Actuellement, de nombreuses entreprises expérimentent des modèles d’IA génériques, mais dans la pratique, elles rencontrent de nombreux résultats. Par exemple, une IA qui n’est pas entrée spécifiquement avec des données médicales peut avoir des difficultés pour analyser correctement les images de rayons X. Dans cette optique, Nutanix considère que la personnalisation des modèles d’IA et son adaptation aux nécessités de chaque secteur ou industrie marcarán le desarrollo de ce technologie jusqu’en 2026.
« L’IA génératrice (GenAI) est générée à grande vitesse et elle est largement utilisée, à partir d’applications d’attention au client jusqu’à l’analyse avancée des données. Sans embargo, dans la pratique, il est démontré qu’un modèle de taille unique n’est pas suffisant. Les organisations sont limitées. étant donné que les modèles d’IA ne sont pas adaptés à votre secteur ou à votre industrie spécifique.
Selon Gartner, d’ici 2027, plus de 50 % des modèles d’IA seront spécifiques à certains secteurs. Cette personnalisation des modèles d’IA permettra d’obtenir des résultats plus précis et plus pertinents, avec des solutions qui sont intégrées aux données et aux dynamiques propres à chaque industrie », a déclaré Jorge Vázquez, directeur général de Nutanix Espagne et Portugal.
Les modèles actuels de IA sont des cortos
En même temps, dans le secteur financier, un modèle généraliste n’a aucun résultat très efficace pour détecter les fraudes car il ne reconnaît pas les complexes patrons qui caractérisent cette industrie. Les secteurs dans lesquels vous souhaitez connaître les modèles d’IA personnalisés sont prioritaires, voici les éléments suivants :
- Sanité. L’IA a un papier chaque fois plus important dans la reconnaissance des images médicales, des résonances magnétiques et des radiographies. Les modèles d’IA personnalisés peuvent détecter les anomalies difficiles à identifier, y compris pour les médecins, ce qui augmente la précision des diagnostics et peut sauver des vies.
- Enquête et éducation. Les universités et centres de recherche utilisent des modèles d’IA pour l’analyse de complexes de données. Dans le camp d’études, les modèles d’IA personnalisés peuvent analyser des ensembles génétiques, simuler le changement climatique ou les patrons d’études linguistiques.
- Secteur financier. Les banques et les assureurs font confiance aux modèles d’IA pour la détection des fraudes et l’analyse des risques. Les algorithmes intégrés spécifiquement aux données de transactions peuvent identifier les clients particuliers qui sont passés par inadvertance d’une autre manière, contribuant ainsi à un écosystème financier plus sûr.
- Industrie. Dans le cadre de la fabrication, les modèles d’IA sont utilisés pour le contrôle de qualité et la maintenance prédictive. Les modèles d’IA spécifiques peuvent détecter des anomalies dans les lignes de production ou prévenir une machine nécessitant une maintenance, augmentant ainsi l’efficacité et minimisant les temps d’inactivité.
La personnalisation des modèles d’IA permet aux organisations d’obtenir des résultats plus précis et pertinents
Réponses pour la mise en œuvre de modèles d’IA personnalisés
Les avantages du contact avec des modèles d’IA personnalisés sont évidents, mais pour aider à réaliser une mise en œuvre adéquate, il y a une clé dans chaque facteur :
- Qualité et disponibilité des données. Il est nécessaire de connaître des données fiables, bien structurées et représentées pour créer les modèles d’IA, ce qui implique un travail rigoureux de compilation, de purification et d’étiquette de l’information.
- Talent et expérience. Disponer les connaissances nécessaires pour développer et entreprendre des modèles d’IA est fondamental. Les scientifiques de données et les experts en IA ont un rôle crucial dans ce processus, mais ils ont des profils isolés. Par conséquent, inverser les talents et les alliances stratégiques sont essentiels.
- Conditions requises pour l’infrastructure. Les modèles d’IA exigent une grande capacité de calcul et d’exploitation, car les entreprises doivent s’appuyer sur une infrastructure de TI robuste, flexible et évolutive. Cela vous permettra d’entreprendre et de supprimer des modèles d’IA personnalisés de manière efficace, de les refinancer et de les réintégrer continuellement avec de nouveaux ensembles de données pour que vous puissiez vous en assurer, sans nécessité de réaliser de grandes inversions.
« La clé de l’expérience réside en contact avec une stratégie d’IA bien définie, qui trouve l’équilibre adéquat entre les données, l’infrastructure et la connaissance. De cette forme, les entreprises peuvent utiliser les modèles d’IA de manière plus intelligente et personnalisée », conclut Jorge Vázquez.
