Du débutant aux meilleures pratiques: l'IA grandit

Partie 4 de la série « The Secret Behind the Intelligent Enterprise »

Avec un grand enthousiasme pour l'expérimentation, le battage médiatique et l'investissement, l'intelligence artificielle (IA) est souvent considérée comme la réponse technologique à chaque problème commercial envisageable. Et certaines entreprises – des entreprises bien établies aux startups en plein essor – utiliseront même ce terme avec une grande facilité et fréquence pour faire en sorte que les produits, services et expériences paraissent avant-gardistes et compétitifs.

Les progrès souvent attribués à l'IA, bien que , sont souvent vendus à un niveau conceptuel qui n'a pas encore été construit ou clairement défini. Dans la plupart des cas, les innovations de l'IA ne sont rien de plus que de simples scénarios fonctionnant sur des modèles de régression linéaire qui promettent des résultats qui surprennent, connectent et engagent les clients et les employés de manière transparente.

Mais ne vous y trompez pas: l'IA est plus qu'un simple capacité unique qui s’exécute sur des règles prédéfinies basées sur les données. La véritable innovation de l'IA crée une logique qui permet aux systèmes d'entreprise d'apprendre et d'affiner leurs réponses, même au point de gérer les anomalies.

Expérimenter le vaste potentiel de l'IA

Nous avons tous vu comment l'IA permet de nouvelles expériences d'interaction, mais sa vraie puissance va encore plus loin. De l'automatisation de tâches répétitives de faible valeur à la mise en lumière d'informations jusque-là inconnues, la technologie permet des cas d'utilisation qui évoluent à la demande et de manière exponentielle – une amélioration spectaculaire par rapport à la trajectoire typiquement linéaire des processus métier actuels.

Pour réaliser le plein potentiel de l'IA, il faut les entreprises à s'éloigner d'une approche basée sur des règles et à passer à une résolution automatisée en tirant parti des analyses prédictives et prescriptives. Cette approche peut permettre la mise en correspondance de solutions avec des réponses rapides et pertinentes aux questions techniques, des interfaces conversationnelles intégrées dans les applications existantes pour fournir une assistance à la demande et des services de traduction automatisés pour les plates-formes de collaboration.

La clé pour obtenir de tels avantages compétitifs grâce à chaque investissement en IA. optimise les opérations techniques et les processus métier associés, par exemple:

• Rendre les données d'entreprise plus accessibles et plus significatives: Encourager les employés à faire évoluer leurs processus et leurs comportements de travail quotidiens en augmentant l'intelligence d'affaires avec le client, l'expérience utilisateur, l'appareil et Internet des données (IoT). Cette approche stratégique ouvre la porte non seulement à de nouveaux modèles commerciaux, mais aussi à un traitement et à une prise de décision meilleurs, plus rapides et même automatisés. Par exemple, des algorithmes peuvent être construits avec des outils de science des données pour améliorer la transparence opérationnelle et la perspicacité très convoitées.

• Révolutionnez la prise de décision avec une nouvelle tournure sur l'analyse des données: Produisez des analyses d'une manière qui va au-delà du traditionnel, froid Mesures de ROI pour enrichir et amplifier la prise de décision. Par exemple, la présentation des données avec une vue hyper-dimensionnelle permet de découvrir des modèles et de repérer les valeurs aberrantes que les humains ne peuvent normalement pas voir. De plus, les données causales et la pensée combinatoire permettent aux décideurs de s'engager dans une réflexion contre-factuelle.

Surmonter les défis, dynamiser l'innovation intelligente

L'innovation en matière d'IA a longtemps été assimilée à des initiatives telles que les voitures autonomes, les soins médicaux vitaux. thérapies, amélioration de la sécurité des consommateurs, consommation durable des ressources naturelles et chaînes d'approvisionnement hautement réactives. Mais tous ces progrès ne sont que le début de ce que nous verrons se dérouler au cours de cette nouvelle décennie.

Maintenant, l'IA mûrit au point où il est possible de fournir des résultats prévisibles, d'améliorer l'efficacité et de personnaliser les expériences – quels que soient le modèle commercial et l'industrie

En comprenant les défis et les risques émergents, les entreprises peuvent tirer parti des capacités de l'IA de manière opportuniste. Mais plus important encore, ils peuvent créer un système sous-jacent de technologie et de lacs de données pour exploiter le potentiel toujours grandissant de la numérisation en interne et sur le marché mondial.

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