Libérer les plus grandes opportunités de croissance de l’IA générative

Au cours de l’année dernière, l’IA générative – une forme d’intelligence artificielle capable de composer du texte original, des images, du code informatique et d’autres contenus – est passée d’une curiosité expérimentale à une révolution technologique qui pourrait être l’un des plus grands perturbateurs commerciaux de notre génération. En cours de route, les chefs d’entreprise de tous les secteurs se sont efforcés de développer leurs stratégies d’IA générative, de faire face aux risques potentiels et de déterminer la meilleure action suivante tout en essayant de garder une longueur d’avance sur la concurrence.

Le défi désormais, bien sûr, consiste à séparer le battage médiatique de la réalité pour avancer sur une voie qui a du sens pour les vraies entreprises. Heureusement, même si l’attention portée à l’IA générative est nouvelle, la technologie sous-jacente existe depuis un certain temps et de nombreuses entreprises pionnières ont déjà commencé à ouvrir la voie à des mises en œuvre réussies de qualité commerciale. En fait, notre équipe travaille avec l’IA générative et conversationnelle dans des applications de services professionnels complexes telles que l’assurance, la banque et la santé depuis près d’une décennie, et nous avons tiré des leçons importantes en cours de route.

Où la plus grande transformation se produira-t-elle en premier ?

Premièrement, il est clair que l’IA générative va transformer les entreprises. La vitesse à laquelle la technologie continue de croître et son incroyable capacité à s’améliorer sont tout simplement remarquables. Toute fonction professionnelle qui implique de travailler sur de grandes quantités d’informations pour synthétiser des idées sera touchée par l’IA générative. Mais surtout, cela ne signifie pas que les humains seront exclus de la boucle. Cela signifie simplement que la façon dont nous effectuons notre travail va changer.

Deuxièmement, les leaders de la course aux armements en matière d’IA générative seront ceux qui seront capables d’organiser et d’accéder rapidement à leurs données. Bien que la technologie d’IA générative disponible dans le commerce, telle qu’OpenAI, Google, Amazon et d’autres, soit incroyablement puissante, la clé du succès des initiatives commerciales d’IA générative réside dans la disponibilité de données de référence complètes et faisant autorité pour former le système à un cas d’utilisation spécifique.

Par exemple, certains des cas d’utilisation spécifiques dans lesquels nous constatons actuellement les applications commerciales les plus rapides et les plus percutantes de l’IA générative se situent dans les quatre domaines suivants :

1. Assistance de l’agent dans l’expérience client : Il s’agit d’applications basées sur l’IA qui exploitent l’activité précédente des clients, les historiques de paiement, les transactions et les enregistrements d’investissement pour doter les agents du service client en direct de scripts de réponse efficaces. Les exemples incluent les autorisations préalables d’assurance pour vérifier l’éligibilité à une ordonnance et les conseils et conseils en investissement améliorés par les robots dans les services financiers.

2. Analyse/Rédaction de Contrat : Solutions d’IA générative dans les secteurs de la finance, de l’assurance et du droit qui extraient des informations clés des contrats et des documents juridiques, corrigent les incohérences, identifient les risques et rédigent même des textes juridiques.

3. Audit: Dans les domaines de la finance et de la comptabilité, les entreprises déploient l’IA générative pour analyser 100 % des documents de conformité, remplaçant ainsi l’approche obsolète de conformité basée sur des échantillons.

4. Génération de codes : Dans tous les secteurs, nous voyons des clients utiliser l’IA générative pour écrire du code, détecter les bugs et rationaliser le développement de produits.

Gouvernance des données solide et expertise humaine : ingrédients essentiels

Dans tous ces exemples, des données fiables et l’expertise humaine constituent des différenciateurs essentiels entre les solutions authentiques de qualité commerciale et les simples nouveautés technologiques. Dans des secteurs complexes et hautement réglementés comme l’assurance et les services financiers, il n’est pas possible d’appliquer simplement un chatbot IA prêt à l’emploi à une interface frontale. Pour apporter une réelle valeur ajoutée et atténuer les risques, ces applications doivent comprendre l’ensemble du paysage des données clients, être formées aux nuances spécifiques des cas d’utilisation et produire des résultats précis et facilement vérifiables.

Les premiers dirigeants reconnaissent déjà qu’une gouvernance des données à toute épreuve et des capacités de migration vers le cloud sont des conditions préalables essentielles à une stratégie d’IA générative solide. De même, ils réalisent que le talent humain sera essentiel au succès. De la programmation et de la formation de grands modèles de langage à l’intégration de la technologie dans les flux de travail existants en passant par l’interprétation des nuances dans des sujets spécialisés, une IA générative efficace continuera de nécessiter une intermédiation humaine. Après tout, le véritable potentiel de l’IA générative réside dans le fait d’augmenter nos forces et d’atténuer nos faiblesses, et non de nous rendre superflus.

À mesure que de plus en plus de solutions d’IA générative de qualité commerciale arrivent sur le marché, la distinction entre celles qui améliorent systématiquement les flux de travail et favorisent un meilleur engagement client et celles qui prétendent tout automatiser sans effort en appuyant simplement sur un bouton deviendra tout à fait claire. Alors que nous sommes actuellement au début d’une vague massive d’innovations impliquant l’IA générative, il est crucial pour les entreprises qui intègrent et construisent ces technologies de voir au-delà du battage médiatique et de saisir cette opportunité exceptionnelle de renforcer leurs produits, leurs services et leur main-d’œuvre.

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