Intégrez les technologies d'IA pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs

L'IA est une merveille de la science moderne qui a permis de nombreuses possibilités auparavant inconcevables. Beaucoup de choses dans l'industrie sont devenues plus efficaces et productives grâce à l'IA.

En parlant du rôle de l'IA dans les affaires, elle a un large éventail d'applications dans le monde commercial. L'IA affecte toutes les activités commerciales dans divers secteurs, du banal au spectaculaire. Les technologies d'IA deviennent progressivement importantes pour les entreprises qui recherchent des moyens de préserver un avantage concurrentiel car elles sont largement disponibles.

Vous trouverez ci-dessous quelques statistiques sur l'IA qui modifient nos procédures commerciales.

• Selon Fortune Business Insights , le marché mondial de l'IA pour 2021 est de 47,47 milliards de dollars, qui devrait atteindre 360,36 milliards de dollars d'ici 2028 à un TCAC de 33,6 % au cours de la période de prévision.
• Selon Gartner, l'augmentation de l'utilisation de l'IA dans les entreprises créera 2,9 billions de dollars de valeur commerciale et 6,2 milliards d'heures de productivité au travail en 2021.
  
• Une autre prévision de Gartner liée à la valeur commerciale de l'IA met en évidence l'aide à la décision/l'augmentation comme le plus grand type d'IA par valeur ajoutée commerciale avec le moins d'obstacles précoces à l'adoption. Les prévisions prévoient que l'aide à la décision / l'augmentation transcenderont les autres types d'initiatives d'IA d'ici 2030 pour représenter 44% de la valeur commerciale mondiale dérivée de l'IA.

• Selon Forbes, 83 % des entreprises pensent que l'IA est aujourd'hui une priorité stratégique pour leur entreprise.
  
• Malgré le rôle croissant de l'IA dans les affaires, de nombreuses entreprises ont des problèmes de développement et de mise en œuvre, et ces problèmes d'IA doivent être résolus . Dans ce blog, vous découvrirez la méthodologie en six étapes pour intégrer la technologie de l'IA et les avantages de l'IA dans les entreprises qui peuvent aider les entreprises à atteindre leurs objectifs.

Passons maintenant à la mise en œuvre des technologies pour atteindre les objectifs de l'entreprise.

Mise en œuvre de la technologie IA

1. Familiarisez-vous avec la technologie

Les entreprises doivent d'abord identifier les technologies qui exécutent des types d'activités spécifiques, ainsi que leurs forces et leurs limites, avant de s'engager dans un programme d'IA. Par exemple, certains exemples d'intelligence artificielle dans les entreprises sont l'automatisation des processus robotiques et les systèmes experts basés sur des règles, qui sont tous deux clairs dans leur fonctionnement, mais aucun n'est capable d'apprendre et d'évoluer.

L'apprentissage en profondeur, en revanche, excelle dans l'extraction de connaissances à partir d'énormes quantités de données étiquetées, mais il est presque impossible de comprendre comment il le fait. Cela peut être gênant dans des domaines hautement réglementés comme les services financiers, où les régulateurs exigent de savoir pourquoi de tels choix sont faits.

Plusieurs entreprises perdent du temps et de l'argent en recherchant une technologie incorrecte pour le travail. Les entreprises, en revanche, sont mieux placées pour évaluer quelles technologies répondraient le mieux à des besoins spécifiques, avec quels fournisseurs traiter et à quelle vitesse un système peut être mis en œuvre si elles ont une compréhension approfondie des différentes technologies. Une recherche et une formation continues, généralement au sein d'un groupe informatique ou d'innovation, sont nécessaires pour acquérir cette compréhension.

2. Comprendre les besoins de votre entreprise

Passez en revue votre entreprise et décidez quels problèmes stratégiques peuvent être résolus à l'aide de solutions basées sur l'IA. La première étape consiste à déterminer quelles parties de l'entreprise pourraient tirer le meilleur parti des applications cognitives. L'IA en entreprise peut fournir des informations prédictives. Il peut vous aider à automatiser les processus. Vous pouvez découvrir les objectifs de votre entreprise en les examinant. Il s'agit généralement de parties de l'entreprise où les connaissances (informations tirées de l'analyse de données ou d'une collection de textes) sont très demandées mais indisponibles pour une raison quelconque.

La prochaine étape pour intégrer l'IA consiste à établir un programme d'IA qui consiste à effectuer une évaluation approfondie des besoins et des capacités, suivie de l'élaboration d'un portefeuille de projets hiérarchisés. Les entreprises utilisant l'IA doivent entreprendre des évaluations dans trois domaines :

• Identifier les possibilités
• Évaluation des cas d'utilisation
• Choisir la technologie appropriée

Dans quelle mesure est-il techniquement et organisationnellement difficile de mettre en œuvre la solution d'IA proposée ? Les avantages du lancement de l'application d'IA en entreprise valent-ils le temps et les efforts ?

Gartner a mené une étude en ligne via l'enquête " IA and ML Development Strategies ". Selon l'enquête, le nombre moyen estimé de projets d'IA dans une organisation était de quatre en 2019, mais les répondants s'attendaient à inclure 15 projets au cours des trois prochaines années. Cela indique que d'ici 2022, les organisations interrogées s'attendent à avoir en moyenne 35 projets d'IA ou de ML en place.

3. Prioriser les principaux moteurs de valeur

Vous devrez déterminer les avantages commerciaux et financiers possibles de l' IA dans les projets commerciaux une fois que vous aurez établi les besoins de votre entreprise. Envisagez différentes implémentations de l'IA et essayez de lier chacune à des résultats réels en vous concentrant sur des objectifs à court terme et en démontrant la valeur financière ou commerciale du mieux que vous pouvez.

Lorsque vous réfléchissez à vos objectifs, gardez à l'esprit que les facteurs de valeur (tels que l'amélioration de la valeur client ou l'augmentation de l'efficacité des employés) sont tout aussi importants que les meilleurs résultats de l'entreprise. Demandez-vous si les machines, plutôt que les personnes, pourraient effectuer certaines tâches chronophages plus efficacement.

La valeur motrice examine si les outils d'IA envisagés pour chaque cas d'utilisation sont réellement capables. Certaines entreprises peuvent être frustrées par les chatbots et les agents intelligents, par exemple, parce que la plupart d'entre eux ne peuvent actuellement pas correspondre à la résolution humaine de problèmes au-delà de simples scénarios programmés (bien qu'ils s'améliorent rapidement). D'autres technologies, telles que l'automatisation des processus robotiques, qui peuvent accélérer des procédures simples comme la facturation, peuvent ralentir des systèmes de fabrication plus complexes.

4. Pilotes de lancement

Les entreprises devraient commencer par des projets d'essai avant de déployer des applications cognitives dans toute l'organisation, car la différence entre les capacités d'IA actuelles et prévues n'est pas toujours évidente.

Les pilotes de preuve de concept sont spécialement conçus pour les projets à forte valeur commerciale. Ils permettent également à l'organisation de tester plusieurs technologies à la fois. Prenez des précautions supplémentaires pour éviter les «injections» de projets par des cadres supérieurs qui ont été influencés par des fournisseurs de technologie.

Envisagez d'établir un centre d'excellence cognitif ou une structure équivalente pour gérer de nombreux pilotes si votre entreprise envisage de le faire. Cette méthode facilite le développement des compétences techniques nécessaires au sein de l'entreprise, ainsi que la transition de petits pilotes vers des applications plus importantes avec un effet plus élevé.

Dans une enquête commandée par MemSQL sur l' adoption de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) sur le lieu de travail , 65 % des personnes interrogées travaillant et se préparant à utiliser ML/AI ont indiqué que le point principal pour l'adoption du ML et de l'IA était pour permettre une prise de décision commerciale plus éclairée et souligner l'importance de ces technologies pour l'analyse.

5. Mise à l'échelle

De nombreuses entreprises ont lancé avec succès des pilotes cognitifs, mais ils n'ont pas été aussi efficaces dans la mise en œuvre de l'IA dans toute l'organisation. Les entreprises utilisant l'IA ont besoin de plans précis de mise à l'échelle pour atteindre leurs objectifs, ce qui nécessite une coordination entre les spécialistes de la technologie et les propriétaires du processus métier automatisé.

La mise à l'échelle est presque généralement rendue nécessaire par l'intégration de l'IA aux systèmes et processus existants, car les technologies cognitives assistent généralement des tâches individuelles plutôt que des processus entiers.

Les entreprises doivent déterminer si l'intégration requise est même réalisable avant de commencer le processus de mise à l'échelle. L'un des exemples d'intelligence artificielle en entreprise est l'évolutivité qui sera limitée si l'application d'IA en entreprise s'appuie sur une technologie propriétaire difficile à obtenir. Assurez-vous que vos propriétaires d'entreprise et votre équipe informatique parlent des problèmes d'évolutivité avant ou pendant la phase pilote. Même avec une technologie relativement basique comme la RPA, une solution finale autour de l'informatique est difficile à réussir.

Selon l'enquête de McKinsey sur 33 cas d'utilisation de l'IA dans huit fonctions commerciales, les résultats suggèrent que l'IA apporte une valeur significative aux entreprises. Avec plus de 44 % des répondants, il a été signalé que les économies de coûts résultant de l'adoption de l'IA dans les unités commerciales où elle est déployée, l'adoption de l'IA a réduit les coûts des unités commerciales d'au moins 10 %, en moyenne. Les répondants sont susceptibles de signaler une croissance des revenus des cas d'utilisation de l'IA dans les secteurs du marketing et des ventes, du développement de produits et de services et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

6. Commencez petit

Lorsque vous démarrez, cependant, soyez judicieux dans la façon dont vous appliquez l'IA dans les affaires, c'est-à-dire ne jetez pas toutes vos données sur votre premier projet et espérez le meilleur.

Commencez avec un ensemble de données d'échantillon mineur et appliquez l'IA pour démontrer la valeur qu'il contient. Puis, après quelques victoires, déployez stratégiquement la solution avec le soutien complet des parties prenantes. Vous pouvez ensuite voir dans quelle mesure votre IA fonctionne par rapport à un nouvel ensemble de données avant de la mettre au travail sur des données que vous n'avez jamais vues auparavant.

Après avoir confirmé si votre plan initial était adapté à l'échelle (ou si vous deviez modifier votre approche avant d'aller de l'avant), vous pouvez passer de projets à faible coût et à faible risque à des initiatives plus ambitieuses : ces premiers apprentissages pourraient être essentiels pour éviter des projets coûteux. futures bévues.

Questions fréquemment posées

Q1. Comment construire une IA ?

A. La création d'un système d'IA diffère de la programmation informatique standard en ce que le logiciel ne s'améliore pas automatiquement. Il y a six étapes principales à garder à l'esprit lors de la construction d'une IA.

• Identifiez le problème
• Préparer les données
• Choisissez des algorithmes
• Former les algorithmes
• Choisissez un langage de programmation
• Exécuter sur une plate-forme sélectionnée

Q2. Comment utiliser l'intelligence artificielle ?

R. Ces dernières années, les découvertes de l'IA ont été faites grâce aux progrès de la puissance de traitement, à la disponibilité de quantités massives de données et à des algorithmes innovants.

L'intelligence artificielle est considérée comme un élément essentiel de la révolution numérique de la société, et les utilisations futures devraient apporter des changements significatifs. Vous trouverez ci-dessous quelques industries où l'IA apporte des changements.

• Reconnaissance vocale
• Technologie de la santé
• Services de diffusion en continu
• Chatbots
• L'IA dans l' industrie agricole
• Fabrication
• Transport
• La cyber-sécurité

Q3. Comment l'IA aide les entreprises ?

R. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des façons dont l'IA aide les entreprises à se développer et à suivre leurs progrès :

• L'analyse des sentiments est un processus automatisé qui est utilisé pour surveiller et analyser les émotions et les opinions des gens dans différents types de texte.
• Grâce à la puissante intelligence concurrentielle, vous pouvez suivre tout ce que font vos concurrents - des produits aux personnes en passant par les promotions et prendre les décisions les plus éclairées.
• Les prévisions de ventes en IA vous permettent de voir les problèmes potentiels pendant que vous avez encore le temps de les éviter.
• Grâce à l'analyse prédictive, l'IA convertit les informations en connaissances et donne un aperçu de l'avenir.

Note de conclusion

L'intégration de l'IA dans n'importe quelle entreprise est une entreprise majeure.

Cela nécessite des connaissances approfondies, beaucoup de temps et un engagement envers la précision. De plus, au lieu de vous concentrer sur la façon dont l'IA peut apporter de la valeur à votre entreprise spécifique et de déterminer où elle est le plus nécessaire, concentrez-vous sur la façon dont l'IA peut ajouter de la valeur à votre entreprise spécifique et décidez où elle est le plus nécessaire pour la mettre en œuvre avec succès.

Ensuite, avec l'aide et les connaissances d'une société de développement d'intelligence artificielle , vous pouvez mettre vos idées commerciales en IA à l'œuvre et produire de la valeur à long terme en utilisant le domaine difficile de l'IA.