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juillet 19, 2018

Comment surmonter l'inertie qui empêche les entreprises de déployer l'IA


L'attention artificielle promet d'énormes nouvelles capacités, mais les difficultés à y parvenir font que la plupart des entreprises procèdent prudemment.


5 min de lecture

Les opinions exprimées par les entrepreneurs sont les leurs.


L'intelligence artificielle (IA) n'est pas seulement «importante» pour l'innovation et les processus de base dans l'organisation du futur, elle est indispensable.

Pour prospérer dans ce futur, les entreprises sont déjà en phase d'exploration pour se transformer en lieux de travail pilotés par l'IA. Mais malgré le niveau d'intérêt élevé dans l'utilisation de l'IA dans les affaires, la mise en œuvre reste assez faible. Selon l'enquête de Gartner sur l'agenda du CIO de 2018, seulement 4% des directeurs de l'information ont mis en œuvre l'IA . Le rapport d'enquête prend soin de noter que nous sommes sur le point de constater une croissance plus importante des déploiements «significatifs»: 46% de plus de DSI ont fait des plans pour la mise en œuvre d'IA en février, lorsque le rapport a été publié. ] L'intelligence artificielle est-elle arrivée à la fonction de vente?

Cela n'arrivera pas instantanément. Tout d'abord, vous devez comprendre votre entreprise en termes d'objectifs, de besoins technologiques et de l'impact que son adoption aura sur les employés et les clients. Beaucoup de choses peuvent mal se passer lorsque vous abordez l'un de ces points. Voici quelques conseils pour vous aider à atteindre une résistance minimale.

1. Traitez l'IA comme une initiative commerciale, et non comme une spécialité technique.

De nombreuses organisations considèrent la mise en œuvre d'AI comme une tâche pour le service informatique. Cette erreur seule pourrait donner lieu à la plupart de vos futurs défis.

AI est une initiative commerciale dans la mesure où une adoption réussie nécessite une participation active tout au long du processus – et non pas simplement lors de son déploiement. Les mêmes personnes actuellement responsables de l'exécution des processus métier quotidiens doivent avoir des rôles réels pour aider à construire et maintenir le modèle piloté par l'intelligence artificielle.

Voici à quoi cela ressemble dans la vie réelle:

  • L'organisation a besoin de collaboration et de soutien de la part des scientifiques et de l'équipe informatique.
  • Il est responsable du déploiement de modèles d'apprentissage automatique. pipeline de données. (La création de ce pipeline est un processus en lui-même, avec des exigences spécifiques pour chacune des tâches multiples.)

Les chances de réussite de l'implémentation IA augmentent lorsque toute l'équipe est à bord pour acquérir des données, les analyser et développer des systèmes pour travailler avec l'information.

Utilisateur: Votre initiative technologique a échoué. Voici pourquoi.

2. Apprenez au personnel à identifier les problèmes que l'IA peut résoudre.

Les entreprises dirigées par l'IA recherchent souvent des scientifiques de données avec une connaissance approfondie de leur activité. Une meilleure approche serait d'enseigner aux employés à identifier les problèmes que l'IA peut résoudre et ensuite guider les travailleurs à créer leurs propres modèles. Les membres de votre équipe comprennent déjà le fonctionnement de votre entreprise. En fait, ils connaissent même les facteurs qui déclenchent des réponses spécifiques de la part des partenaires, des clients et des prospects.

L'informatique peut aider les entreprises à analyser et à comprendre le contexte de chaque modèle. Il peut également planifier son déploiement à l'aide de systèmes pris en charge. Plus précisément, le service informatique devrait pouvoir obtenir des réponses sur des sujets tels que:

  • Le modèle d'utilisation requis par un processus métier particulier
  • La période de latence optimale entre une demande de prédiction et son service.
  • Modèles devant être
  • Tolérance d'un processus métier aux prédictions retardées ou non effectuées.

Les employés qui s'attaquent aux problèmes d'intelligence artificielle peuvent surveiller les processus métier et apprendre à poser les bonnes questions quand cela est important.

(lien vers l'anglais) C'est comment commencer avec l'IA quand tout ce que vous savez est l'acronyme

3. Permettez aux professionnels de développer des modèles d'apprentissage automatique.

Une entreprise qui tente de transformer son périmètre d'exploitation complet en IA peut voir la chronologie un peu lente. L'approche actuelle repose sur la construction manuelle de modèles d'apprentissage automatique. Lorsqu'on leur a demandé, les chefs d'entreprise ont classé le temps de valeur parmi les plus grands défis. Les personnes interrogées dans le sondage Gartner ont révélé que leurs équipes mettaient en moyenne 52 jours pour construire un modèle prédictif et encore plus longtemps pour le déployer en production. Les équipes de gestion ont souvent peu de moyens pour déterminer la qualité du modèle, même après des mois de développement par les scientifiques.

Une plate-forme automatisée pourrait transformer l'économie d'AI en produisant des modèles d'apprentissage automatique en quelques heures voire minutes. Une telle plate-forme devrait également permettre aux chefs d'entreprise de comparer plusieurs modèles en termes de précision, de latence et d'analyse afin de sélectionner le modèle le mieux adapté à chaque tâche.

Doter votre personnel des outils et des compétences appropriés c'est optimisé pour votre entreprise. De plus, les plateformes automatisées peuvent les aider à créer les modèles dont elles ont besoin pour transformer les processus

Utilisateur: Marcher avec l'IA: repérer, stocker et nettoyer les données dont vous avez besoin

Compte tenu des nombreux défis auxquels les entreprises sont confrontées lors du déploiement de l'IA, il est compréhensible que beaucoup restent à la traîne. Les organisations qui ont surmonté ces obstacles peuvent attester du pouvoir de l'IA de révolutionner l'entreprise grâce à l'amélioration des processus et à l'augmentation de la productivité des employés.

Les technologies d'utilisation finale nécessitent une participation humaine en tant qu'intrant. Sans créateurs humains, la technologie ne peut pas se transformer en rôles humains.




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