Dans le cadre de la série de contenus contribués de Solutions Review :une collection d’articles rédigés par notre communauté de leaders d’opinion en technologie d’entreprise—Pandurang Kamat, directeur de la technologie chez Persistent Systems, explique comment les dirigeants devraient aborder leurs stratégies d’adoption de l’IA générative.
Jusqu’à récemment, l’IA opérait principalement en coulisses. Les gens ne se rendaient pas compte qu’ils utilisaient l’IA lorsque la ligne d’objet de leur e-mail se remplissait automatiquement ou demandait à Alexa de commander ce qui se trouvait dans leur panier Amazon. Fin 2022, la sortie par OpenAI de son chatbot transformateur ChatGPT alimenté par Generative AI a marqué le début d’un changement culturel et sociétal dans la façon dont les personnes non techniques interagissent avec l’IA. Pour beaucoup, il s’agissait de la première véritable opportunité pratique d’utiliser une technologie d’IA, les exposant à sa capacité à fournir des réponses de type humain à presque toutes les requêtes possibles et imaginables.
En entreprise, l’IA Générative (GAI) s’annonce comme un moteur d’innovation, un accélérateur de productivité et un outil qui redonne aux collaborateurs leur atout le plus précieux : le temps. Aujourd’hui, elle domine largement et à juste titre les gros titres des médias économiques.
À court terme, GAI pourra faire progresser les flux de travail, accélérer les processus et créer de nouvelles efficacités pour les entreprises de plusieurs manières. Beaucoup se précipitent pour adopter et mettre en œuvre le GAI aussi rapidement que possible. Cependant, à mesure que l’adoption de l’IA générative par les entreprises s’accélère, des questions se posent sur la confidentialité, la confidentialité et la transparence des données, ainsi que des débats en cours pour éviter que des préjugés préjudiciables et des violations éthiques ne s’insinuent dans les modèles de base utilisés pour alimenter la GAI. Ces préoccupations ont conduit certaines entreprises, en particulier dans des secteurs hautement réglementés comme la banque et la finance, à adopter une approche enthousiaste mais prudente pour identifier les cas d’utilisation potentiels de leurs efforts d’adoption de l’IA générative.
Il est essentiel de comprendre où va la technologie et à quoi elle ressemble dans la pratique pour une entreprise.
Productivité et avantages de mise sur le marché
Même s’il faudra du temps pour déterminer l’impact total à long terme du GAI, il est clair que les entreprises peuvent utiliser la technologie pour obtenir des avantages rapides et à court terme tout en ajustant les cas d’utilisation et les déploiements pour tenir compte des développements technologiques et organisationnels nouveaux ou inattendus.
1) Réimaginer l’ingénierie numérique
Les talents techniques de qualité sont difficiles à trouver depuis plusieurs années. Nouveau données d’EY suggère que plus de 80 % des organisations ne disposent pas de suffisamment de travailleurs technologiques qualifiés parmi leur personnel. Alléger la pression sur les équipes technologiques tout en disposant des talents adéquats pour faire progresser l’innovation reste une priorité absolue pour les dirigeants. L’IA générative pourrait apporter un soulagement indispensable. Deux fonctions principales constituent le cœur des équipes d’ingénierie numérique : le développement d’applications et la modernisation de l’héritage. L’intégration de GAI dans le cycle de vie de développement pour les deux augmentera la rapidité de mise sur le marché et la disponibilité, car une grande partie du travail sera prise en charge par l’IA.
2) Redéfinissez l’accès d’entreprise aux données, à la recherche et aux assistants virtuels pour améliorer la productivité sur le lieu de travail.
Des solutions personnalisées, formées sur les données d’une organisation, débloqueront une nouvelle efficacité de flux de travail. Avec une seule requête conversationnelle, les équipes peuvent obtenir des informations et des analyses sur les données clients, les tendances, les transactions et les actions qui prendraient beaucoup de temps à rechercher et à compiler manuellement. De plus, l’IA générative démocratisera davantage l’utilisation de l’IA, car elle ouvre l’accès aux données et aux informations sans aucune dépendance vis-à-vis des équipes techniques ou d’assistance pour créer des tableaux de bord ou des modèles de rapports, car GenAI peut exécuter ces fonctions de manière indépendante.
En supprimant ces barrières commerciales, GenAI changera fondamentalement la façon dont les équipes de service, de marketing et de vente interagissent avec les clients, apportant ainsi un nouveau niveau de personnalisation au parcours client. Au-delà du client, les outils basés sur GAI seront applicables à tout cas d’utilisation impliquant l’accès et l’analyse d’énormes volumes de données d’entreprise pour obtenir de nouvelles informations et tendances.
3) Extension des capacités horizontales et verticales avec GAI
L’un des avantages les plus substantiels que GAI apportera à l’entreprise est l’efficacité de la capacité de l’entreprise à servir les clients et les publics externes et à améliorer les processus internes. Les rôles de support client et employé peuvent afficher en un coup d’œil une image complète de l’historique d’un utilisateur. Les ressources humaines s’appuieront probablement sur GAI pour rédiger des politiques et envoyer des e-mails à l’échelle de l’entreprise, redonnant ainsi du temps à leurs équipes pour qu’elles se consacrent à l’amélioration de l’expérience des employés.
Le plus important peut-être est que les solutions verticales et fonctionnelles peuvent être complètement réinventées avec des expériences basées sur GenAI et alimentées par la capacité de la technologie à exploiter rapidement les données et à exécuter des requêtes et des commandes – des essais cliniques à l’assistance aux conseillers financiers, au traitement des réclamations d’assurance et à l’intégration des clients et des clients. employés.
Pensez à la sécurité et à la confidentialité
Mais avant d’aller de l’avant, les dirigeants de niveau C devraient réfléchir aux domaines dans lesquels la mise en œuvre du GAI pourrait mal tourner. Compte tenu de la relative nouveauté de la technologie, le manuel de création et d’adoption de cas d’utilisation est rédigé en temps réel dans différentes entreprises et secteurs. Les éléments suivants doivent être gardés à l’esprit lorsque les dirigeants établissent des garde-fous pour guider la manière dont GAI est utilisé dans leurs organisations et dans quelles circonstances.
1) Sécurité
La sécurité est un élément essentiel à prendre en compte lors de l’intégration de solutions GAI tierces. Qu’une organisation développe une solution en interne ou s’associe à un fournisseur de solutions, il est essentiel de définir la manière dont les données sont utilisées. Comment les données sensibles d’une organisation sont-elles protégées contre le partage avec d’autres organisations ? Comment le modèle est-il formé au fil du temps ? Avant d’investir dans l’une ou l’autre solution, comprenez clairement ce qu’il advient des données une fois diffusées.
2) Exposition à la violation de la propriété intellectuelle
On ne sait pas exactement dans quelle mesure le travail généré par l’IA, en particulier les images, le code et le contenu, est protégé contre les violations de propriété intellectuelle. Selon le Dr Lance Elliot, boursier de l’Université de Stanford et expert en IA, les fournisseurs de GAI ne peuvent pas garantir que le contenu généré est exempt de violation du droit d’auteur. De par la nature de la formation des grands modèles de langage basés sur le consommateur, il n’existe aucun moyen, à l’heure actuelle, de certifier que ce qui est créé n’est pas une réplique du travail d’autrui. Bien que peu probable, cela pourrait arriver.
Pour les entreprises, l’IA générative présente un autre type de risque, dans la mesure où les modèles utilisent des données d’entreprise et d’autres sources plutôt que la vaste gamme de données disponibles via Internet. Les entreprises doivent prendre en compte des considérations importantes concernant la traçabilité des données de formation, les licences et autorisations, ainsi que la sécurité, la confidentialité et la conformité.
3) Éthique des données
Beaucoup ont remis en question le éthique de l’IA. Les experts préviennent que cela pourrait conduire à une prise de décision biaisée dans des situations critiques, telles que des scénarios médicaux ou de sécurité, et dans d’autres, comme l’embauche ou l’approbation d’un prêt, où les biais peuvent conduire à des inégalités entre les différentes populations de consommateurs. Il existe également une préoccupation constante quant aux données utilisées pour former des modèles d’IA générative et garantir un consentement et une attribution appropriés afin de clarifier les données et informations que le modèle génère.
La prudence reste de mise, et la gouvernance de l’utilisation éthique de l’IA restera une priorité tant pour les chefs d’entreprise que pour les gouvernements. En juin, le Parlement européen a pris une mesure législative majeure pour lutter contre les effets potentiellement nocifs de l’IA en publiant un projet de loi bien nommé Loi sur l’IA. Selon Le New York Times« Le projet de loi européen adopte une approche « basée sur les risques » pour réglementer l’IA, en se concentrant sur les applications présentant le plus grand potentiel de préjudice pour l’homme. » D’autres suivront probablement bientôt.
L’IA générative a un énorme potentiel pour réinventer l’avenir du travail et des expériences numériques. De l’ingénierie numérique et de l’analyse des données au service client et à la production créative, GAI apportera rapidité et efficacité au travail banal et reproductible. Mais comme pour toute nouvelle technologie, des lignes directrices seront nécessaires pour garantir qu’elle soit utilisée de manière prévisible et équitable. Les chefs d’entreprise doivent étudier les avantages potentiels de la technologie pour leur entreprise tout en gérant les risques et en comprenant son impact sur les employés et les clients. Compte tenu du processus d’adoption ultra-rapide de l’IA générative, les clients et les employés s’attendront bientôt à ce que les organisations adoptent la GAI pour devancer la concurrence.