Vous voilà enfin prêt à sauter dans le train de l’intelligence artificielle. Vous avez des tas de données qui traînent dans votre entreprise et vous avez hâte de libérer leur potentiel. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à y faire face? Si vous regardez de plus près, vous risquez de trouver des goulots d’étranglement qui vont bloquer vos pipelines d’IA. Résoudre ces problèmes est une partie importante du voyage de l’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 suscité des plans de 40% des organisations pour augmenter leur investissement global dans l’IA. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois l’IA générative et non générative pour une grande variété d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. La deuxième est la cybersécurité ou la gestion des fraudes, 51% des entreprises explorent l’utilisation des machine learning pour détecter les activités suspectes. 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 le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a alimenté beaucoup de ces cas d’utilisation de l’IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie du travail de l’IA sur leurs propres sites. Cependant, ils 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)
