Cela fait un peu plus d'un an que ChatGPT a fait son entrée dans la sphère publique. Si vous observez ce phénomène du point de vue de la technologie B2B, ne sous-estimez pas l'impact de la technologie grand public. Des innovations comme les applications de covoiturage dotées de suivi en temps réel ont modifié les attentes en matière de délais de livraison instantanés dans des secteurs tels que la distribution alimentaire et des boissons.
Nous en sommes encore aux prémices de la compréhension de l'impact de l'IA générative dans les environnements d'entreprise. Bien que les grands modèles linguistiques (LLMs) progressent déjà dans des domaines comme le marketing et les ressources humaines, trouver des méthodes d'intégration efficaces pour des secteurs tels que la construction, la fabrication et le transport—en particulier ceux en pleine transformation numérique—reste un défi constant.
Voici quelques points clés sur comment les entreprises peuvent utiliser l'IA générative dès aujourd'hui et comment cette technologie est prête à évoluer en 2024 et au-delà.
Collaboration entre Humains et IA pour un Focus Stratégique Renforcé
De nombreux employés passent trop de temps sur des tâches administratives telles que la saisie de données et la gestion de messages. Une étude récente de Zapier révèle que 76 % des travailleurs consacrent moins de trois heures par semaine à des initiatives stratégiques. Rationaliser ces tâches administratives est essentiel pour rediriger ce temps vers un travail à plus fort impact, et l'IA conversationnelle peut jouer un rôle déterminant.
L'IA peut automatiser des tâches de saisie, de récupération et de livraison de données, allant de la réponse au support client à la création de contenu sur les réseaux sociaux. Il est crucial que l'application réussie de l'IA dans ces domaines repose sur une étroite collaboration entre les utilisateurs humains et les systèmes IA. Alors que l'IA excelle dans la génération de contenu, la supervision humaine garantit précision, utilisation éthique et réponses contextuellement appropriées.
Les LLMs ne Sont Pas des Solutions Universelles pour Tous les Secteurs
Bien que les LLMs soient puissants pour résumer des informations et générer du contenu, ils ne sont pas une solution universelle, notamment dans des secteurs impliquant des opérations physiques telles que le transport ou la construction. Ces secteurs rencontrent des défis complexes nécessitant souvent une combinaison de technologies. Par exemple, un LLM doit travailler en parallèle avec diverses capacités de traitement de données, y compris la validation automatique et l'interrogation.
De plus, l'échelle et la complexité des données dans les opérations physiques—qui peuvent inclure des données vidéo, des capteurs et des données de localisation—ne peuvent pas être entièrement interprétées par les LLMs, même les plus avancés.
À Venir : L'IA Explicable Favorisera la Confiance et l'Adoption
Pour les opérations physiques, le prochain jalon dans le développement de l'IA se concentrera sur l'intégration de l'IA avec l'Internet des Objets (IoT) et la fourniture d'analyses en temps réel issues de jeux de données diversifiés. La valeur de ces analyses dépend de la compréhension par les utilisateurs de l'origine et de la signification des données.
Pour renforcer la confiance dans les solutions d'IA, les organisations sont appelées à privilégier l'IA explicable (XAI). La XAI démythifie les processus décisionnels des systèmes d'IA, offrant une clarté sur la façon dont l'IA interagit avec les données. Cette transparence est cruciale pour développer la confiance des utilisateurs et conduira à des systèmes plus fiables.
Par exemple, un agent IA avancé qui exécute des flux de travail peut utiliser la XAI pour expliquer son processus décisionnel, permettant aux utilisateurs de guider l'agent vers des résultats souhaités.
La Spécialisation en IA Intensifiera la Concurrence pour les Talents
Bien que les modèles d'IA s'appuient sur d'immenses jeux de données, obtenir des résultats efficaces nécessite souvent des outils adaptés à des secteurs spécifiques. En 2024, nous prévoyons l'évolution continue de l'IA générative avec un virage vers une connaissance spécifique au domaine et une adaptabilité en temps réel. Les besoins en IA d'une entreprise pétrolière et gazière, par exemple, seront très différents de ceux d'une entreprise de logistique. Cette convergence entre l'IA générative et l'expertise sectorielle produira des insights précieux qui amélioreront la prise de décision dans divers secteurs.
À mesure que l'IA s'intègre davantage dans les produits et les cadres opérationnels, la demande de talents spécialisés en IA augmentera en 2024. En plus de l'expertise en apprentissage automatique, en statistiques et en programmation, il sera nécessaire de posséder des compétences spécifiques à des applications d'IA dans divers domaines.
De plus, les organisations doivent investir dans le re-skilage de leurs employés à travers plusieurs fonctions pour tirer efficacement parti des outils d'IA, comme la formation du personnel RH sur les assistants IA. Les entreprises qui priorisent le re-skilage dès à présent seront mieux positionnées pour réussir ; une enquête de McKinsey & Co. montre que les entreprises performantes en IA sont plus de trois fois susceptibles de re-skiller leur main-d'œuvre par rapport aux retardataires.
L'IA générative détient un potentiel immense d'innovation pour 2024 et au-delà. Cependant, pour exploiter pleinement cette puissance, nous devons garder à l'esprit que les humains restent au cœur des avancées technologiques. Les bonnes indications et données sont cruciales pour que l'IA résolve des problèmes, mais prioriser le personnel est la clé de succès à long terme.
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