (LLM) garantissent que les systèmes d’IA adhèrent aux fonctions prévues et évitent les écarts. Ils aident à fixer des limites dans plusieurs domaines :

• Garde-corps thématiques garder les modèles d’IA concentrés sur des sujets spécifiques et les empêcher d’aborder des sujets sans rapport
• Garde-corps de sécurité contribuer à fournir des réponses précises et appropriées. Ils filtrent le langage inapproprié et garantissent que les références sont fiables
• Garde-corps de sécurité limiter la possibilité de se connecter à des applications tierces, en garantissant que les modèles n’interagissent qu’avec des sources sécurisées
• Gouvernance des données les règles qui contrôlent l’accès aux données en fonction des priorités commerciales et des problèmes de sécurité contribuent à garantir une mise en œuvre éthique et sûre de l’IA

L’IA générative stimule l’innovation, l’efficacité et les capacités de résolution de problèmes tout en gérant les risques. Découvrez comment les chefs d’entreprise peuvent tirer parti de l’IA pour être compétitif sur un marché en évolution rapide.