Alors que vous vous apprêtez enfin à vous lancer dans l’IA, vous avez tout un 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 y faire face? Si vous regardez de plus près, vous risquez de trouver des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines IA. La résolution de ces problèmes fait partie intégrante 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 large gamme d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En deuxième place vient la cybersécurité ou la gestion de la fraude, car 51% des entreprises explorent l’utilisation du machine learning pour détecter des activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui indique 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 un certain nombre de ces cas d’utilisation IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie des charges de travail IA sur leurs propres sites. Cependant, ils font face à deux principaux défis.
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