Contenu
- La clé pour de meilleurs résultats commerciaux à partir de la science des données
- Extension de l'IA à ceux qui possèdent une expertise de domaine
- Comprendre ce qui entre dans les décisions
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Les leçons de l'essor d'Internet
- Rendre la technologie accessible maintenant
- Réduire les risques en réduisant les délais et les coûts
Source: Denisismagilov / Dreamstime.com
À emporter:
L'avenir de l'intelligence artificielle n'est pas les superbes photos de la lune, mais l'utilisation quotidienne banale que nous associons aux feuilles de calcul. C’est ce que certains pensent de l’émergence d’Amnesty International, qui est passée de domaines raréfiés à un usage commercial courant.
La clé pour de meilleurs résultats commerciaux à partir de la science des données
Dans un revue de Harvard business article, Alessandro Di Fiore, fondateur et PDG de la société Centre européen pour l'innovation stratégique (ECSI) a contredit l’hypothèse «que les entreprises ayant plus de scientifiques de données avoir une meilleure chance de générer un impact commercial. "Basé à la fois sur ses travaux de conseil et sur recherche, il en est venu à la conclusion qu’embaucher un plus grand nombre de spécialistes des données n’apportait pas nécessairement de meilleurs résultats pour une entreprise.
La même observation m’a été faite lors d’une récente interview avec Henry James, fondateur et directeur général adjoint de Fincross International, qui a déclaré que ce qu’il voyait dans les entreprises disposant de vastes ressources dans lesquelles investir science des données est-ce qu'ils peuvent, en fait, faire mieux avec une équipe de cinq que de 50.
Extension de l'IA à ceux qui possèdent une expertise de domaine
Pour Di Fiore, ce qui fait vraiment la différence pour une entreprise, «c’est la démocratisation de l’accès aux AI Les meilleures pratiques montrent comment la démocratisation peut amener des décisions plus rapides et mieux réparties, en rendant les entreprises plus agiles et plus réactives aux évolutions et opportunités du marché. ”(Pour savoir comment certaines entreprises utilisent déjà l’IA, consultez AI aujourd'hui: qui l'utilise dès maintenant et comment.)
Même s’il ne s’intéresse pas au terme «démocratisation» et préfère celui de «sport d’équipe», Todd Hay, directeur des opérations d’Ople, partage cet avis. Comme il l'a expliqué dans une interview à Techopedia, il envisage le passage de l'IA raréfiée et centralisée aux masses comme analogue à l'adoption de feuilles de calcul, un outil utile qui devrait être utilisé par tous les hommes d’affaires.
«Les experts en la matière et dans le domaine sont les mieux placés pour évaluer une prédiction susceptible d’avoir un impact sur l’entreprise», a déclaré Hay. Mais avec une configuration qui met les scientifiques de données en charge de ceux modèles prédictifs, "Ils sont exclus du processus". Cela ne profite pas à l'entreprise.
Bien qu’il admette que les scientifiques de données possèdent l’expertise en mathématiques et en statistiques pour juger si un modèle fonctionne bien ou non, ils n’ont pas la capacité de déterminer les questions qu’ils devraient poser à l’intelligence artificielle. Et cet écart entre l'expertise des modèles et celle des parties prenantes explique le fait que «70% à 80% des modèles de cas ne sont jamais utilisés».
Comprendre ce qui entre dans les décisions
L'incapacité de comprendre le fonctionnement du modèle a d'autres conséquences. Dans les secteurs réglementés tels que les soins de santé, les assurances ou la finance, a déclaré Hay, le problème est de pouvoir expliquer le processus de prise de décision aux auditeurs et de ne pas être en mesure de le faire.
Rick Saletta, directeur du marketing des ventes chez Ople chez AI, apprentissage automatique & data science, a indiqué qu'il était d'accord dans l'interview et a expliqué que c'était la raison pour laquelle les entreprises cherchaient maintenant à développer une "IA transparente", également appelée "IA transparente". IA explicable. Comme nous l'avons vu dans Les IA ont des explications à faire, en l'absence d'une explication claire sur la manière dont AI parvient à ses conclusions, vous ne pouvez pas être sûr qu'elle est «exempte de préjugés». Il a ajouté qu'il n'était plus acceptable de se débarrasser de la responsabilité de l'entreprise de fonctionner équitablement en disant «AI a il."
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Les leçons de l'essor d'Internet
La peur qui reste face à l'IA fonctionnant comme une boîte noire empêche les entreprises de récolter tous les avantages qu'elles permettent. C’est un état d’esprit qui doit changer, selon Hay. Il a suggéré AI aujourd'hui est comme l’internet à la fin des années 90. Cela signifie qu'il y aura des échecs spectaculaires comme Pets.com et d'autres ratés de ce type dus à l'incapacité des gens à appliquer la nouvelle technologie. Et la peur des nouvelles technologies retient les gens, a-t-il déclaré: "C’est nouveau, effrayant et très compliqué."
Mais il y a aussi une grande opportunité pour ceux qui le découvrent. "Tout ce que nous voyons à présent a été ouvert par Internet parce que les gens étaient prêts à essayer de nouvelles choses", a déclaré Hay. C’est la même situation maintenant avec IA permettant aux gens trouver ce qu’ils «ne savaient même pas qu’ils devraient rechercher». Ils ne devraient pas non plus douter de leurs propres capacités, car beaucoup «possèdent plus de compétences dans l’entreprise qu’ils ne le pensaient», en particulier «experts en la matière et les personnes qui connaissent les données. “
Rendre la technologie accessible maintenant
"Nous voulons voir comment chaque entreprise peut tirer parti de l'IA maintenant - aujourd'hui", a déclaré Hay. Pour que cela se produise, il est nécessaire que l’intelligence artificielle soit rendue accessible en dehors du cercle des experts en informatique. «Le nombre de scientifiques de données compétents dans le monde est de loin inférieur au nombre d'entreprises qui pourraient en bénéficier», a-t-il expliqué. En conséquence, la solution pour résoudre davantage de problèmes d’entreprise réside «à ne pas former davantage de personnes à devenir Andrew Ng, mais à rendre la technologie accessible à tous».
En effet, c’est la vague de l’avenir, selon Gartner, qui prédit cette année verra une augmentation de Analyse «en libre service». Des progrès significatifs en matière d’IA, ainsi que des technologies complémentaires telles que «SaaS (nuage) analytique et BI Les plates-formes permettent aux non-spécialistes de réaliser des analyses efficaces et de prendre des décisions plus éclairées que jamais auparavant », a déclaré Carlie J. Idoine, directeur de la recherche chez Gartner.
Lorsque cela est mis en place dans une entreprise et que plus d'employés surmontent leur réticence à tirer profit des avantages de l'IA, cela peut véritablement devenir un sport participatif plutôt que spectateur au sein de l'organisation. Ce changement peut avoir un impact considérable. (Si vous n'avez pas beaucoup pensé à l'IA pour votre entreprise, voici quelques applications à envisager: 5 façons dont les entreprises peuvent envisager d'utiliser l'IA.)
Réduire les risques en réduisant les délais et les coûts
«Les gens ont tellement peur de passer six mois à émettre une hypothèse», a expliqué Hay, parce que c’est un investissement de temps et d’argent considérable qui peut finalement échouer. Toutefois, si AI n’est pas réservé à ces grands projets moonshot à horizon plus long, mais à des tâches plus courantes qui s’achèvent plus rapidement, voire même au quotidien, deviennent «plutôt un tableur», c’est-à-dire un outil accessible et peu coûteux que les gens ne sont pas peur d'essayer, même en travaillant à travers plusieurs différents pour trouver celui qui correspond le mieux à leurs besoins.
Cependant, Idoine met en garde que cela ne signifie pas que les entreprises doivent simplement s’attendre à ce que leurs employés sachent comment les utiliser et les adapter à leurs besoins par eux-mêmes. Elle insiste sur le fait que "des processus de formation, de support et d'intégration sont nécessaires pour aider la plupart des utilisateurs du libre-service à produire des résultats significatifs". leurs nouveaux outils pour leurs problèmes d’entreprise spécifiques. »Et c’est ce qui est essentiel pour améliorer les solutions aux problèmes de l’entreprise, au lieu d’augmenter le nombre de ses collaborateurs.
