Est-il possible d’apprendre nos erreurs ? Je pense que c’est vrai, mais l’histoire montre que nous avons répété les mêmes erreurs. Ce n’est pas pour rien que nous avons expérimenté l’augmentation de « Puntocom », un phénomène où de nombreuses entreprises se sont précipitées pour créer des portails Web et offrir des services en ligne sans une vision claire, des mouvements pour le milieu de travail. Beaucoup de ces projets se heurtent de manière spectaculaire, et sans déficience technologique.
Le cycle se répète. Chaque fois que surgit une nouvelle technologie avec un potentiel perturbateur, nous sommes à l’origine du « syndrome de l’objet brillant ». Nous avons perdu l’attention des promoteurs de l’innovation sans réfléchir à notre nécessité ou à la capacité de mise en œuvre. Tout comme au passage, maintenant les fracas sont abondants.
La cruda realidad qui enfrentan los proyectos de IA generativa
C’est le trampa dans lequel beaucoup d’entrepreneurs et d’entreprises ont été éclipsés par les promesses de l’intelligence artificielle générative sans abarcar le vrai sens de leur mise en œuvre. Attirés par leur attractif, sans une stratégie solide, ils ont lancé des projets fragiles qui présentent des difficultés en raison du manque de fondements et de planification.
On estime que le pourcentage de projets d’intelligence artificielle qui se disputent est plus important que dans d’autres domaines de la technologie de l’information, qui atteint jusqu’à 80 %. Un studio récent d’un studio récent de RAND Corporation a identifié les principales causes de ces conflits qui incluent la mauvaise gestion des projets et les attentes irréalistes en ce qui concerne les capacités de l’IA. Les perspectives sont également très riches en talents.
Un des derniers studios de Gartner révèle qu’au moins 30 % des projets de génération d’IA seront abandonnés lors des essais de conception à la fin de 2025. Entre les raisons, les contrôles de risques sont inadéquats, l’augmentation des coûts et la manque de clarté dans la valeur entrepreneuriale.
Apprendre le pas pour assurer l’avenir
La leçon qui émerge de ces fracas, se situe dans le secteur des puntocom, des crypto-monnaies, du big data ou, actuellement, dans l’IA, est que la technologie est pour elle seule d’assurer le trio. Il est crucial que toute initiative de génération d’intelligence artificielle (IAG) soit résolue par une stratégie bien définie, des objectifs clairs et une compréhension profonde tant de nos capacités que de leurs limites.
On estime que le pourcentage de projets d’intelligence artificielle (IA) qui se disputent est plus important que dans d’autres domaines de la technologie de l’information, atteignant jusqu’à 80%
Cela devrait également être appliqué à la mise en œuvre de la génération d’intelligence artificielle dans les processus des entreprises de développement. La technologie promet d’optimiser les processus logiciels en fonction des délais de développement et de réduire la nécessité de grands équipements. Sans embargo, notre préoccupation fondamentale est-elle vraiment de contribuer à améliorer la productivité et la qualité de notre vie dans le cadre de «l’objet brillant»?
De la même manière que nous l’avons mentionné, la mise en œuvre des innovations technologiques par IAG dans le monde des affaires va plus loin d’une entreprise passionnée ou du milieu à travailler qui nécessitera une entreprise stratégique et un ensemble de mesures claires qui nous permettent de mieux et d’assurer de meilleures mesures. tangibles.
L’une des premières et les plus importantes actions est de définir des objectifs. Les entreprises doivent préciser quels problèmes elles cherchent à résoudre et à régler les métadonnées qui peuvent être évaluées, comme la réduction des places de développement ou la meilleure qualité du code.
Connaissant nos métadonnées, il est également essentiel d’entendre le point de départ lors d’une analyse préliminaire du processus actuel. Ici, l’analyse comparative est convertie en un outil clé, tant au niveau interne qu’externe. En comparant les projets que vous avez utilisés et ceux que vous n’avez pas utilisés IAG, vous pouvez discerner si les meilleures performances et efficacités sont réelles ou apparentes.
Les mesures traditionnelles, comme le temps d’entrée ou la quantité de logiciels générés, doivent être complémentaires avec d’autres indicateurs qui évaluent la qualité du développement, la durabilité sur une grande surface et la capacité de l’IA à s’adapter à des entreprises complexes. Pour cela, accéder à de bonnes données est fondamental. Mais, est-ce vraiment la peine de mettre en œuvre une technologie qui coûte plus cher que les avantages offerts ? Examiner la relation entre les coûts et les avantages est crucial. Il est également fondamental de considérer également les responsabilités associées à la mise en œuvre, à la maintenance et à la capacité de l’équipement.
L’essence de l’expérience réside dans la fusion de la technologie avec une vision bien définie et un suivi constant et précis des résultats. Réaliser un suivi continu de son impact permet de réaliser des ajustements dans les processus et de garantir que les bénéfices se maintiennent ou s’incrémentent également avec le temps. Les entreprises qui collaborent avec les clients pour travailler sur cette analyse et surveiller les constantes afin de fin de vérifier si la mise en œuvre de l’intelligence artificielle optimise réellement la productivité et la qualité du développement. Cela permet d’évaluer si l’adoption de l’intelligence artificielle générative représente une décision stratégique qui renforce la compétitivité, ou si, au contraire, il s’agit d’une mode qui ne justifie pas son coût.
De la même manière que les entreprises de puntocom ont réussi, les organisations qui cherchent à prouver le potentiel réel de l’intelligence artificielle génératrice doivent avoir des différends pour réaliser l’espace nécessaire : planification de la santé, définition des objectifs clairs, surveillance constante, adaptation et, sur tout, reconnaître que la technologie est seulement un outil. Oui, c’est tout à fait vrai lorsque cet outil est intégré de manière adéquate dans les processus lorsqu’il ne brille vraiment pas seulement si cela répond.
