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, des données propres et précises sont essentielles, tout comme la capacité d'une solution à 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 problèmes pour mettre en œuvre efficacement des solutions d'IA et améliorer le fonctionnement de leur entreprise.
Bien que de nombreuses entreprises soient désireuses d'adopter des solutions d'IA, leur mise en œuvre peut se heurter à des obstacles importants.
"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 dire qu'il utilisait l'IA. Cette précipitation a conduit de nombreuses organisations à trébucher 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 prêtes pour l'IA. Les entreprises sous-estiment souvent l'importance de disposer de données propres et exactes pour mener à bien leurs projets d'IA. "Si vos données ne sont pas propres et exactes, les informations tirées ne seront pas exactes", explique M. Solis.
Les entreprises doivent s'assurer que leurs données sont correctement préparées avant de tenter d'élaborer des modèles d'IA. Cela implique de consolider les données provenant de sources multiples et de vérifier leur exactitude. L'intelligence artificielle d'Inbenta Knowledge d'Inbenta AI aide les organisations à unifier et à organiser leurs données, les rendant prêtes pour l'IA et accessibles dans toute l'entreprise.
Défis liés à l'intégration de l'IA dans les systèmes existants
Souvent, les entreprises ont beaucoup investi dans leurs outils et leur infrastructure actuels, ce qui rend difficile l'intégration harmonieuse de nouvelles solutions d'IA. Solis conseille toutefois de ne pas croire qu'il est nécessaire de remplacer des systèmes entiers 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 de solutions d'IA qui peuvent travailler dans votre environnement existant.
Si un fournisseur vous dit de tout remplacer par sa solution, continuez à chercher.
La mise en œuvre réussie de l'IA nécessite 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 étant capable de s'adapter à l'évolution des besoins sans nécessiter une refonte complète.
Intégrer l'IA dans les processus d'entreprise
Pour intégrer efficacement l'IA, les entreprises doivent identifier les problèmes spécifiques qu'elles tentent de résoudre et les processus qu'elles souhaitent automatiser. Comme le recommande M. Solis, "ne vous laissez pas prendre par le battage médiatique, identifiez ce que vous essayez d'accomplir". Identifiez ce que vous essayez d'accomplir".
L'approche d'Inbenta est axée sur la compréhension des besoins des clients et l'adaptation des solutions en conséquence. Nos solutions d'IA sont conçues pour répondre à des cas d'utilisation spécifiques tels que le service à la clientèle, l'assistance aux employés et l'efficacité opérationnelle.
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Naviguer sur le terrain 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 l'investissement. Mme Solis recommande de fixer ces repères dès le départ. "Déterminez d'emblée ce qu'est la réussite pour éviter de changer d'objectif", dit-elle.
Alors que l'IA passe de l'expérimentation à l'opérationnalisation, les entreprises doivent envisager des stratégies à long terme. M. Solis conseille de "s'attaquer aux problèmes actuels, mais aussi de se demander où l'on devra être dans 12 à 24 mois".
Il est essentiel de ralentir, de comprendre vos objectifs et de choisir un partenaire qui puisse évoluer avec vous et s'adapter au changement".
Une mise en œuvre réussie de l'IA dans les entreprises nécessite une planification minutieuse, des données prêtes pour 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 libérer tout le potentiel de l'IA pour accroître leur efficacité, améliorer l'expérience des clients et des employés et acquérir un avantage concurrentiel puissant.
En bref :
- S'assurer que les données sont propres, exactes 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.
- Se concentrer sur la résolution de problèmes professionnels spécifiques et sur l'automatisation de processus ciblés.
- Définissez des critères de réussite clairs et utilisez des outils d'analyse pour suivre les performances de l'IA et le retour sur investissement.
- Prévoir des stratégies d'IA à long terme capables de s'adapter aux progrès technologiques futurs.
