Il est enfin temps de 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? Une inspection attentive révélera probablement des goulots d’étranglement qui étoufferont vos pipelines d’IA. La résolution de ces problèmes fait partie intégrante du voyage de l’IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi important de préparer votre infrastructure aux charges de travail de l’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 non générative pour une large gamme d’utilisations professionnelles. Le plus important est le service à la clientèle, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. La cybersécurité ou la gestion des fraudes occupe la seconde place, 51% des entreprises explorant 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, indiquant 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 propulsé un certain nombre de ces cas d’utilisation de l’IA, mais il est souvent plus rentable pour les grandes entreprises de gérer une partie du travail de l’IA sur leurs propres sites. Cependant, ils font face à deux principaux défis.
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)
