Vous êtes enfin prêt à sauter dans le train de l’IA. Vous avez des tas de données qui traînent dans votre entreprise et vous êtes impatient de débloquer leur valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à les gérer? Regardez de plus près et vous constaterez probablement des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines IA. La résolution de ces problèmes est une partie importante du voyage IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi important de préparer votre infrastructure pour les charges de travail IA. En août 2023, McKinsey a rapporté que l’IA générative avait entraîné des plans d’augmentation des investissements globaux dans l’IA de 40% des organisations. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois l’IA générative et non générative pour une large gamme d’utilisations professionnelles. Le numéro un est le service à la clientèle, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En deuxième place vient la cybersécurité ou la gestion des fraudes, 51% des entreprises explorant l’utilisation du machine learning pour détecter des activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise occupe la troisième place, indiquant un fort intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Viennent ensuite le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a propulsé beaucoup de ces cas d’utilisation IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie de la charge de travail IA sur leurs propres sites. Cependant, ils font face à deux défis majeurs.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
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