Le succès de votre stratégie d’IA dépend du développement de ces 5 compétences

Le terme « intelligence artificielle » a été inventé par James McCarthy en 1955. En moins de 70 ans, l’IA est passée du statut de concept scientifique à celui de réalité. 

Que l'IA soit 

Le potentiel de transformation indéniable de l’IA provoque des bouleversements dont l’impact économique se chiffre en milliers de milliards de dollars.  

En fait, l’IA contribuera 15.7 billions de dollars par an à l’économie mondiale d’ici 2030 ; c’est plus que la production actuelle de la Chine et de l’Inde réunies.  

Pour être honnête, compte tenu du rythme actuel d’adoption de l’IA et Des milliards versés Si l’on considère la recherche de pointe, le chiffre de 15 XNUMX milliards de dollars semble, au mieux, conservateur. 

Le jeu du billion de dollars 

Alors, avec des milliards de dollars en jeu, comment les entreprises peuvent-elles capitaliser sur l'IA ? La réponse instinctive est d'investir dans leurs propres initiatives d'IA, et c'est ce que les entreprises ont commencé à faire après ChatGPT. En fait, Étude « État de GenAI » 2024 de Deloitte a constaté que la majorité (67 %) des entreprises prévoient d’augmenter ou ont déjà augmenté leurs investissements dans l’IA.  

Puisque des milliards de dollars sont investis dans la recherche en IA, tout va bien, n'est-ce pas ? Il est clair que les entreprises doivent voir un retour sur investissement (ou au moins la promesse d'un retour sur investissement) non seulement pour continuer à dépenser, mais aussi pour les augmenter.  

Cela semble être le cas pour la plupart des entreprises, mais en juillet 2024, Gartner Ils ont prédit qu'environ 30 % des projets d'IA seraient abandonnés d'ici la fin de 2025. Ils ont cité la mauvaise qualité des données, des contrôles de risques inadéquats, l'escalade des coûts ou une valeur commerciale peu claire comme raisons de cet abandon.  

En d’autres termes, il y a des milliards de dollars à gagner. Les entreprises investissent davantage dans leurs initiatives d’IA. Et enfin, tout le monde ne réussira pas dans sa quête d’IA. Si l’on en croit Gartner, le taux d’échec sera de 30 %. Cela dit, comment les entreprises peuvent-elles garantir que leurs initiatives d’IA connaissent un succès modéré ou retentissant ? Cela commence par une stratégie d’IA avec une base de données solide. 

Traitement intelligent des documents x GenAI : principaux enseignements de 2024

L’IA générative (GenAI) bouleverse les industries et trouve des centaines de cas d’utilisation, avec des centaines de milliards de dollars investis dans la recherche sur l’IA chaque année. Notre rapport examine en profondeur ce qui fait de l’IDP un investissement rentable pour les entreprises qui cherchent à accélérer l’adoption de l’IA dans leurs flux de travail.

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Tout commence par la bonne stratégie d'IA 

IBM définit La « stratégie d’IA » comme guide et feuille de route pour les organisations afin de relever les défis associés à la mise en œuvre de l’IA, de développer les capacités nécessaires et de définir ses objectifs.  

En termes plus simples, les initiatives d’IA doivent s’aligner sur les objectifs commerciaux plus larges pour extraire une valeur significative de l’IA et maximiser son impact.  

Mais il y a un hic. 

La bonne stratégie d’IA ne se limite pas à l’IA. Il s’agit de maîtriser un ensemble de compétences clés dans les bonnes combinaisons dans les cinq dimensions suivantes : données,, AI, stratégie organisationnelle, culture et talent. 

Cela signifie que votre stratégie d'IA ne doit pas seulement inclure des capacités d'IA fondamentales telles que les plateformes cloud, les plateformes de données, l'architecture et la gouvernance, mais également englober l'adhésion de la haute direction, la culture de l'innovation, etc., pour réaliser la valeur de l'IA.

1. Stratégie organisationnelle

Pour que les projets d’IA réussissent, ils doivent être plus que de simples projets. En défendant l’IA comme une priorité stratégique pour l'organisation soutenue par le soutien total de la direction, les entreprises peuvent empêcher les initiatives d’IA de sombrer.

Lorsque les dirigeants placent l’IA au cœur de leur stratégie organisationnelle, ils permettent aux équipes de déployer des solutions d’IA pour résoudre les problèmes, identifier les opportunités et surpasser leurs pairs.

2. Culture de l'innovation

Une culture de l'innovation au sein de l'organisation est une condition préalable importante pour une stratégie d'IA réussie. Le leadership doit créer et nourrir cette culture de manière stratégique et délibérément pour servir de véhicule d'apprentissage et d'expérimentation à tous les niveaux.

Pour les dirigeants de l’IA au sein de l’organisation, l’objectif devrait être d’encourager innovation de bout en bout en mettant en place des structures et des systèmes qui aident les équipes à démontrer leurs expériences d’innovation et à rechercher des retours constructifs.

3. Talents maîtrisant l'IA

Le talent est un élément crucial de l'équation de réussite de l'IA, car les organisations qui investissent massivement dans le talent sont mieux placées pour maximiser leurs investissements en IA. Investir dans le talent ne signifie pas nécessairement se tourner vers l'extérieur. L'objectif doit plutôt être de développer la maîtrise et l'alphabétisation en IA dans l’ensemble du personnel.

Par exemple, un Accenture Une étude montre que 78 % des entreprises qui réussissent avec leur IA proposent des sessions de formation obligatoires à l'IA pour les cadres dirigeants et les ingénieurs de développement. Investir dans les talents facilite également la IA à grande échelle et collaboration humaine tout en veillant à ce que l’adoption de l’IA ne soit pas cloisonnée mais imprègne l’organisation.

4. Noyau de l'IA

Une autre compétence clé consiste à développer un noyau d’IA en industrialiser les ressources IA (outils et équipes)Ce noyau devrait servir de plate-forme d'opérations centralisée pour exploiter les écosystèmes technologiques, de données et de talents de l'organisation, lui permettant ainsi de trouver une solution. équilibre entre exécution et expérimentation.

En termes plus simples, le noyau d'IA aiderait à la productisation de leurs applications d'IA. Cela, bien sûr, sera alimenté par le collaboration interfonctionnelle de scientifiques des données, d'ingénieurs ML et systèmes et d'experts du domaine.

5. Fondation des données

Tout aussi importante, voire plus, que la construction d'un noyau d'IA, est la compétence de l'organisation en matière de données. Le renforcement des compétences liées aux données et l'amélioration de la maîtrise globale des données au sein des équipes du domaine sont essentiels pour une stratégie d'IA réussie.

Deloitte des rapports indiquent que les initiatives d’IA ont conduit 75% d'organisations d’accroître leurs investissements technologiques dans la gestion du cycle de vie des données.

C’est parce que les initiatives d’IA réussies nécessitent de faire pleine utilisation des données internes et externes tout en garantissant également la les données sont fiables et dispose de politiques appropriées à des fins d'utilisation, de surveillance et de sécurité.

Ainsi, Accenture rapporte que 32 % des entreprises qui réussissent en matière d'IA sont plus susceptibles de travailler avec une partenaire proposant des solutions de données à extraire la valeur à partir de leurs données de manière efficace et rapide.

Lecture recommandée: Pourquoi devriez-vous utiliser l’IA pour améliorer la qualité des données | Astera

T-Minus AI : il est temps de construire votre stratégie d'IA réussie

Pour conclure, la mise en place d’une stratégie d’IA efficace ne se limite pas à l’IA. Il s’agit de construire et de reconstruire les bonnes combinaisons des cinq dimensions que nous avons évoquées pour atteindre la maturité de l’IA.

Même les entreprises dotées de la bonne stratégie, de la bonne culture et des bons talents peuvent échouer sans les bases de données nécessaires.

S’assurer que vos données sont prêtes pour l’IA devrait être la première étape de votre parcours vers l’IA. Astera peut vous aider avec cela, grâce à notre expérience de travail à l'intersection de l'IA et gestion des données.

En tant qu' Fournisseur de solutions de données basées sur l'IA, nous sommes particulièrement bien équipés pour aider les entreprises qui cherchent à préparer leurs données pour l'IA.

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