Il est enfin temps pour vous de vous lancer dans l’IA. Vous avez des tonnes de données qui traînent dans votre entreprise et vous êtes impatients de débloquer leur valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à gérer cela? Regardez de plus près et vous trouverez probablement des goulots d’étranglement qui étoufferont vos pipelines IA. Réparer 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 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 grande variété d’utilisations professionnelles. Le numéro un est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En deuxième lieu, la cybersécurité ou la gestion des fraudes, 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, indiquant un vif intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Puis viennent le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a propulsé un certain nombre de ces cas d’utilisation IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer une partie au moins des charges de travail 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
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