AI dans chaque entreprise: réalité nette

Pourquoi «parfois» est devenu «bientôt».

Lorsque l’ancien président de Google de la Chine Kai-Fu Lee Compare l’intelligence artificielle à l’électricitéIl ne se livre pas à l’hyperbole. À la fin du XIXe siècle, les usines qui ont pris du retard sur l’électrification ont disparu; Aujourd’hui, les entreprises qui retardent l’adoption de l’IA risquent le même sort.

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Il y a cinq ans, l’IA se sentait expérimentale pour la plupart des industries. Maintenant, il vérifie discrètement les factures, trie les rayons X, les camionnettes de livraison et les polices d’assurance-prix souvent à l’intérieur des entreprises qui s’appelaient «traditionnelles».

Deux forces rendent le changement irréversible:

Le passage de la découverte au déploiement. Lee note que les premières percées de l’IA ont exigé des doctorants, des papiers et du prestige. Les percées d’aujourd’hui tournent autour de la mise en œuvre, en intégrant des modèles standard avec des données et des workflows propriétaires. La ressource rare n’est plus la théorie; C’est la volonté et le savoir-faire de mettre des modèles en production.

Gravité des données. L’ascension de la Chine dans les «quatre vagues de l’IA» de Lee (Internet, affaires, perception, autonome) a été moins motivée par des algorithmes que par de grandes quantités de données utilisateur. La leçon pour chaque entreprise, quelle que soit la géographie, est que le fossé compétitif réside désormais dans les données spécifiques au domaine que vous collectez déjà mais exploitant rarement.

Internet AI
Le commerce électronique et les plateformes de médias personnalisent les flux et les offres. La brique et le mortier peuvent faire de même en épouser des empreintes de pas en ligne avec des données de fidélité.

AI d’affaires
Les banques, les assureurs, les grossistes et les prestataires de services B2B sont assis sur des années de données structurées, exactement le type de carburant de formation dont les systèmes d’apprentissage automatique recherchent de notation de crédit, de détection de fraude et de prévision de la demande.

Perception ai
Les capteurs, les caméras et les interfaces de parole transforment les entrepôts, les fermes et les allées de détail en actifs producteurs de données. La baisse des coûts de matériel signifie que même les entreprises de taille moyenne peuvent déployer des solutions de vision ou de voix une fois réservées aux géants technologiques.

AI autonome
Les voitures autonomes font la une des journaux, mais l’autonomie s’applique également aux camions miniers, aux tondeuses à pelouse et aux flux de travail de bureau de routine (pensez aux approbations de prêt «sans main»). Adoption ici Snowball lorsque des vagues antérieures sont en place.

Les propriétaires d’entreprise racontent la même histoire: « Nous savons que l’IA est importante, mais nous ne savons pas quel problème s’attaquer en premier. »

Étape 1: Pinpoint un point de douleur étroit et à grande valeur.
Recherchez des décisions répétitives prises à grande échelle, telles que la classification des réclamations de garantie, la prévision des expéditions tardives et le triage des e-mails des clients. Un cas de micro-utilisation bien choisi financera les ambitions d’IA plus larges à travers son ROI.

Étape 2: Audit et nettoyez votre échappement de données.
Trente pour cent des projets d’IA calent parce que les données sont cloisonnées, mal étiquetées ou inaccessibles. Un investissement modeste dans l’hygiène des données donne souvent plus de valeur qu’un modèle de tir de lune. (Nous continuons à le dire)

Étape 3: épouser des initiés avec des étrangers.
Les experts du domaine savent pourquoi un processus est important; Les scientifiques des données savent comment traduire ce processus en fonctionnalités, étiquettes et fonctions de perte. Les équipes réussies chevauchent les deux mondes et se rencontrent quotidiennement, pas trimestriellement.

Étape 4: Prototype, mesure, répéter.
L’IA est empirique. Lancez une preuve de concept en 90 jours, mesurez avec une seule métrique que tout le monde comprend (par exemple, les minutes de révision par cas par cas) et itéère. L’élan dépasse la perfection.

Le point à retenir pour les propriétaires d’entreprise est clair: l’IA ne concerne plus les sauts visionnaires; Il s’agit de mesures disciplinées prises maintenant. Choisissez un problème ciblé, mobilisez les données que vous possédez déjà et engagez-vous dans un pilote de 90 jours. Les entreprises qui découvriront que l’âge de la mise en œuvre récompense la vitesse de la perfection. Ceux qui ne ressemblent pas bientôt aux usines à vapeur du passé – historiques, mais hors marché.