Votre entreprise est-elle prête pour l'IA ?

Les changements qui favorisent l'adoption de l'IA aujourd'hui

L'intelligence artificielle (IA) s'est imposée comme une force de transformation dans le domaine des technologies commerciales. Parmi les diverses manifestations de l'IA, les grands modèles de langage (LLM) - tels que le GPT-3 d'OpenAI et le BERT de Google - se sont distingués comme des outils puissants, modifiant fondamentalement les paradigmes opérationnels des organisations.

Les LLM sont des constructions d'IA sophistiquées capables de comprendre et de générer des textes qui reflètent étroitement le langage humain. Leur formation implique le traitement d'importants volumes de données, ce qui leur permet d'imiter les schémas linguistiques humains et de produire des réponses adaptées au contexte. Cette capacité à "comprendre" et à "communiquer" en langage humain a élargi le champ des applications commerciales.

Examinez les applications suivantes des masters en droit dans le domaine commercial :

• Service à la clientèle: Les LLM sont employés pour piloter des chatbots et des assistants virtuels, offrant un support client 24 heures sur 24 et libérant les agents humains pour qu'ils s'occupent de tâches plus complexes.
• Génération de contenu: Les LLM peuvent générer un large éventail de contenus, des descriptions de produits aux textes de marketing, en fournissant des résultats de haute qualité à l'échelle industrielle.
• Analyse des données: Les LLM peuvent naviguer dans de grandes quantités de données textuelles, en extrayant des informations précieuses et en identifiant des modèles qui pourraient échapper à l'analyse humaine.

La montée en puissance des LLM est révélatrice d'une tendance plus large à l'adoption de l'IA dans diverses industries. Les entreprises reconnaissent progressivement l'importance de l'IA, non seulement en tant qu'instrument d'automatisation, mais aussi en tant que ressource stratégique capable de stimuler la croissance et l'innovation.

Toutefois, le processus d'adoption de l'IA n'est pas homogène. Il varie considérablement d'un secteur à l'autre et d'une organisation à l'autre. Alors que certaines entreprises sont à l'avant-garde, exploitant l'IA pour s'assurer un avantage concurrentiel, d'autres en sont aux premiers stades de leur parcours en matière d'IA, explorant les possibilités d'intégrer l'IA dans leur cadre opérationnel.

Plusieurs facteurs sous-tendent cette tendance à l'adoption de l'IA :

• Progrès technologiques: Le rythme rapide de la recherche et du développement en matière d'IA a rendu l'IA plus accessible et plus efficace que jamais.
• Disponibilité des données: L'adoption généralisée des technologies numériques a entraîné un déluge de données, fournissant la matière première essentielle à l'entraînement des modèles d'IA.
• Pression concurrentielle: l'adoption croissante de l'IA par les entreprises a intensifié la pression exercée sur les autres pour qu'ils s'adaptent sous peine d'obsolescence.

Malgré ces catalyseurs, le chemin vers l'adoption de l'IA est semé d'embûches. La mise en œuvre de l'IA nécessite un investissement substantiel en termes de capital, de temps et de ressources. Elle exige également un changement de paradigme, en passant d'une perception de l'IA comme un outil d'automatisation à une reconnaissance de l'IA comme un atout stratégique.

En outre, l'IA n'est pas une panacée pour tous les défis commerciaux. C'est un outil qui, lorsqu'il est utilisé judicieusement, peut apporter des avantages substantiels. Toutefois, elle présente également des limites et des risques inhérents qui nécessitent une gestion prudente.

Perspectives : Suiveurs et précurseurs

La décision stratégique d'adopter l'IA dans une organisation nécessite une compréhension claire de la voie suivie. L'organisation se contente-t-elle de sauter dans le train de l'IA ou trace-t-elle une voie unique avec l'IA ? Nous examinons ici les principales distinctions entre ces deux approches et proposons des questions opérationnelles, humaines et technologiques que les décideurs peuvent se poser pour déterminer la voie à suivre.

Sauter dans le train en marche

Les organisations qui sautent le pas adoptent généralement l'IA parce que c'est la tendance du moment, souvent motivées par le désir de ne pas se laisser distancer par leurs concurrents. Cette approche risque d'entraîner un manque d'alignement stratégique avec les objectifs de l'entreprise et peut conduire à une utilisation inefficace des ressources et à une mauvaise mise en œuvre. L'accent est souvent mis sur les gains immédiats plutôt que sur les avantages stratégiques à long terme.

Questions à examiner :

• Opérations: Adoptons-nous les technologies de l'IA principalement parce que nos concurrents le font, ou parce que nous en voyons un besoin opérationnel clair ?
• Le personnel: Notre équipe dispose-t-elle des compétences et de la formation nécessaires pour mettre en œuvre et gérer les technologies d'IA que nous envisageons ?
• Technologie: Investissons-nous dans des technologies d'IA qui correspondent à notre infrastructure et à nos capacités technologiques actuelles ?

L'IA à l'avant-garde

Les organisations pionnières ont une vision claire de la manière dont l'IA peut soutenir leurs objectifs stratégiques. Elles adoptent l'IA pour stimuler l'innovation et créer de la valeur, en choisissant des technologies d'IA qui s'alignent sur les besoins et les capacités de leur entreprise. L'accent est mis sur la manière dont l'IA peut favoriser la croissance et la transformation à long terme.

Questions à examiner :

• Opérations: Comment l'adoption des technologies de l'IA améliorera-t-elle notre efficacité et notre efficience opérationnelles ? Comment nous aideront-elles à atteindre nos objectifs stratégiques ?
• Les personnes: Avons-nous une culture de l'innovation et de l'apprentissage qui favorise l'adoption de nouvelles technologies ? Notre équipe est-elle prête et désireuse de s'adapter aux changements apportés par l'IA ?
• Technologie: Les technologies d'IA que nous envisageons s'inscrivent-elles dans notre stratégie technologique ? Sont-elles évolutives et adaptables aux besoins et changements futurs ?

Historique des évaluations de l'état de préparation à l'IA

Les évaluations de l'état de préparation à l'IA ont évolué au fil du temps, reflétant la complexité et la diversité croissantes des technologies de l'IA et de leurs applications. Plusieurs modèles ont été élaborés pour aider les organisations à évaluer leur état de préparation à l'adoption de l'IA. Nous examinons ici certains de ces modèles, leurs aspects communs et leurs caractéristiques uniques.

Modèles d'évaluation de l'état de préparation à l'IA

1. Le modèle de préparation à l'IA de Gartner: Ce modèle se concentre sur trois domaines clés : l'état de préparation des données et de l'infrastructure, l'état de préparation des compétences et du leadership, et l'alignement de l'entreprise. Il fournit un cadre complet pour évaluer l'état de préparation d'une organisation à la mise en œuvre des technologies de l'IA.
2. Le modèle de maturité de l'IA de Microsoft: Ce modèle évalue l'état de préparation à l'IA en fonction de quatre dimensions : la stratégie, la culture, les capacités et les opérations. Il aide les organisations à comprendre leur état actuel de maturité en matière d'IA et à identifier les domaines à améliorer.
3. Modèle de préparation à l'IA du MIT Sloan: Ce modèle souligne l'importance du leadership et de la culture dans la préparation à l'IA. Il évalue l'état de préparation en termes de stratégie, de données, de technologie, de processus et de talents.
4. Le modèle de préparation à l'IA de McKinsey: Le modèle de McKinsey se concentre sur cinq dimensions clés : la stratégie, les données, la technologie, l'organisation et les capacités. Il fournit un cadre détaillé pour évaluer l'état de préparation technique et organisationnelle à l'IA.
5. Modèle de préparation à l'IA du Forum économique mondial: Ce modèle, élaboré en collaboration avec McKinsey, évalue l'état de préparation à l'IA au niveau national. Il prend en compte une série de facteurs, notamment le capital humain, la recherche et le développement, les infrastructures, les services publics et les politiques publiques.

Convergence entre les modèles

Malgré leurs différences, ces modèles partagent plusieurs aspects communs :

• Stratégie: Tous les modèles soulignent l'importance de disposer d'une stratégie d'IA claire qui s'aligne sur les objectifs commerciaux globaux de l'organisation.
• Les données: La disponibilité et la qualité des données est un domaine d'intérêt commun. Les données sont le carburant de l'IA et leur disponibilité est un facteur essentiel de l'adoption de l'IA.
• La technologie: L'état de préparation de l'infrastructure technologique de l'organisation pour prendre en charge les technologies de l'IA est un autre aspect commun.
• Personnes et compétences: Les modèles reconnaissent l'importance de disposer des compétences nécessaires au sein de l'organisation pour mettre en œuvre et gérer les technologies de l'IA.

Divergence entre les modèles

S'ils présentent des aspects communs, les modèles divergent également dans certains domaines :

• Leadership et culture: L'importance accordée au leadership et à la culture varie d'un modèle à l'autre. Alors que le modèle MIT Sloan met fortement l'accent sur ces aspects, d'autres peuvent se concentrer davantage sur les facteurs techniques.
• Alignement sur l'entreprise: Les modèles de Gartner et de McKinsey soulignent de manière unique l'importance d'aligner les technologies de l'IA sur les besoins et les objectifs de l'entreprise.
• Capacités et opérations: Les modèles de Microsoft et de McKinsey mettent l'accent sur les capacités et les opérations, en évaluant la capacité de l'organisation à mettre en œuvre les technologies d'IA et à les intégrer dans ses activités.
• Services publics et politiques: Le modèle du Forum économique mondial prend en compte de manière unique les services publics et les politiques, ce qui reflète l'accent mis sur l'état de préparation à l'IA au niveau national.

Les évaluations de l'état de préparation à l'IA ont beaucoup évolué, passant de simples listes de contrôle à des modèles complets prenant en compte un large éventail de facteurs. Quel que soit le modèle utilisé, l'objectif est le même : aider les organisations à évaluer leur état de préparation à l'adoption de l'IA et les guider sur la voie de l'IA.

Cadre d'évaluation de la préparation à l'IA RapidCanvas

Il est essentiel de disposer d'un modèle pratique et facile à comprendre pour évaluer l'état de préparation à l'IA. Le cadre d'évaluation de l'état de préparation à l'IA de RapidCanvas est conçu pour répondre à cette exigence, en proposant une approche rationalisée et orientée vers l'action, particulièrement bénéfique pour les entreprises qui envisagent des solutions d'IA.

Ce cadre n'est pas seulement une question de simplicité et de pragmatisme, c'est aussi une question d'élan. Il est conçu pour aider les organisations non seulement à évaluer leur situation actuelle, mais aussi à identifier les mesures à prendre en vue de l'adoption de l'IA. Il s'agit moins de créer des conditions idéales que de comprendre comment entamer efficacement le parcours de l'IA, quel que soit le point de départ.

Le cadre RapidCanvas s'articule autour de trois éléments clés : les données, les décisions et les opérations. Ces éléments se concentrent sur les considérations les plus urgentes pour les entreprises qui adoptent des solutions d'IA, et vous permettent de vous concentrer sur un démarrage rapide.

Données

Les données sont l'élément vital de l'IA. La qualité, la quantité et l'accessibilité des données ont un impact direct sur l'efficacité des solutions d'IA. Cet élément implique l'évaluation de l'état de préparation des données de l'organisation à l'IA.

Les questions à se poser sont les suivantes

• Disposons-nous des données nécessaires pour soutenir nos initiatives en matière d'IA ?
• Nos données sont-elles propres, fiables et accessibles ?
• Comment pouvons-nous exploiter nos données pour maximiser les avantages de l'IA ?

Décisions

L'IA a le potentiel d'améliorer considérablement les processus de prise de décision, en fournissant des informations qui peuvent conduire à des décisions plus éclairées et fondées sur des données. Cet élément consiste à examiner comment l'IA peut améliorer les processus décisionnels de l'organisation.

Les questions à se poser sont les suivantes

• Quels processus décisionnels pourraient être améliorés grâce à l'intelligence artificielle ?
• Comment l'IA peut-elle nous aider à prendre des décisions davantage fondées sur des données ?
• Quels sont les impacts potentiels sur l'efficience et l'efficacité ?

Opérations

L'intégration de l'IA dans les opérations de l'organisation peut conduire à une augmentation de l'efficacité et de l'efficience. Toutefois, elle nécessite également de modifier les processus et les flux de travail. Cet élément implique de réfléchir à la manière dont l'IA sera intégrée dans les processus opérationnels de l'organisation.

Les questions à se poser sont les suivantes

• Comment les technologies de l'IA seront-elles intégrées dans nos opérations existantes ?
• Quels changements devrons-nous apporter à nos processus et à nos flux de travail ?
• Comment allons-nous gérer les risques opérationnels liés à l'IA ?

Environnement

Plusieurs aspects clés de l'environnement des entreprises montrent qu'il est urgent d'adopter l'IA. Les questions posées ici servent de repères pour évaluer la nécessité d'adopter l'IA et de libérer le pouvoir de transformation qu'elle offre.

• Intensification de la concurrence :

- Les concurrents exploitent-ils l'IA pour obtenir des avantages en matière d'expérience client, d'efficacité opérationnelle ou d'innovation produit ?

- Comment notre organisation se compare-t-elle à ses concurrents en termes d'adoption de l'IA et d'impact sur les principaux domaines d'activité ?

• Les avancées technologiques dépassent les progrès :

- Les avancées technologiques, y compris l'IA, vont-elles plus vite que les progrès de notre organisation ?

- Sommes-nous en retard dans l'adoption des technologies émergentes, en particulier dans le domaine de l'IA ?

- Comment pouvons-nous intégrer l'IA pour saisir les opportunités, stimuler l'innovation et rester pertinents ?

• Stagnation et déficit d'innovation :

- Notre organisation est-elle complaisante, résistante au changement et hésite-t-elle à explorer de nouvelles idées ?

- Sommes-nous bloqués dans un état de stagnation, de manque d'innovation et de croissance ?

- Comment l'IA peut-elle servir de catalyseur pour relancer l'innovation, libérer un potentiel inexploité et favoriser une culture de l'amélioration continue ?

Succès de l'IA : étapes et indicateurs clés

L'adoption de l'IA est un voyage, pas une destination. Les organisations doivent avoir une vision claire de ce qu'est la réussite dans le contexte de leurs initiatives en matière d'IA. Cette compréhension permet de créer une dynamique, de fixer des objectifs et de mesurer les progrès accomplis.

Jalons

Les étapes suivantes sont des jalons clés que les organisations peuvent utiliser pour mesurer leur succès en matière d'IA :

1. Preuve de concept: Les initiatives réussies en matière d'IA commencent souvent par une démonstration de faisabilité limitée et ciblée qui démontre la valeur potentielle de l'IA pour l'organisation. Cette démonstration de faisabilité doit être conçue pour répondre à un problème ou à une opportunité spécifique de l'entreprise.
2. Programme pilote: En s'appuyant sur la validation du concept, les organisations peuvent passer à un programme pilote qui teste la solution d'IA dans un environnement opérationnel plus étendu. Le programme pilote devrait être conçu pour fournir des données qui peuvent être utilisées pour affiner la solution d'IA et identifier les problèmes qui pourraient survenir.
3. Mise en œuvre à grande échelle: Une fois le programme pilote achevé avec succès, les organisations peuvent passer à la mise en œuvre à grande échelle. Cette phase consiste à intégrer la solution d'IA dans les opérations et les flux de travail de l'organisation, à former le personnel et à s'assurer que la solution apporte les avantages escomptés.
4. Amélioration continue: Les initiatives d'IA réussies ne sont jamais vraiment terminées. Les organisations doivent continuellement affiner et optimiser leurs solutions d'IA pour s'assurer qu'elles restent alignées sur les objectifs de l'entreprise et qu'elles apportent de la valeur à long terme.

Indicateurs clés

Les indicateurs suivants sont des indicateurs clés que les organisations peuvent utiliser pour mesurer leurs progrès en matière d'IA :

1. Impact sur les entreprises: L'impact des solutions d'IA sur les opérations commerciales, l'expérience client et la croissance du chiffre d'affaires est un indicateur essentiel de réussite. Les organisations devraient mesurer l'impact de l'IA en termes d'indicateurs de performance clés (KPI) qui s'alignent sur les objectifs de l'entreprise.
2. Qualité et accessibilité des données: La disponibilité et la qualité des données sont des facteurs essentiels à la réussite des initiatives d'IA. Les organisations devraient mesurer leurs progrès en matière d'amélioration de la qualité et de l'accessibilité des données et s'assurer que leurs solutions d'IA reposent sur une base de données solide.
3. Efficacité opérationnelle: Les solutions d'IA devraient améliorer l'efficacité opérationnelle, en réduisant les coûts et en augmentant la productivité. Les organisations devraient mesurer l'impact des solutions d'IA sur l'efficacité opérationnelle et identifier les domaines à améliorer.
4. Adoption par les employés: Le succès des solutions d'IA passe par l'adoption et l'engagement des employés. Les organisations devraient mesurer les taux d'adoption par les employés et s'assurer que ces derniers disposent des compétences et de la formation nécessaires pour utiliser efficacement les solutions d'IA.

Pour réussir avec l'IA, il faut tout d'abord une référence claire à ce qu'est le succès, ainsi qu'un ensemble de jalons et d'indicateurs clés qui guident les progrès. Les organisations qui adoptent l'IA de manière stratégique, en s'alignant sur les objectifs de l'entreprise et en mesurant les progrès accomplis par rapport aux jalons et indicateurs clés, seront bien placées pour récolter les fruits de cette technologie transformatrice.

Vous êtes donc prêt ! Et ensuite ?

Vous avez évalué l'état de préparation de votre organisation à l'adoption de l'IA et identifié les applications potentielles de l'IA qui correspondent à vos objectifs stratégiques. Quelles sont les prochaines étapes ? Voici quelques éléments à prendre en compte :

Embaucher un scientifique des données

L'une des options consiste à engager un scientifique des données pour développer et mettre en œuvre des solutions d'IA. Les scientifiques des données possèdent l'expertise technique nécessaire pour construire et former des modèles d'IA, ainsi que la capacité d'analyser et d'interpréter les données produites par ces modèles. Cependant, l'embauche d'un scientifique des données n'est pas toujours possible pour toutes les organisations, compte tenu de la demande élevée et du coût associé à cet ensemble de compétences.

Embauche d'un prestataire de services

Une autre option consiste à faire appel à un prestataire de services pour élaborer et mettre en œuvre des solutions d'IA. Les prestataires de services peuvent donner accès à un éventail de compétences, allant de la science des données au développement de logiciels, et peuvent gérer le processus de bout en bout de la mise en œuvre de l'IA. Cependant, travailler avec un prestataire de services peut être coûteux et ne pas correspondre aux capacités et à la culture internes de l'organisation.

Opter pour une plateforme sans code

Une troisième option consiste à opter pour une plateforme sans code pour élaborer et mettre en œuvre des solutions d'IA. Les plateformes "no-code" permettent aux personnes ne disposant pas de compétences techniques en programmation de créer des solutions d'IA à l'aide d'interfaces "glisser-déposer" et de modèles préconstruits. Cette approche peut être rentable et permettre aux organisations de tirer parti de l'expertise d'employés non techniques.

Les plateformes sans code offrent plusieurs avantages :

• Rentable: Les plateformes sans code peuvent être nettement moins coûteuses que l'embauche d'un scientifique des données ou l'engagement d'un prestataire de services.
• Facilité d'utilisation: Les plateformes sans code permettent aux personnes ne possédant pas de compétences techniques en programmation de créer des solutions d'IA.
• Capacités internes: Les plateformes sans code permettent aux organisations de tirer parti de l'expertise des employés non techniques et de créer des capacités d'IA internes.
• Délai de mise en œuvre: Les plateformes sans code peuvent permettre une mise en œuvre plus rapide que les autres options.

En conclusion, plusieurs options s'offrent aux organisations qui souhaitent adopter l'IA. Si l'embauche d'un scientifique des données ou le recours à un prestataire de services peut convenir à certaines organisations, le choix d'une plateforme sans code peut constituer une option rentable, facile à utiliser et évolutive pour élaborer et mettre en œuvre des solutions d'IA.

Pourquoi l'AutoAI sans code est l'avenir

L'adoption de l'IA a été freinée par la perception qu'elle est complexe et qu'elle nécessite une expertise technique importante. Cependant, les récents développements dans le domaine de l'AutoAI ont rendu l'IA plus accessible que jamais, permettant à des personnes sans compétences techniques en programmation de construire et de mettre en œuvre des solutions d'IA.

L'AutoAI implique l'utilisation de l'apprentissage automatique des machines (AutoML) pour construire et former des modèles d'IA. L'AutoML est un ensemble d'algorithmes qui découvrent automatiquement les meilleurs modèles d'apprentissage automatique pour un ensemble de données donné, sans nécessiter d'intervention humaine. Cette approche peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires pour construire et former des modèles d'IA, ce qui permet aux organisations de se concentrer sur l'utilisation de l'IA pour générer de la valeur et de l'innovation.

Les plateformes d'AutoAI sans code offrent une approche rationalisée et facile à utiliser pour construire et déployer des solutions d'IA. Ces plateformes permettent aux personnes ne possédant pas de compétences techniques en programmation de créer des solutions d'IA à l'aide d'interfaces de type "glisser-déposer" et de modèles prédéfinis. Elles peuvent réduire considérablement les coûts associés à l'adoption de l'IA et permettre aux organisations de tirer parti de l'expertise d'employés non techniques.

Avantages de l'AutoAI sans code

L'AutoAI sans code offre plusieurs avantages :

Facilité d'utilisation

Les plateformes d'IA automatique sans code permettent aux personnes ne possédant pas de compétences techniques en programmation de créer et de déployer des solutions d'IA. Cette approche peut démocratiser l'IA et permettre aux organisations de tirer parti de l'expertise des employés non techniques.

Rentabilité

Les plateformes d'AutoAI sans code peuvent réduire considérablement les coûts associés à l'adoption de l'IA. Elles éliminent la nécessité de recourir à des data scientists coûteux et permettent aux organisations de construire et de déployer des solutions d'IA en utilisant les ressources existantes.

Déploiement rapide

Les plateformes AutoAI sans code peuvent permettre aux entreprises de déployer rapidement des solutions d'IA. Elles peuvent réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires pour construire et former des modèles d'IA, ce qui permet aux organisations de se concentrer sur l'utilisation de l'IA pour générer de la valeur et de l'innovation.

Évolutivité

Les plateformes d'AutoAI sans code peuvent permettre aux organisations de faire évoluer rapidement leurs solutions d'IA. Elles s'intègrent facilement aux systèmes et processus existants, ce qui permet aux organisations de tirer parti de leurs solutions d'IA dans l'ensemble de l'entreprise.

Inversez le jeu : Trouver de la valeur avant de choisir d'investir

L'adoption de l'IA peut transformer les entreprises, en stimulant la croissance et l'innovation. Cependant, elle n'est pas une panacée pour tous les défis des entreprises. L'investissement dans l'IA nécessite une réflexion approfondie et une planification stratégique. Il s'agit d'évaluer si l'organisation est prête à adopter l'IA, d'identifier les applications potentielles de l'IA qui s'alignent sur les objectifs stratégiques et de choisir la bonne approche pour mettre en œuvre l'IA.

Voici cinq points clés à prendre en compte lorsque l'on investit dans l'IA :

Demander un prototype

Avant d'investir dans l'IA, demandez un prototype qui démontre la valeur potentielle de l'IA pour l'organisation. Ce prototype doit être conçu pour répondre à un problème ou à une opportunité spécifique de l'entreprise. Il doit démontrer comment l'IA peut favoriser l'efficacité, l'innovation et la croissance.

Voir la valeur

Évaluer la valeur du prototype, en tenant compte de la manière dont il s'aligne sur les objectifs commerciaux de l'organisation. Veiller à ce que le prototype apporte des avantages tangibles, tels qu'une efficacité opérationnelle accrue, une meilleure expérience client ou une augmentation du chiffre d'affaires. Identifier les indicateurs clés de performance (ICP) qui s'alignent sur les objectifs de l'entreprise et les utiliser pour mesurer l'impact du prototype.

Évaluer l'adéquation

Examiner comment le prototype s'intègre à l'infrastructure technologique, aux capacités et à la culture de l'organisation. Évaluer l'état de préparation de l'organisation à l'adoption de l'IA et identifier les points à améliorer. S'assurer que le prototype s'inscrit dans la stratégie technologique de l'organisation et qu'il peut être intégré dans les systèmes et processus existants.

Investir

Une fois le prototype évalué avec succès, investissez dans l'IA en choisissant l'approche qui correspond le mieux aux objectifs, aux capacités et à la culture de l'organisation. Il peut s'agir d'embaucher un scientifique des données, de faire appel à un prestataire de services ou d'opter pour une plateforme sans code. Veillez à ce que l'investissement corresponde au budget de l'organisation et à sa tolérance au risque.

Échelle

Enfin, faire évoluer la solution d'IA, en l'intégrant dans les opérations et les flux de travail de l'organisation, en formant le personnel et en s'assurant que la solution apporte les avantages escomptés. Affiner et optimiser en permanence la solution d'IA pour s'assurer qu'elle reste alignée sur les objectifs de l'entreprise et qu'elle apporte une valeur ajoutée à long terme.

Levez l'inertie et les inhibitions et faites le premier pas vers l'adoption de l'IA. En demandant un prototype, en évaluant la valeur, en évaluant l'adéquation, en investissant et en passant à l'échelle supérieure, les entreprises peuvent libérer le pouvoir de transformation de l'IA pour stimuler la croissance et l'innovation.