4 conversations sur l’IA que chaque entreprise devrait avoir – (Articles intelligence artificielle)

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En tant que consommateurs, nous avons largement introduit l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans notre vie quotidienne. Les haut-parleurs intelligents, la reconnaissance faciale sur nos téléphones, les publicités ciblées que nous aimons détester ne sont que quelques-unes des technologies d’IA qui nous entourent.

Mais dans les entreprises où l’IA apporte des avantages presque incalculables dans une variété de cas d’utilisation, tels qu’une informatique ultra-efficace et productive, l’automatisation de la chaîne d’approvisionnement et des écosystèmes de cybersécurité de plus en plus intelligents, l’état de la mise en œuvre est plutôt ambigu.

Dans une récente enquête menée auprès de 700 professionnels de l’informatique à travers le monde, 95% ont déclaré qu’ils pensaient que leurs entreprises bénéficieraient de l’intégration de l’IA dans les opérations, les produits et les services quotidiens, et 88% souhaitent utiliser l’IA dans toute la mesure du possible. .

Dans les tranchées, les informaticiens voient l’IA comme un moyen de les aider à faire leur travail plus rapidement et mieux, et ils y sont attirés aussi naturellement que les consommateurs sont reconnaissants pour les haut-parleurs intelligents à la maison.

Cependant, seuls 6 % des cadres supérieurs qui ont répondu à l’enquête ont déclaré avoir effectivement mis en œuvre des solutions basées sur l’IA dans leur entreprise.

C’est, pour le moins, une lacune béante, mais il y a des raisons à cela. Dans mes conversations avec d’autres DSI, j’entends tout le temps que, comme c’est souvent le cas avec les nouvelles technologies, le cadre supérieur est aux prises avec de nombreux défis – techniques et organisationnels – sur la route de l’IA.

IDC a récemment prédit que les revenus mondiaux du marché de l’IA, y compris les logiciels, le matériel et les services, augmenteraient de 16,4% cette année pour atteindre 327,5 milliards de dollars et dépasseraient la barre des 500 milliards de dollars d’ici 2024. La majeure partie de cette croissance viendra des entreprises. Il est donc clair qu’une adoption plus large de l’IA dans les entreprises n’est pas une question de si, mais de quand.

Pourquoi, alors, est-il si difficile de mettre en œuvre l’IA et de l’enraciner ? Une stratégie d’adoption de l’IA comporte de nombreux éléments mobiles, et il ne fait aucun doute que certaines entreprises se sentent dépassées par ce qui peut sembler être un obstacle à multiples facettes à l’adoption. Mais en réalité, surfer sur la vague de l’intelligence artificielle n’est pas nécessairement si difficile. Se lancer dans l’IA sera beaucoup plus facile si les entreprises peuvent poser et répondre à quatre questions clés.

1. Sommes-nous concentrés et concentrés ?

L’IA est trop grande et importante pour tomber sans enthousiasme. Il ne doit pas être considéré comme une simple tâche de plus à faire en dehors de la table proverbiale ; son attention est souvent distraite par des priorités à court terme apparemment plus urgentes. Les entreprises doivent prendre l’IA au sérieux ; ils doivent le financer adéquatement, y consacrer sans vergogne certaines de leurs personnes les plus intelligentes et reconnaître que le voyage ne sera pas facile.

Les DSI ont un rôle énorme à jouer, mais ils ne peuvent pas le faire seuls car de nombreux défis associés à l’IA dépassent leur influence. Cela aide énormément si une masse critique de deux ou trois cadres supérieurs, y compris le PDG, s’engage personnellement et pousse le reste de l’entreprise à utiliser l’IA comme élément essentiel de son avenir.

Si cela ne se produit pas, je m’attends à ce que les conseils d’administration encouragent de plus en plus les PDG à montrer l’élan dans leurs initiatives d’IA. Mieux vaut que la direction prenne d’abord les rênes en main.

2. Sommes-nous enfin prêts à résoudre les problèmes de données ?

L’un des principaux obstacles à l’adoption de l’IA consiste à résoudre toutes les mises à niveau d’intégration et technologiques requises pour les piles d’infrastructure cloud prêtes pour l’IA.

Selon le rapport d’IDC, les entreprises passent généralement « environ un tiers de leur cycle de vie d’IA à intégrer et à fournir des données par rapport aux efforts réels de science des données, ce qui constitue un obstacle majeur à l’intensification de l’adoption de l’IA ».

À bien des égards, l’IA a hérité des problèmes de données et d’analyse auxquels les entreprises étaient confrontées avant que nous ne commencions à l’appeler IA. Étant donné que de nombreuses entreprises n’ont pas encore résolu ces problèmes, mettre l’IA au sommet peut être problématique.

Par exemple, les données stockées dans le service marketing peuvent être stockées dans différents systèmes et avoir un format et une qualité différents des données stockées dans le service commercial. C’est un problème pour les applications d’IA qui nécessitent des données cohérentes entre les fonctionnalités.

Les entreprises doivent reconnaître qu’elles auront besoin de la bonne infrastructure pour centraliser et accélérer le travail consistant à rassembler toutes ces données sous une forme prête pour l’IA sans affecter les analyses de données que chaque fonction peut effectuer indépendamment. Heureusement, il existe des technologies qui facilitent cette tâche.

3. Avons-nous pensé à l’effet des gens ?

Au-delà des facteurs technologiques, il est impératif pour les entreprises de s’assurer qu’elles disposent d’une main-d’œuvre possédant les bonnes compétences pour soutenir l’IA. C’est certainement un sujet délicat, mais permettez-moi d’abord de répondre à une question qui inquiète toujours les gens autour de l’IA : cela va-t-il supprimer des emplois ?

Ceci est souvent formulé comme un argument « soit / soit » – soit les machines ont des emplois, soit des personnes – mais je pense qu’il y a beaucoup plus de nuances dans la réalité.

De nombreuses équipes informatiques sont remplies de penseurs créatifs et de résolveurs de problèmes qui sont constamment aspirés dans la boue du travail de routine. Grâce à l’automatisation, leur énergie peut être déverrouillée. Ainsi, la plus grande valeur de l’IA n’est pas nécessairement simplement de faciliter la vie du personnel informatique (c’est peut-être l’un des cas d’utilisation les plus courants aujourd’hui, mais pas la plus grande valeur). Il s’agit d’améliorer le potentiel de tous les employés en éliminant les tâches routinières ou en résolvant des problèmes que les gens ne peuvent pas résoudre à grande échelle.

Qu’en est-il des personnes qui ne sont capables que d’effectuer des tâches de routine qui doivent être automatisées ? Pour eux, l’IA est une réelle menace, mais aussi une opportunité. Voici pourquoi : les entreprises seront confrontées à une concurrence intense pour le talent limité qui peut créer / gérer des solutions d’IA. Ainsi, il est dans leur intérêt de recycler autant que possible les employés existants. Un gagnant-gagnant : le salarié acquiert de nouvelles compétences de vie et l’entreprise n’a pas besoin de chercher de nouveaux collaborateurs.

4. Notre service de gestion et de sécurité est-il ok ?

L’implication interfonctionnelle et exécutive dans la supervision des risques de réputation, opérationnels et financiers associés à l’IA est essentielle à un déploiement réussi de l’IA. Pour que l’IA soit digne de confiance, les biais dans les données doivent être réduits. Tout ce qu’une entreprise fait avec l’IA doit répondre à ses propres normes commerciales et éthiques. Il doit également se conformer à un nombre croissant de réglementations gouvernementales.

Bien que la gouvernance de l’IA en soit encore à ses balbutiements, comme l’indique le rapport de KPMG, « les principales organisations poursuivent activement l’éthique et la gouvernance de l’IA plutôt que d’attendre d’être contestées ».

Un autre problème clé est la sécurité, où les modèles d’IA soulèvent des considérations particulières. Dans le développement de logiciels standard, les référentiels de code source sont protégés. Mais les données utilisées dans les modèles d’IA sont en dehors de cet écosystème. Cela oblige les organisations à étendre leurs stratégies et pratiques de sécurité pour tenir compte du caractère unique du développement de l’IA.

En répondant aux quatre questions ci-dessus, les entreprises peuvent se débarrasser de leur peur, de leur incertitude et de leurs doutes sur l’IA et commencer à récolter les fruits d’une technologie véritablement révolutionnaire. Sautez – l’eau est chaude.

Sharon Mundell est vice-président senior et directeur de l’information de Juniper Networks.

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