Les dirigeants d’entreprises ont de grandes espérances dans la mesure où les inversions en intelligence artificielle (IA) peuvent générer des innovations qui transforment des domaines en termes de satisfaction du client et de développement des produits. Sans embargo, une infrastructure de données inadéquate empêche 78 % des organisations d’avoir cet objectif.

Un récent rapport du MIT Technology Review Insights, en collaboration avec Snowflake, intitulé « Stratégies de données pour les dirigeants de l’IA », indique que beaucoup d’entreprises ont de grandes attentes avec la génération d’IA (72 % cherchant à augmenter l’efficacité ou la (55 % souhaitent une plus grande compétitivité sur le marché et 47 % espèrent plus d’innovation en matière de produits et de services), il est crucial d’améliorer la stratégie de données pour maximiser le potentiel de l’IA.

L’IA et les entreprises

Les entreprises ont besoin d’une infrastructure de données robuste, poussée par des plates-formes modernes au nouveau, qui les permettent d’approuver leur propre stockage de données comme de grands volumes de données auparavant inaccessibles, en particulier les données non structurées comme des vidéos et des images. Selon l’étude, seuls 22 % des dirigeants d’entreprise se sentent « très préparés » pour adopter l’IA, tandis que les 53 % considèrent « quelque chose de préparé ».

Une grande préparation implique d’affronter moins de personnes liées à l’accès à une capacité de calcul évolutive, aux silos de données et aux problèmes d’intégration, ainsi qu’à la gestion des données. En pesar de la confianza de beaucoup de líderes dans les résultats qui peuvent offrir l’IA, il est reconnu que les données sont clés pour déterminer la rapidité et l’efficacité avec lesquelles vous pouvez débloquer la valeur de l’IA.

Un autre défi pour les organisations est le déploiement de l’IA à grande échelle. Les 95 % des personnes interrogées ont mentionné des obstacles à la mise en œuvre de l’IA. Les 59 % citent la gouvernance, la sécurité ou la confidentialité des données comme le défi le plus commun, suivi de la qualité et de la disponibilité des données (53 %) et du coût des ressources ou de l’inversion (48 %). Les décisions de dépenses et d’attribution de ressources, y compris les mesures nécessaires pour améliorer l’infrastructure de données, sont une réponse à toute inversion technologique. Cependant, le coût de l’IA générative est réduit, car les entreprises ont commencé à développer des modèles de grandes langues (LLM) les plus petits qui offrent les mêmes capacités à un coût moindre.

« Aujourd’hui, de nombreuses organisations ont de grandes attentes en ce qui concerne l’IA générative : vous pouvez changer votre forme d’exploitation et ce que vous vendez », affirme Baris Gultekin, responsable de l’IA de Snowflake. « Notre enquête montre que, à mesure que les organisations entendent une grande urgence pour supprimer les applications de l’IA, elles savent que leurs données peuvent offrir des perspectives à partir de sources d’informations jusqu’à présent inexplorées. Il est fondamental de prendre contact avec une infrastructure de données solide pour fournir des capacités de génération d’IA, et les dirigeants des entreprises doivent agir rapidement pour aborder les questions liées à la sécurité et au coût des données, et établir les éléments nécessaires pour accomplir la promesse de l’IA. .

Les bénéfices de l’IA génératrice sont tous les plus visibles pour les entreprises les plus avancées dans leur stratégie de données, car ils ont fortement investi dans les infrastructures de données solides et sont maintenant récompensés pour appliquer l’IA à ces données. Toute entreprise qui souhaite capitaliser sur l’IA doit d’abord établir une infrastructure de données robuste, qui ouvre un vaste ensemble de processus et d’activités impliqués dans la compilation, l’agrégation et la conservation des données de l’organisation, ainsi que la capacité d’y accéder. L’inversion des infrastructures de données solides dans l’ensemble de l’organisation permettra de contacter les utilisateurs de l’IA génératrice beaucoup plus puissante et, en même temps, de réduire les préoccupations en matière de gouvernance et de sécurité.

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