La préparation est la clé du succès de l’IA en 2022

L’intelligence artificielle diffère des innovations technologiques précédentes d’une manière cruciale : ce n’est pas simplement une autre plate-forme à déployer, mais un changement fondamental dans la façon dont les données sont utilisées. En tant que tel, cela nécessite une refonte substantielle de la manière dont l’entreprise collecte, traite et finalement déploie les données pour atteindre les objectifs commerciaux et opérationnels.

Ainsi, même s’il peut être tentant d’introduire l’IA dans des environnements hérités aussi rapidement que possible, une ligne de conduite plus sage serait d’adopter une approche plus prudente et réfléchie. Une chose à garder à l’esprit est que l’IA est seulement aussi bonne que les données auxquelles elle peut accéder, donc le renforcement à la fois de l’infrastructure et des processus de gestion et de préparation des données jouera un rôle important dans le succès ou l’échec des futures initiatives basées sur l’IA.

Qualité et quantité

Selon Open Data Science, la nécessité de favoriser de grandes quantités de données de haute qualité est primordiale pour que l’IA donne des résultats positifs. Afin de fournir des informations précieuses et de permettre aux algorithmes intelligents d’apprendre en permanence, l’IA doit se connecter avec les bonnes données dès le départ. Les organisations doivent non seulement développer des sources de données de haute qualité avant d’investir dans l’IA, mais elles doivent également réorienter l’ensemble de leur culture afin que tout le monde, des scientifiques des données aux travailleurs du savoir métier, comprenne les besoins en données de l’IA et comment les résultats peuvent être influencés. par le type et la qualité des données introduites dans le système.

De cette façon, l’IA n’est pas simplement un développement technologique, mais un changement culturel au sein de l’organisation. En assumant de nombreuses tâches répétitives et répétitives qui ont tendance à ralentir les processus, l’IA modifie la nature du travail humain pour englober des efforts plus créatifs et stratégiques, augmentant ainsi la valeur des données, des systèmes et des personnes pour le modèle commercial global. Pour y parvenir, cependant, l’IA doit être déployée de manière stratégique, et non au hasard.

Avant d’investir dans l’IA, le cabinet de conseil en technologie New Line Info recommande une analyse approfondie de tous les processus pour voir où l’intelligence peut avoir le plus d’impact. Une partie de cet examen devrait inclure les innombrables façons dont l’IA peut nécessiter de nouvelles méthodes de communication de données et le développement de tout nouveaux cadres pour une modélisation et des prévisions efficaces. L’objectif ici n’est pas de produire des gains sporadiques ou des initiatives ponctuelles, mais de favoriser une transformation plus holistique des opérations de données et des expériences utilisateur.

De par sa nature même, cette transformation sera évolutive et non révolutionnaire. Il n’y a pas de ligne dure entre l’entreprise d’aujourd’hui et une entreprise futuriste intelligente, de sorte que chaque organisation devra se frayer un chemin à travers les bois. Sur Inside Big Data récemment, l’architecte de solutions Provectus Rinat Gareev a identifié sept étapes pour l’adoption de l’IA, en commençant par déterminer exactement ce que vous espérez en faire. L’IA peut être adaptée à presque n’importe quel environnement et optimisée pour n’importe quelle tâche, il est donc crucial de disposer d’un moyen d’évaluer son succès dès le départ.

Tracez la voie à suivre pour l’IA

En outre, les organisations doivent identifier les cas d’utilisation prioritaires et établir des feuilles de route de développement pour chacun en fonction de la faisabilité technique, du retour sur investissement et d’autres facteurs. Ce n’est qu’alors que vous devriez passer à une base générale pour une mise en œuvre à grande échelle et une mise à l’échelle rapide dans l’ensemble de l’organisation, non pas pour achever un jour cette transformation, mais pour créer perpétuellement un écosystème de données plus efficace et plus efficace.

Cependant, la chose la plus importante à garder à l’esprit à propos de l’IA est peut-être qu’elle n’est pas une solution miracle pour tout ce qui afflige l’entreprise. Comme l’a souligné récemment Roberto Torres de CIO Dive, il existe actuellement un écart entre ce qui est possible et ce qui est attendu de l’IA, et cette déconnexion nuit à la mise en œuvre. Parfois, les limites résident dans l’IA elle-même, car les gens en viennent à penser qu’une intelligence basée sur des algorithmes est capable d’exploiter bien plus qu’elle ne peut réellement accomplir. Mais des problèmes peuvent également survenir au sein de l’infrastructure de support, dans la préparation des données, comme mentionné ci-dessus, ou parfois en appliquant simplement un modèle d’IA donné au mauvais processus.

Le fait est que l’entreprise n’a fait que les tout premiers pas d’un long voyage vers un nouveau paradigme culturel, et il y aura sans aucun doute de nombreux faux pas, détours et volte-face en cours de route. Ainsi, s’il est important de vous salir les mains avec l’IA le plus tôt possible, vous devez également faire une pause et déterminer ce que vous devez faire pour vous préparer à ce changement et ce que vous espérez en tirer.