‘Publié en partenariat So, vous êtes enfin prêt à vous lancer dans 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? Jetez un œil de plus près et vous risquez de trouver des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines IA. Résoudre ces problèmes est une partie essentielle du voyage IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi important de préparer votre infrastructure aux charges de travail IA. En août 2023, McKinsey a rapporté que l’IA générative avait incité 40% des organisations à augmenter leur investissement global dans l’IA. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois l’IA générative et l’IA non générative pour une large gamme d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En second lieu, on trouve la cybersécurité ou la gestion des fraudes, car 51% des entreprises explorent l’utilisation du machine learning pour détecter une activité suspecte. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui indique un vif intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Viennent ensuite CRM, gestion des stocks et production de contenu. Le cloud computing a propulsé un grand nombre de ces cas d’utilisation IA, mais il est souvent plus rentable pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie de la charge de travail IA sur leurs propres sites. Cependant, elles font face à deux défis clés.’
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle Introduction L’intelligence artificielle (IA)
