Une croissance incontrôlable ?
Si 2023 était l’année de l’exploration de l’IA, alors 2024 sera l’année de l’action. Selon Forrester, les investissements dans les logiciels d’IA augmenteront 50 % plus rapidement que l’ensemble du marché des logiciels. Une récente Enquête PagerDuty a également révélé que 71 % des entreprises cherchent à accroître leurs investissements dans l’IA et l’apprentissage automatique (ML) au cours de l’année prochaine. Cet investissement rapide et cette expansion dans les outils d’IA au sein des entreprises posent un problème particulier aux DSI, qui doivent s’assurer que tous les membres de l’organisation utilisent l’IA de manière conforme.
Étant donné que les données de formation constituent le fondement de tous les modèles GenAI, les organisations doivent garantir la propreté et la fiabilité de leurs données, ainsi que leur gestion éthique. En améliorant la sécurité, en réduisant les risques et en stimulant la croissance des revenus parmi priorités des organisations Pour l’utilisation de l’IA, les DSI devront prendre en compte un certain nombre de facteurs lors de l’élaboration de leur stratégie en matière d’IA.
Une question de données
Les données sont la pierre angulaire de l’IA. Les données introduites dans un modèle d’IA lors de sa phase de formation sont la seule source d’informations dont il peut s’inspirer tout au long du cycle de vie du modèle et dictent son utilité. Lors de la création de ces ensembles de données, il est d’une importance vitale pour les DSI de s’assurer que les données exploitées par leur organisation ont un sens éthique et moral. Dans le même temps, ils doivent également être en mesure de réaliser une analyse de rentabilisation efficace pour exploiter ces données. Cela contribuera à garantir que leur organisation utilise l’IA de manière conforme, ce qui peut s’avérer particulièrement difficile compte tenu du rythme effréné des changements dans la réglementation de l’IA.
Pour soutenir ce processus de conformité, les DSI doivent mettre en œuvre des processus efficaces de gestion des données dans toute leur organisation. Les approches traditionnelles et cloisonnées doivent être modifiées pour permettre la circulation des données entre les équipes au sein de chaque organisation. Le partage d’informations entre départements doit devenir la norme pour une utilisation efficace de l’IA. Après tout, lorsqu’un modèle GenAI est formé sur les grandes quantités de données et d’informations historiques qui existent dans l’ensemble d’une organisation, il peut fournir des recommandations intelligentes et automatiser les tâches répétitives. Cela peut réduire considérablement la charge cognitive des processus chronophages, tels que la résolution d’incidents.
Risque et opportunité : un exercice d’équilibre crucial
La priorité absolue la plus courante pour responsables techniques améliore la sécurité de leur organisation (29 %). Avec cet objectif à l’esprit, les DSI doivent veiller à ce que l’introduction de nouveaux outils GenAI ne mette pas en péril leur activité.
Avant qu’une équipe ne commence à utiliser les outils GenAI, il doit y avoir une évaluation approfondie des risques sur la manière dont ceux-ci affecteront les opérations. Compte tenu de la quantité de données sensibles qui peuvent être introduites dans les outils GenAI, cela nécessite une évaluation pour identifier et atténuer les risques potentiels dans chaque département d’une organisation. Les facteurs que cette évaluation doit couvrir comprennent la sécurité des données, la confidentialité, l’équité et la responsabilité. Mais avant tout, la considération clé tout au long de cette évaluation des risques doit être que l’utilisation de GenAI ne doit jamais compromettre la capacité de votre organisation à faire des affaires : elle doit être un facteur de réussite commerciale.
À quoi ressemble une bonne stratégie GenAI ?
Avec 72% des organisations En donnant la priorité aux investissements dans l’IA et le ML, il est essentiel pour les DSI – quel que soit leur secteur d’activité – de se tourner vers les pionniers de l’IA pour trouver les éléments constitutifs de leur stratégie GenAI – ainsi que de comprendre où ils devraient tirer parti de l’IA et où ils ne devraient pas.
Les DSI doivent suivre trois étapes pour diriger le développement de la stratégie GenAI de leur organisation et s’assurer que tous les outils GenAI utilisés apportent un avantage direct à l’entreprise. La première consiste à développer un cadre solide pour la gestion et la sécurité des données, en formant un groupe interfonctionnel réunissant les membres de différentes équipes. Cela doit inclure les équipes de conformité, de risque, juridiques, de sécurité et de données de l’organisation, mais peut également être étendu pour inclure le marketing et d’autres départements susceptibles d’utiliser GenAI pour soutenir leur travail.
La deuxième étape consiste à identifier les opportunités commerciales dans lesquelles GenAI peut être gagnant pour l’entreprise ou pour les clients, afin que l’utilisation de tout outil GenAI soit soutenue par une analyse de rentabilisation solide, plutôt que d’utiliser les outils d’IA pour eux-mêmes. Enfin, les DSI doivent être disposés à expérimenter et à explorer « l’art du possible ». Bien que cela doive se produire parallèlement aux cas d’utilisation de GenAI précédemment définis, cela peut également offrir une opportunité d’innovation utilisant GenAI qui peut générer d’énormes avantages pour une organisation.
Pour en savoir plus, visitez-nous ici.
mai 16, 2024
Comment les DSI peuvent-ils élaborer une stratégie d’IA générative efficace ?
Une croissance incontrôlable ?
Si 2023 était l’année de l’exploration de l’IA, alors 2024 sera l’année de l’action. Selon Forrester, les investissements dans les logiciels d’IA augmenteront 50 % plus rapidement que l’ensemble du marché des logiciels. Une récente Enquête PagerDuty a également révélé que 71 % des entreprises cherchent à accroître leurs investissements dans l’IA et l’apprentissage automatique (ML) au cours de l’année prochaine. Cet investissement rapide et cette expansion dans les outils d’IA au sein des entreprises posent un problème particulier aux DSI, qui doivent s’assurer que tous les membres de l’organisation utilisent l’IA de manière conforme.
Étant donné que les données de formation constituent le fondement de tous les modèles GenAI, les organisations doivent garantir la propreté et la fiabilité de leurs données, ainsi que leur gestion éthique. En améliorant la sécurité, en réduisant les risques et en stimulant la croissance des revenus parmi priorités des organisations Pour l’utilisation de l’IA, les DSI devront prendre en compte un certain nombre de facteurs lors de l’élaboration de leur stratégie en matière d’IA.
Une question de données
Les données sont la pierre angulaire de l’IA. Les données introduites dans un modèle d’IA lors de sa phase de formation sont la seule source d’informations dont il peut s’inspirer tout au long du cycle de vie du modèle et dictent son utilité. Lors de la création de ces ensembles de données, il est d’une importance vitale pour les DSI de s’assurer que les données exploitées par leur organisation ont un sens éthique et moral. Dans le même temps, ils doivent également être en mesure de réaliser une analyse de rentabilisation efficace pour exploiter ces données. Cela contribuera à garantir que leur organisation utilise l’IA de manière conforme, ce qui peut s’avérer particulièrement difficile compte tenu du rythme effréné des changements dans la réglementation de l’IA.
Pour soutenir ce processus de conformité, les DSI doivent mettre en œuvre des processus efficaces de gestion des données dans toute leur organisation. Les approches traditionnelles et cloisonnées doivent être modifiées pour permettre la circulation des données entre les équipes au sein de chaque organisation. Le partage d’informations entre départements doit devenir la norme pour une utilisation efficace de l’IA. Après tout, lorsqu’un modèle GenAI est formé sur les grandes quantités de données et d’informations historiques qui existent dans l’ensemble d’une organisation, il peut fournir des recommandations intelligentes et automatiser les tâches répétitives. Cela peut réduire considérablement la charge cognitive des processus chronophages, tels que la résolution d’incidents.
Risque et opportunité : un exercice d’équilibre crucial
La priorité absolue la plus courante pour responsables techniques améliore la sécurité de leur organisation (29 %). Avec cet objectif à l’esprit, les DSI doivent veiller à ce que l’introduction de nouveaux outils GenAI ne mette pas en péril leur activité.
Avant qu’une équipe ne commence à utiliser les outils GenAI, il doit y avoir une évaluation approfondie des risques sur la manière dont ceux-ci affecteront les opérations. Compte tenu de la quantité de données sensibles qui peuvent être introduites dans les outils GenAI, cela nécessite une évaluation pour identifier et atténuer les risques potentiels dans chaque département d’une organisation. Les facteurs que cette évaluation doit couvrir comprennent la sécurité des données, la confidentialité, l’équité et la responsabilité. Mais avant tout, la considération clé tout au long de cette évaluation des risques doit être que l’utilisation de GenAI ne doit jamais compromettre la capacité de votre organisation à faire des affaires : elle doit être un facteur de réussite commerciale.
À quoi ressemble une bonne stratégie GenAI ?
Avec 72% des organisations En donnant la priorité aux investissements dans l’IA et le ML, il est essentiel pour les DSI – quel que soit leur secteur d’activité – de se tourner vers les pionniers de l’IA pour trouver les éléments constitutifs de leur stratégie GenAI – ainsi que de comprendre où ils devraient tirer parti de l’IA et où ils ne devraient pas.
Les DSI doivent suivre trois étapes pour diriger le développement de la stratégie GenAI de leur organisation et s’assurer que tous les outils GenAI utilisés apportent un avantage direct à l’entreprise. La première consiste à développer un cadre solide pour la gestion et la sécurité des données, en formant un groupe interfonctionnel réunissant les membres de différentes équipes. Cela doit inclure les équipes de conformité, de risque, juridiques, de sécurité et de données de l’organisation, mais peut également être étendu pour inclure le marketing et d’autres départements susceptibles d’utiliser GenAI pour soutenir leur travail.
La deuxième étape consiste à identifier les opportunités commerciales dans lesquelles GenAI peut être gagnant pour l’entreprise ou pour les clients, afin que l’utilisation de tout outil GenAI soit soutenue par une analyse de rentabilisation solide, plutôt que d’utiliser les outils d’IA pour eux-mêmes. Enfin, les DSI doivent être disposés à expérimenter et à explorer « l’art du possible ». Bien que cela doive se produire parallèlement aux cas d’utilisation de GenAI précédemment définis, cela peut également offrir une opportunité d’innovation utilisant GenAI qui peut générer d’énormes avantages pour une organisation.
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