L'IA générative pour les entreprises : 3 réalisations pour les entreprises

L'IA générative est l'une des technologies les plus discutées et les plus développées de ces dernières années. Des entreprises locales aux sociétés opérant dans le monde entier, la plupart des entreprises cherchent un moyen d'intégrer l'IA dans leur charge de travail et de l'utiliser efficacement. Bien que le battage médiatique sur l'IA ait été popularisé par un chatbot capable de générer des résultats semblables à ceux d'un humain, les entreprises et les utilisateurs y ont vu un potentiel plus important. Cela conduit à l'utilisation de l'IA dans différents aspects des entreprises dans le monde des affaires d'aujourd'hui, de la rationalisation du flux de travail à la gestion des connaissances. Si tu as des connaissances limitées sur Gen AI et que tu veux en savoir plus, tu es au bon endroit !

Dans cet article, nous examinerons le développement, l'avenir et les investissements de Gen AI et nous plongerons dans la façon de commencer à l'utiliser !

Tu es prêt ? Plongeons dans l'aventure !

TL : DR

• Le battage médiatique de l'IA générative par rapport à la réalité : Malgré une attention médiatique importante et les réactions des marchés financiers, l'impact tangible de l'IA générative sur les utilisateurs finaux et les marges bénéficiaires reste limité, ce qui soulève des questions quant à sa traduction en valeur commerciale.
• Incertitude et paysage en évolution : L'imprévisibilité de l'évolution technologique, les paysages commerciaux changeants et les préoccupations relatives à la confidentialité des données et à la conformité font qu'il est difficile pour les entreprises de s'engager dans des investissements à long terme en Gen AI.
• Défis liés aux coûts et à l'intégration : Les coûts d'investissement initiaux élevés, le retour sur investissement retardé et la complexité de l'intégration de l'IA générique aux systèmes existants présentent des obstacles importants à l'adoption, souvent compliqués par le manque de clarté des responsabilités de financement parmi les dirigeants.
• Meilleures pratiques pour l'adoption : Les entreprises doivent développer une approche méthodique pour surmonter les incertitudes et les défis, en commençant par une plateforme technologique qui s'intègre parfaitement, en se concentrant sur de petits problèmes tangibles avec des utilisateurs férus de technologie, et en donnant la priorité à des cycles de retour d'information rapides et bon marché pour déterminer la valeur commerciale.

Le battage médiatique autour de l'IA générative

L'IA générique a été le sujet d'innovation le plus hype de ces 1,5 dernières années. Ce thème a dominé les marchés boursiers, les discussions au sein des conseils d'administration et les réunions de direction. De grandes entreprises comme Google et Meta font des paris CAPEX sans précédent dans cet espace, aux côtés d'une vague de nouvelles startups et de l'émergence d'un pool croissant d'experts en IA. Malgré l'attention significative des médias et les réactions notables des marchés financiers, l'impact tangible sur les utilisateurs finaux et les marges bénéficiaires reste limité. Cela soulève une question essentielle : pourquoi la traduction des avancées de Gen AI en valeur commerciale tangible fait-elle défaut ?

Orientation future de l'IA générative

Il est certain que l'imprévisibilité de l'évolution technologique joue un rôle important dans ce paysage dynamique. À mesure que le développement de modèles progresse et que de nouvelles applications apparaissent, l'environnement commercial continue de changer. De nombreuses entreprises (y compris Microsoft) ont déjà investi massivement dans leur technologie et leur infrastructure. La plupart d'entre elles ont également expérimenté la couche d'application, mais peu de cas d'utilisation évolutifs ont émergé et peuvent être adoptés uniformément dans tous les secteurs d'activité. Cette situation est encore compliquée par l'afflux de nouveaux partenaires d'alliance potentiels et par la difficulté de suivre le rythme des fournisseurs établis. L'absence de leaders clairs sur le marché fait qu'il est difficile pour les entreprises de s'engager dans des investissements à long terme. De plus, les inquiétudes et le manque de compréhension concernant la confidentialité des données et les questions de conformité ajoutent une autre couche d'incertitude au processus de prise de décision.

Investissements dans l'IA

La technologie Gen AI est l'étoile montante du monde d'aujourd'hui et la clé du début d'une nouvelle ère. Gen AI fera évoluer de manière significative le niveau de contribution à l'humanité que les téléphones tactiles et les ordinateurs domestiques ont fourni dans le passé. Des entreprises de renommée mondiale telles que Microsoft, Apple et Nvidia sont conscientes de cette évolution et suivent de près le développement de l'IA chaque jour et l'ajoutent à leurs produits. Par exemple, Nvidia, un fabricant de GPU, a mis au point la technologie DLSS qui génère des trames à l'aide des fonctions de l'IA et de l'IA générique.

Les entreprises sont de plus en plus conscientes de l'apport de la technologie Gen AI à leurs produits et à leurs marchés. Selon une rumeur qui s'est récemment répandue, Nvidia, Microsoft et Apple prévoient d'investir 100 milliards de dollars dans OpenAI, le plus grand développeur d'IA.

Coûts de l'IA générique

Les coûts constituent un deuxième obstacle important. L'adoption de l'IA genrée est associée à un investissement initial élevé, soit pour développer des capacités internes, soit pour faire appel à une expertise et à des solutions technologiques externes. Cela nécessite des dépenses initiales importantes avec un retour sur investissement retardé, ce qui peut dissuader les entreprises de s'engager dans de tels projets. La responsabilité du financement des initiatives d'IA générique relève souvent d'une zone grise parmi les cadres supérieurs tels que le PDG, le directeur technique ou le directeur de l'exploitation. Cela complique et ralentit encore davantage la prise de décisions stratégiques.

Par où commencer avec l'IA générative ?

De plus, la complexité même de l'intégration et de la refonte des systèmes existants avec la nouvelle technologie représente un énorme défi. De ce fait, de nombreuses entreprises ont du mal à discerner un point de départ ou un chemin clair vers une intégration significative. Le manque de connaissances et de compétences essentielles, ainsi que l'absence de consensus interne, ne font qu'exacerber ce problème, laissant les entreprises vulnérables à l'inaction. Le défi est exacerbé par les problèmes de données internes, tels que les données verrouillées ou en silo. Cela empêche les entreprises de mettre à l'échelle Gen AI et leur fait courir le risque de se laisser distancer par des concurrents plus agiles et plus décisifs. 

Meilleures pratiques en matière d'IA

Pour conserver un avantage concurrentiel, les entreprises doivent élaborer une approche méthodique pour surmonter les incertitudes, les coûts élevés et les défis d'intégration complexes posés par la mise en œuvre de l'IA à grande échelle.

Cela implique souvent de tirer parti d'une plateforme technologique qui s'intègre de manière transparente à la pile technologique existante et permet un déploiement rapide sans dépenses initiales importantes en matière d'intégration ou de conseil. Les entreprises devraient initier leur voyage d'IA en expérimentant de petits problèmes tangibles et bien définis, en impliquant un groupe sélectionné d'utilisateurs de puissance technophiles. Cette approche facilite des cycles de retour d'information rapides et rentables, permettant de vérifier clairement la valeur commerciale.

Vois les résultats tangibles de l'une de nos études de cas:

• TextCortex a été mis en œuvre pour Kemény Boehme Consultants comme solution pour relever ces défis et aujourd'hui, les employés font état d'une efficacité et d'une productivité accrues(gain de 3 jours de travail par mois et par employé en moyenne).
• AICX, un partenaire de l'écosystème de TextCortex, a fait partie intégrante de l'onboarding et a contribué à atteindre un taux d'activation de 70 % de l'équipe au cours des premières semaines.
• La confiance des employés dans l'utilisation et le travail avec l'IA a augmenté de 60 %.‍
• La mise en œuvre se traduit par un retour sur investissement (ROI) de 28x.

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