L'industrie de l'intelligence artificielle (IA) évolue continuellement, avec de nouvelles solutions créées et déployées chaque jour.Gartner prédit que 75% des organisations auront une IA opérationnelle d'ici 2024. Cependant, les recherches de Gartner montrent que seulement 53% des projets d'IA en font du prototype à la production.Qu'est-ce qui retient les nouveaux projets pilotes d'IA de la production?
Les projets d'IA réussis sont tout autour de nous, mais il n'y a pas de meilleur moyen de créer et de déployer un produit d'IA avec tous ces développements.Il existe cependant quatre raisons pour lesquelles les entreprises pourraient manquer la marque en ce qui concerne leur solution d'IA.
1. Pas assez de données
L'IA apprend constamment et se développe à partir de ses résultats et algorithmes pour fournir des résultats meilleurs, plus efficaces et plus précis à l'avenir.Pour que les projets d'IA apprennent, ils ont besoin d'une abondance d'informations.Plus les données peuvent ingérer, plus la précision de sa sortie est élevée.Pourtant, un problème commun est le manque d'ensembles de données suffisants pour développer des solutions d'IA.
L'IA doit ingérer suffisamment de données pour identifier les modèles dans l'ensemble de données.Un manque de données peut avoir un impact sur les prédictions et la sortie.Fournir une IA des ensembles de données de formation substantiels peut lutter contre ce problème et aider à limiter le risque de biais.
[Consultez notre introduction sur 10 termes clés de l'intelligence artificielle pour l'informatique et les chefs d'entreprise: Feuille de triche: Glossaire AI.]]
Lorsque de grands ensembles de données peuvent être intimidants pour un humain, l'IA a la puissance de la vitesse sur le côté et peut apprendre rapidement.La fourniture de la qualité et de la quantité de données appropriées permet à ces solutions de donner une précision exceptionnelle.Si votre équipe se sent toujours enlitée des tâches sans fin que la solution d'IA était censée résoudre, vous devrez continuer à former votre IA.
2. s'en tenir à un moyen d'apprentissage
Vous n'avez pas seulement besoin de beaucoup de données;Vous avez également besoin de beaucoup de sources.Pour que l'IA fonctionne, il doit d'abord apprendre.Limiter l'apprentissage de l'IA à une source ou une base de connaissances peut affecter négativement le fonctionnement du produit final.Sans une gamme d'informations à partir de moyens différents, une solution d'IA aura des lacunes dans ses livrables, provoquant des problèmes pour les créateurs et les utilisateurs finaux.
Les outils d'IA réussis utilisent une combinaison de modèles d'apprentissage en profondeur pour fournir des solutions bien équilibrées.Les projets d'IA doivent utiliser diverses techniques, algorithmes et efforts d'apprentissage avec cohésion avec une accessibilité simple et facile pour les humains de s'engager en cas de besoin.Ces algorithmes «d'ensemble» surpassent souvent toute méthode de prédiction individuelle.
Cela étant dit, les humains portent ou non des préjugés inconscients, qu'ils le signifient ou non.Si une seule personne fournit des informations à la solution d'IA, cette solution adoptera et partagera les mêmes biais que la personne qui l'a enseigné.Lors de la construction d'un projet d'IA, les développeurs et les chefs d'entreprise doivent être axés sur le laser et conscients des biais potentiels, tels que les facteurs culturels et environnementaux jouant un rôle dans le développement d'un système d'IA, ainsi que la façon dont ils peuvent intervenir pour éliminer les biais qui pourraient survenir.Rester à jour sur les développements de l'IA, comment les autres mettent en œuvre et ajustent leurs projets, et les réglementations mises en place sont essentielles pour développer une solution d'IA réussie.
Certaines étapes à prendre pour s'assurer qu'une solution d'IA est aussi sans biais que possible comprennent:
3. Manque de compréhension des autres employés
Toutes les personnes travaillant sur un projet basé sur l'IA ne sont pas un génie de l'IA.Cependant, le déploiement avec succès d'une solution d'IA nécessite une compréhension générale de chaque employé et utilisateur final.Tout le monde au sein d'une organisation doit comprendre les possibilités et les limites.Avec un manque de connaissances de toutes les personnes impliquées, il fait un manque de déploiement.
Par exemple, le service des ventes ne peut pas vendre des solutions d’IA s’ils ne comprennent pas et ne connaissent pas leurs cas d’utilisation.De l'autre côté, les équipes RH ne peuvent pas adopter l'IA dans leurs flux de travail quotidiens pour intégrer de nouveaux employés s'ils ne savent pas comment, quand et où l'utiliser.
Tout le monde, des dirigeants aux employés, a besoin de boucles de rétroaction ouvertes pour permettre des discussions sur l'IA et faire connaître les gens avec la solution.Ceux qui sont plus familiers avec l'IA ont alors la possibilité de communiquer clairement le niveau d'interaction dont il faut s'assurer que tout le monde a les informations correctes nécessaires pour une efficacité maximale.
La direction de la gestion du changement à la mise en œuvre de l'IA pour le succès de la transformation numérique n'est pas limitée au rôle d'une équipe CIO ou informatique.Au lieu de cela, les entreprises dans leur ensemble doivent travailler ensemble pour s'assurer que chaque département a les outils et technologies appropriés en place à leurs normes respectives.Les équipes DSI et informatiques sont cruciales pour améliorer l'alphabétisation numérique dans toute l'organisation, mais en ce qui concerne ce qui compte pour une transformation réussie, le moteur du changement est de savoir comment chaque département peut aider à transformer la technologie, les données, les processus et la culture d'une entreprise.
4. L'expérience utilisateur est mise sur le brûleur arrière
Enfin, le succès d'un projet d'IA ne repose pas seulement sur la solution elle-même;Il repose également sur les utilisateurs et leur expérience.Si un utilisateur ne comprend pas l'objectif de l'outil ou comment l'utiliser, il ne l'achètera pas.Tout comme il est crucial de construire un projet d'IA qui est précis et efficace, vous devez également vous assurer que l'interface est conviviale.Les clients et les utilisateurs doivent réaliser la valeur de ce que vous faites, comment il résout les problèmes auxquels ils sont confrontés et comment ils peuvent l'utiliser facilement.
Dit une autre façon, si votre ensemble de données provient de votre système d'enregistrement et que votre IA alimente votre système d'intelligence, alors votre système d'engagement est ce qui aidera à stimuler l'adoption de la plate-forme.L'expérience utilisateur est primordiale pour une implémentation d'IA réussie.
L'avenir de l'IA est très prometteur car de nouvelles données et outils sont collectés et déployés chaque jour.Les projets d'IA bien réalisés offrent des avantages majeurs pour l'entreprise.Mais les chefs d'entreprise doivent se méfier de faire des erreurs qui pourraient compromettre leurs projets, tels que la limitation des informations et des sources qu'ils tirent ou négligent le projet final.Les entreprises qui peuvent apprendre, s'adapter et mettre en œuvre les processus appropriés pour leur projet d'IA seront les principaux dans cette industrie en évolution.
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