De nombreuses entreprises se précipitent pour adopter l'IA, en particulier l'IA générative, mais peuvent échouer en raison d'une mauvaise préparation des données et de difficultés d'intégration. Comme l'explique Melissa Solis, PDG d'Inbenta, il est essentiel de disposer de données propres et précises, tout comme il est essentiel que toute solution puisse s'intégrer aux systèmes existants d'une entreprise. En se concentrant sur des objectifs spécifiques et en travaillant avec des fournisseurs d'IA adaptables comme Inbenta, les entreprises peuvent surmonter bon nombre de ces difficultés afin de mettre en œuvre efficacement des solutions d'IA et d'améliorer leur fonctionnement.
Si de nombreuses entreprises sont impatientes d'adopter des solutions d'IA, elles peuvent se heurter à des obstacles importants lors de leur mise en œuvre.
« Les entreprises se sont lancées dans une course à l'adoption de l'IA, en particulier de l'IA générative, en raison de la pression du marché », explique Melissa Solis, PDG d'Inbenta. « Tout le monde voulait pouvoir dire qu'il utilisait l'IA. » Cette ruée a conduit de nombreuses organisations à échouer dans leurs initiatives en matière d'IA.
Tout le monde voulait dire qu'il utilisait l'IA.
L'importance des données prêtes pour l'IA
L'un des principaux obstacles à la mise en œuvre de l'IA est le manque de données adaptées à cette technologie. Les entreprises sous-estiment souvent l'importance de disposer de données propres et précises comme base pour la réussite des projets d'IA. « Si vos données ne sont pas propres et précises, les informations extraites ne le seront pas non plus », explique M. Solis.
Les entreprises doivent s'assurer que leurs données sont correctement préparées avant de tenter de créer des modèles d'IA. Cela implique de consolider les données provenant de plusieurs sources et d'en vérifier l'exactitude. Knowledge d'Inbenta AI aide les organisations à unifier et à organiser leurs données, les rendant ainsi prêtes pour l'IA et accessibles dans toute l'entreprise.
Les défis liés à l'intégration de l'IA dans les systèmes existants
Souvent, les entreprises ont investi massivement dans leurs outils et infrastructures actuels, ce qui rend difficile l'intégration harmonieuse de nouvelles solutions d'IA. Pourtant, Mme Solis déconseille de croire qu'il est nécessaire de remplacer l'ensemble des systèmes pour s'adapter à ces nouvelles technologies. « Si un fournisseur vous dit de tout remplacer par sa solution, continuez à chercher. » Elle recommande plutôt de comprendre les objectifs spécifiques de votre entreprise et de trouver des fournisseurs d'IA capables de s'adapter à votre environnement existant.
Si un fournisseur vous dit de tout remplacer par sa solution, continuez à chercher.
Pour mettre en œuvre l'IA avec succès, il faut des solutions qui s'intègrent dans le flux de travail actuel d'une organisation. La plateforme d'Inbеnta est conçue pour s'intégrer aux systèmes existants tout en s'adaptant à l'évolution des besoins sans nécessiter de refonte complète.
Intégrer l'IA dans les processus métier
Pour intégrer efficacement l'IA, les entreprises doivent identifier les problèmes spécifiques qu'elles cherchent à résoudre et les processus qu'elles souhaitent automatiser. Comme le recommande Solis, « Ne vous laissez pas emporter par l'engouement général. Identifiez ce que vous essayez d'accomplir. »
L'approche d'Inbenta consiste à comprendre les besoins des clients et à adapter ses solutions en conséquence. Nos solutions d'IA sont conçues pour répondre à des cas d'utilisation spécifiques tels que le service client, l'assistance aux employés et l'efficacité opérationnelle.
Naviguer dans le domaine de la mise en œuvre de l'IA
Même après avoir adopté l'IA, les entreprises peuvent avoir du mal à mesurer son succès et à justifier leur investissement. Solis recommande de définir ces indicateurs dès le départ. « Identifiez dès le départ ce que vous considérez comme un succès afin d'éviter de changer constamment vos objectifs », explique-t-elle.
Alors que l'IA passe du stade expérimental à celui de la mise en œuvre opérationnelle, les entreprises doivent envisager des stratégies à long terme. Solis conseille de « résoudre les problèmes actuels, mais aussi de réfléchir à la situation dans laquelle vous souhaitez vous trouver dans 12 à 24 mois ».
Il est essentiel de ralentir, de comprendre vos objectifs et de choisir un partenaire capable d'évoluer avec vous et de s'adapter au changement. »
La mise en œuvre réussie de l'IA dans les entreprises nécessite une planification minutieuse, des données adaptées à l'IA, une intégration avec les systèmes existants et une concentration sur la résolution de problèmes commerciaux spécifiques. En relevant ces défis et en s'associant à des fournisseurs d'IA expérimentés tels qu'Inbenta, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l'IA pour gagner en efficacité, améliorer l'expérience client et employé, et obtenir un avantage concurrentiel puissant.
En bref :
- Assurez-vous que les données sont propres, précises et correctement consolidées avant la mise en œuvre de l'IA.
- Choisissez des solutions d'IA qui s'intègrent aux systèmes existants plutôt que de les remplacer entièrement.
- Concentrez-vous sur la résolution de problèmes commerciaux spécifiques et l'automatisation de processus ciblés.
- Définissez des indicateurs de réussite clairs et utilisez des outils d'analyse pour suivre les performances de l'IA et le retour sur investissement.
- Planifiez des stratégies d'IA à long terme capables de s'adapter aux avancées technologiques futures.
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