Intelligence artificielle

Points clés du paysage actuel de l'IA – Investisseur axé sur les données

Points clés du paysage actuel de l'IA - Investisseur axé sur les données


Au Sommet de l’intelligence artificielle de cette année à San Francisco, les conversations de personnes avides d’apprentissage et de partage étaient palpables. L'événement de deux jours a présenté des fournisseurs de données et d'intelligence artificielle ainsi que des marques qui progressent de manière significative dans l'utilisation (et la création) de produits d'intelligence artificielle. Le simple fait de rencontrer le vaste éventail d’entreprises de divers secteurs lors de cet événement montre combien d’entreprises réalisent le potentiel de l’IA à mesure que la technologie évolue. Inspiré par tous les apprentissages, je voulais partager mes points clés:

  1. L'intelligence artificielle est une capacité intersectorielle

De nombreuses entreprises de tous les secteurs (GPC, médias / divertissement, fintech, santé, etc.) investissent pour découvrir comment l’intelligence artificielle peut s’améliorer. Les industries se rendent compte que la puissance de l'IA dépasse la capacité de l'automatisation des processus robotiques (RPA). À une époque où les consommateurs jugent en fonction de leur dernière expérience, quelle que soit son origine, l'utilisation de l'intelligence artificielle deviendra une exigence pour la prestation de services et la personnalisation.

2 Le design d'expérience pour les produits AI est une opportunité pour tous

Le paysage actuel des produits d'IA met l'accent sur les aspects techniques et perd de vue la facilité d'utilisation du produit. À cet égard, l’IA progresse comme bien d’autres innovations technologiques: l’idée vient en premier, la technologie en deuxième, et la conception / la convivialité découle de l’évolution de la conception de la différenciation des produits, de «que peut faire la technologie? le produit est-il facile à utiliser? »Avec l’IA, les entreprises continuent de se concentrer sur les produits. Des outils tels que les sprints de conception peuvent les aider à intégrer la convivialité à la conception du produit plutôt que de considérer la facilité d'utilisation comme une priorité ultérieure.

3 La chaîne de valeur de l'IA a besoin d'une stratégie

L'intelligence artificielle est plus qu'une simple technologie. C’est une chaîne de valeur qui peut influer sur tous les aspects du fonctionnement d’une entreprise, y compris sur la manière dont elle crée de la valeur avec ses partenaires et ses clients. Pour les entreprises, l'ampleur de la chaîne de valeur de l'IA constitue un défi. Ils savent que diverses fonctions au sein de leur organisation peuvent être modifiées par AI. Mais ils ne savent pas encore quelles parties de la chaîne de valeur de l'IA s'alignent avec chaque fonction activée par l'IA.

4 AI Talent est un inconvénient pour beaucoup

La plupart des entreprises ressentent une pénurie de compétences dans le domaine de l'IA alors qu'elles tentent de constituer une équipe de données, d'informations et / ou d'IA. Les rôles les plus recherchés sont les scientifiques et les ingénieurs de données. Cependant, les entreprises doivent mieux comprendre si elles ont réellement besoin de ces compétences, car les plates-formes mises en place nécessitent moins de compétences techniques pour la configuration et la collecte d'informations. Une façon pour les entreprises de déterminer le niveau de connaissances internes en données et en IA dont ils ont besoin consiste à évaluer si l’entreprise utilise l’intelligence artificielle pour des services auxiliaires ou pour la construction de produits d’IA.

5 L'IA est itérative et complémentaire

Les machines peuvent apprendre par elles-mêmes (dans une certaine mesure) - mais «l'apprentissage par machine» ne signifie pas que les machines deviennent très intelligentes et conscientes de soi, comme le suggèrent les films de science-fiction. Voici une analogie simple: l'IA est comme un enfant qui grandit - ils apprennent de ceux qui ont plus d'expérience qu'un enfant apprend de maman ou de papa et expérimente avec leur environnement. Les modèles d'apprentissage automatique sont à la base de l'IA et doivent être formés à des règles et à différents ensembles de données (réels et synthétiques). Avec le temps, ces modèles d'apprentissage automatique arriveront à maturité pour commencer à «penser» aux côtés des humains à un niveau plus élevé et de plus en plus fiable.

6 Une plateforme d'IA flexible est nécessaire

Une plate-forme flexible est essentielle pour permettre aux scientifiques et ingénieurs de données de travailler efficacement, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer un pipeline de données complet et d'en extraire de la valeur. Comme le disait mon collègue Yingwu Gao, vice-président de l'ingénierie produit et de la pratique de l'intelligence artificielle, «dans le jeu du Big Data, celui qui gagne réellement la connaissance de ses données l'emportera. Mais ils ont d'abord besoin d'un moyen fiable pour transformer ces données en atout. C’est là que l’intelligence artificielle entre en jeu. »Pour en savoir plus sur ce sujet, cliquez ici.

Qu'est-ce que tout cela signifie - l'IA évolue rapidement

Alors que les entreprises dirigées par le numérique mettent en place des plates-formes d'IA, nous allons voir apparaître une pléthore de nouveaux cas d'utilisation appliqués dans les années à venir. Les principaux cas d’utilisation actuels, tels que la détection des fraudes ou la billetterie automatisée, ne font qu’effleurer le potentiel d’intelligence artificielle. Grâce aux nouveaux cas d'utilisation, les entreprises vont enfin pouvoir puiser dans la richesse des connaissances actuellement disponibles dans les Data Lakes.

Pour que les consommateurs réalisent le potentiel de l'IA, les entreprises doivent l'appliquer à des utilisations utilitaires profitant aux humains - telles que l'augmentation de la productivité, l'augmentation de la personnalisation ou la simplification des points de décision. Lorsque les entreprises déterminent le problème (réel) à résoudre, elles peuvent ensuite identifier les données appropriées à mettre en œuvre pour leur donner les informations nécessaires pour résoudre le problème. En investissant dans l’IA, les entreprises seront en mesure de tirer profit de la rapidité, de la portée et de la portée plus larges d’Intelligence artificielle pour aider les utilisateurs à accomplir non seulement les tâches qui peuvent être accomplies facilement, mais également celles qui ne le peuvent pas.

Enfin, je pense que la meilleure solution pour résoudre les problèmes réels liés à l'IA consiste à créer des expériences uniques pour les gens. Comment? En concevant des solutions avec des personnes au centre. Cet impératif est particulièrement aigu pour l'IA, une technologie qui n'est pas souvent associée au fait d'être aimable et qui n'est certainement pas centrée sur l'homme, même si cela est possible. À mon avis, cela est tout à fait vrai, que vous commenciez ou que vous essayiez d'extraire plus de valeur de votre plate-forme d'IA. Les produits que nous construisons devraient offrir des expériences et des résultats attrayants à ceux qu’ils servent, et plus ils s’intègrent parfaitement dans le style de vie de nos utilisateurs, meilleur est notre travail. AI a le pouvoir d’informer de manière intelligente et précise comment y parvenir, alors pourquoi ne pas nous en servir?

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