Où penser grand ne veut pas dire être grand

Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur – ces technologies émergentes font la une des journaux avec des cascades publicitaires et des avancées préliminaires pour les géants de l'industrie aux moyens économiques. Alors que la plupart des PDG et des hauts dirigeants s'empressent de considérer le prochain niveau d'analyse analytique prédictive plus comme un tour de passe-passe que comme argument commercial, un segment croissant d'entreprises de taille moyenne commence à leur prouver le contraire.

“ Tirer le meilleur parti de l’apprentissage automatique: leçons de 5 apprenants rapides », une étude SAP menée par l’Economist Intelligence Unit (EIU), indique que les petites entreprises (32%) et les entreprises de taille moyenne (42%) utilisent au moins un processus métier. Cette constatation est une différence radicale par rapport aux taux d’adoption des grandes entreprises (26%), qui disposent traditionnellement des ressources (que leurs plus petits concurrents n’ont pas) pour mettre en œuvre une technologie aussi intelligente.

Contrairement au battage médiatique qui entoure machine learning les progrès réalisés par les petites et moyennes entreprises dans ce domaine sont profondément enracinés dans la croissance future. Comme le montre l'analyse d'EIU, ce niveau d'adoption est axé sur l'évolution des modèles commerciaux pour offrir une valeur sans précédent aux clients et sur les avantages concurrentiels ouverts qui remodèlent les industries.

Les petites et moyennes entreprises égalent le terrain de jeu avec l'apprentissage automatique

Il est vrai que les grandes entreprises ont la taille, l’argent et les ressources nécessaires pour tirer quelques avantages importants de la technologie. Les investissements dans l’apprentissage automatique vont dans une direction différente. En fait, les petites et moyennes entreprises ont une affinité plus directe avec l'apprentissage automatique car, comme le rapport EIU l'a mentionné, elles ne rencontrent pas la même résistance interne que la plupart des grandes entreprises au partage de données.

Prenez, par exemple, . Automotive Resources International (ARI). La plus grande société privée de gestion de flotte au monde porte la logistique à un niveau supérieur en permettant aux clients de rassembler et d'analyser des données sur chaque aspect de ses opérations.

Avec des données basées sur des capteurs Grâce à la collecte et à l’analyse en temps réel, ARI propose à ses clients de nouveaux produits, services et analyses convaincants pour leur permettre de mieux comprendre le fonctionnement de leur flotte. Les clients peuvent évaluer les données, y compris l'activité du conducteur, la consommation de carburant et les coûts de réparation, afin de déterminer les domaines dans lesquels ils peuvent réduire les pertes de temps et d'argent, et comment ils peuvent ajuster leur stratégie commerciale pour une meilleure gestion et réduire les coûts pour leurs clients.

Markgraflich Badisches Weinhaus bénéficie des fruits de la technologie d’apprentissage automatique. Cette joint-venture entre une entreprise viticole familiale multigénérationnelle et un important fournisseur de vins mousseux et de spiritueux allie patrimoine et technologie de pointe pour servir plus personnellement sa clientèle raffinée et mondiale avec des bouteilles de vin de qualité supérieure sur mesure.

De la vigne au verre, l’entreprise gère tout son cycle de vie grâce à un progiciel ERP prêt à l’avenir et à l’analyse avancée – reliant les viticulteurs et les clients aux canaux de distribution de la vigne, au vignoble. Les viticulteurs ont accès aux données générées par les capteurs de vignoble qui surveillent les conditions météorologiques, la fertilisation et les conditions de récolte pour obtenir la transparence et la compréhension dont ils ont besoin pour optimiser la qualité de leurs produits finis. De plus, les consommateurs ont une occasion sans précédent d'utiliser cette même information pour connaître l'histoire du vin qu'ils apprécient.

La numérisation de prochaine génération façonne profondément l'avenir des entreprises en croissance

Avec un meilleur accès à une puissance de calcul et à des volumes de données substantiels. Dans le nuage, des entreprises de taille moyenne, telles que Markgraflich Badisches Weinhaus et ARI, utilisent des innovations en apprentissage automatique pour réduire l'écart qui les sépare de leurs concurrents plus importants. Ils acquièrent non seulement une approche simple et rapide pour améliorer l'expérience client et l'efficacité opérationnelle, mais ils accélèrent également leur réponse à la dynamique du marché avec une précision décisionnelle et des économies de coûts.

Modifiez votre perception de l'apprentissage automatique par les entreprises. buzz à l'impératif stratégique. Lisez l'étude SAP " Tirer le meilleur parti de l'apprentissage automatique: leçons de 5 apprenants rapides ", réalisée par l'Economist Intelligence Unit.

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