Leadership à l’ère de l’IA + AWS

L’intelligence artificielle a réussi à passer des laboratoires de recherche aux conversations de salle de conférence. Aujourd’hui, chaque chef de technologie est sous pression pour «faire l’IA». Les clients veulent des expériences personnalisées, les concurrents incorporent l’IA dans leurs offres et les investisseurs s’attendent à une stratégie claire de l’IA dans chaque feuille de route.

Mais voici la dure vérité: la majorité des projets d’IA ne parviennent pas à évoluer. Gartner déclare que 85% des initiatives de l’IA ne sont pas mises en œuvre. Les raisons sont toujours les mêmes: une mauvaise gouvernance, un coût élevé des infrastructures, des problèmes de conformité et un manque d’implication dans les activités de l’organisation.

Le défi n’est pas de savoir s’il faut utiliser l’IA, mais comment le faire d’une manière qui équilibre de nouvelles idées avec la sécurité, les règles et la discipline financière. C’est là que AWS a un avantage en leadership. Avec des services comme le fondement, le sagemaker, la connexion et le lex, les chefs de technologie peuvent exploiter le potentiel de l’IA sans prendre de risques inutiles.

Du battage médiatique à la valeur commerciale mesurable

L’adoption de l’IA a connu de nombreux cycles de battage médiatique. De nombreuses organisations se sont précipitées pour gérer la preuve de concept (POCS), pour se retrouver avec des grappes GPU coûteuses et peu pour montrer le CFO. Le véritable défi de leadership passe de l’expérimentation à l’impact à l’échelle de l’entreprise.

Cela nécessite trois choses:

Évolutivité – Un modèle qui fonctionne dans le laboratoire peut-il résister aux limites du système informatique sur le terrain?
Gouvernance – L’organisation peut-elle protéger la loi et maintenir l’utilisation des données ouvertes à l’examen public et être responsable de sa garde?
Intégration – La fonction d’IA se connecte-t-elle facilement aux systèmes orientés clients et aux opérations de processus métier?
Les extensions ont concentré son portefeuille AI / ML sur ces questions particulières. Cela permet aux dirigeants de faire un impact sans partir de zéro.

Souilture Amazon: la passerelle de l’IA générative

La montée des modèles de grands langues (LLMS) a créé une excitation énorme et un risque énorme. La formation d’un LLM à partir de zéro peut coûter des dizaines de millions de dollars, et les gérer à grande échelle peut paralyser les budgets des infrastructures.

Le substratum rocheux d’Amazon fournit un chemin plus intelligent: il donne aux entreprises l’accès à plusieurs modèles de fondation de fournisseurs comme Anthropic, AI21 Labs, Cohere et Amazon lui-même – tout au long d’une API gérée.

Cette flexibilité change la donne pour les dirigeants:

Non verrouillage–dans: Expérimentez avec plusieurs modèles pour trouver le bon ajustement.
Sécurité par conception: Gardez les données d’entreprise privées tout en améliorant ou à la mise à la terre des modèles.
Les coûts deviennent instantanément prévisibles: Pas d’investissements importants et initiaux sur les GPU, mais plutôt un modèle de paiement.
Par exemple: United Airlines utilise le substratum rocheux d’Amazon pour alimenter un assistant de voyage en AI génératif qui aide rapidement les passagers à liter des vols. Plutôt que de créer des infrastructures en interne, ils ont évolué rapidement tout en gardant des données clients sensibles en sécurité.

Sagemaker: Enterprise AI sans le chaos

Les projets d’apprentissage automatique échouent souvent en raison de la complexité opérationnelle, des outils déconnectés, des déploiements manuels et un manque de surveillance. Amazon Sagemaker résout cela en offrant un environnement géré complet pour la préparation des données, la formation des modèles, le déploiement et la surveillance.

Pour les chefs de technologie, cela signifie:

Temps de valeur: En quelques jours, le pilote automatique de Sagemaker peut construire et optimiser un modèle. Tandis que l’effort manuel prendrait plusieurs mois pour atteindre le même résultat.
Gouvernance: Le pilote automatique de Sagemaker intègre les attributs nécessaires de la conformité, tels que l’explication et les biais – cela garantit que l’organisation s’adapte aux exigences de conformité en évolution de l’IA.
Échelle: Passer des charges de travail de petites expériences à des milliers de points de terminaison de production facilement.
Par exemple: Siemens Mobility utilise Sagemaker pour prédire avec précision les besoins de maintenance des trains. Cela réduit les temps d’arrêt et permet d’économiser des millions de coûts opérationnels. Au lieu d’assembler une pile de sciences des données, SageMaker leur a permis de se concentrer sur les résultats commerciaux.

Connect + Lex: AI où les clients le ressentent

L’IA a le plus grand impact lorsque les clients en font directement. AWS le montre à l’aide d’Amazon Connect (Cloud Contact Center) et d’Amazon Lex (Conversational AI).

Ensemble, ces technologies aident les entreprises à automatiser leurs travaux de service banal et à produire des conversations plus naturelles.

Amazon Connect réduit les dépenses du centre d’appels jusqu’à 80% par rapport aux configurations traditionnelles.
Amazon Lex aide à avoir des conversations naturelles via la voix et le chat, permettant le libre-service intelligent.
Exemple: Intuit utilise Amazon Lex avec Connect pour gérer les demandes de routine de taxe et de comptabilité pour des millions de clients. Cette configuration détourne jusqu’à 40% des appels et améliore les scores de satisfaction des clients.

Ceci est un exemple clair pour les experts technologiques que l’IA peut aider à accroître l’efficacité tout en améliorant l’expérience utilisateur en même temps.

Équilibrer l’innovation avec la responsabilité

L’IA a beaucoup de potentiel, mais l’utiliser sans directives appropriées peut mettre les entreprises à des risques financiers, juridiques et de réputation. Les experts de l’IA doivent garder cela à l’esprit et construire des cadres sécurisés à chaque étape du processus d’adoption.

AWS soutient cet équilibre en fournissant:

Sécurité: Encryption via AWS KMS, VPC privés pour les modèles et contrôles IAM détaillés.
Conformité: Certifications pour les soins de santé (HIPAA), la finance (PCI DSS) et les charges de travail gouvernementales.
Visibilité des coûts: Des outils comme AWS Cost Explorer et Budgets aident les dirigeants à mieux gérer leurs finances.
Par exemple: Un fournisseur mondial de soins de santé a utilisé le sagemaker et le substratum rocheux pour maintenir la conformité HIPAA en gardant toutes les données PHI dans le cadre sécurisé d’AWS. Leur plateforme d’engagement des patients, tirée par l’IA, a amélioré le taux d’adhésion à la nomination de 20%, indiquant à la fois l’innovation et la responsabilité.

Les métriques qui comptent

Pour les leaders de la technologie, l’IA ne consiste pas à poursuivre des mesures superficielles; Il s’agit de lier les résultats directement à la valeur commerciale. Voici trois aspects pratiques à considérer:

1 et 1 Gains d’efficacité – Le temps et l’argent économisées (par exemple, connectez la réduction des coûts de soutien jusqu’à 80%)

2 Élévation des revenus – Le rôle de l’IA dans le soutien de nouvelles entreprises et de la rétention de la clientèle (par exemple, la personnalisation entraînant une augmentation des ventes de 10 à 15% de la vente au détail).

3 et 3 Réduction des risques – quantité de risque minimisé par le biais de workflows d’IA prêts pour la conformité.

En alignant les projets d’IA sur les mesures susmentionnées, les dirigeants peuvent aider à montrer le retour sur investissement aux conseils et aux investisseurs.

L’impératif de leadership

Aujourd’hui, les leaders de la technologie sont confrontés à un double défi:

S’adapter rapidement pour exploiter les opportunités axées sur l’IA tout en alignant des étapes efficaces pour éviter les faux pas.
Attendre trop longtemps peut entraîner un risque, car cela pourrait conduire à prendre du retard sur les concurrents.
Se précipiter avec négligence entraîne des problèmes de conformité et des coûts élevés.

La voie gagnante réside dans la discipline stratégique. Des services comme le fondement, SageMaker, Connect et Lex offrent les outils pour une adoption responsable et évolutive d’IA. Les dirigeants qui maîtrisent ces outils n’utilisent pas seulement la technologie; Ils façonnent l’avenir de leurs organisations.

À l’ère de l’IA et de l’AWS, le leadership ne consiste pas à montrer que vous pouvez expérimenter avec l’IA. Il s’agit de montrer qu’il peut être utilisé efficacement et de manière responsable, conduisant à des résultats commerciaux mesurables.

Pensée de clôture

La conversation sur l’IA a changé. Il ne s’agit plus de « Pouvons-nous faire l’IA? » La question que chaque conseil pose les chefs de file de la technologie est: «Pouvons-nous faire l’IA de manière responsable, en toute sécurité et à profit?»

Avec AWS, la réponse ne doit pas être incertaine. Cela peut être oui, aujourd’hui.