La plupart des projets d’IA sont abandonnés – 5 façons de s’assurer que vos efforts de données réussissent

Près des deux tiers (63%) des organisations ne savent pas qu’ils ont le droit Pratiques de gestion des données pour l’IAselon la société de recherche Gartner. Ce manque de préparation a un impact: l’analyste prédit 60% des organisations abandonneront les projets d’IA jusqu’en 2026.

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Richard Masters, vice-président des données et de l’IA à Virgin Atlantic, est un chef d’entreprise déterminé à voir les initiatives pionnières de son organisation réussir.

Il a parlé à ZDNET lors d’un récent événement de la table ronde de Databricks à Londres, suggérant que les objectifs de sa compagnie aérienne pour les données sont simples: « Nous voulons que les gens aient une grande expérience dans l’avion, et exploiter l’IA concerne tout ce que nous devons faire pour livrer ces objectifs. »

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Masters a expliqué comment son organisation adopte la technologie émergente et a suggéré cinq façons dont les chefs d’entreprise peuvent utiliser l’IA et les données pour créer des avantages commerciaux.

1. Exposer les gens à de nouveaux outils

L’IA n’a rien de nouveau dans l’industrie du transport aérien. L’organisation de Masters a utilisé l’IA et l’apprentissage automatique pendant de nombreuses années, par exemple pour prédire les facteurs de charge dans un avion, y compris le nombre probable de passagers pour un vol.

Il a déclaré que les compagnies aériennes ont utilisé la technologie émergente pour analyser d’autres considérations opérationnelles, telles que les revenus mensuels, les forces et les faiblesses des concurrents, et la fiabilité des avions.

« L’évolution de l’analyse statistique par l’IA a été progressive », a-t-il déclaré, avant de suggérer une tendance à la hausse qui sera commune à d’autres chefs d’entreprise: « Nous remarquons maintenant que l’évolution continue de devenir plus rapide et plus rapide. »

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Masters a déclaré que le tournant clé était la libération de Chatte en novembre 2022, qui a marqué le début de Accès facile aux chatbots et a ouvert les avantages potentiels de l’IA.

« Plus de gens de l’organisation, qui n’étaient pas nécessairement dans les équipes analytiques, réalisaient ce qu’ils pourraient faire avec cette technologie », a-t-il déclaré. « Ils ont commencé à réfléchir à ce à quoi l’IA pourrait leur donner accès, comment il pourrait réinterpréter et expliquer les données de différentes manières, en fournissant des concepts analytiques à certaines parties de l’entreprise qui n’auraient pas normalement accès aux mêmes outils auparavant. »

Masters et son équipe ont pris la responsabilité de considérer comment les professionnels peuvent utiliser ces outils pour augmenter leur productivité et l’efficacité opérationnelle de l’entreprise.

« Nous pouvons pousser cette approche à différentes personnes et exposer des informations grâce à différents outils, tels que les robots que nous avons sur notre plate-forme de données. »

2. Répondez aux questions commerciales clés

Encourager les gens à tirer le meilleur parti de l’IA n’est qu’une partie du défi. Le problème plus important est de garantir que les gens utilisent efficacement les bons outils.

Masters a déclaré que le retour sur investissement dans certains domaines est plus clair que d’autres: « En ce qui concerne les outils de tarification dynamiques, tels que Notre partenariat avec Fetcherrou des choses comme la maintenance prédictive ou la prédiction du carburant, vous pouvez assez facilement faire les calculs pour gagner ou économiser de l’argent. Ces cibles étaient plus faciles à poursuivre. « 

Dans d’autres domaines, tels que des améliorations des processus décisionnels, où le retour sur investissement est moins clair, son équipe s’est concentrée sur sa plate-forme de données de données et a considéré comment réagir rapidement aux nouvelles technologies et modèles qui émergent.

« Nous nous sommes concentrés sur la préparation des questions à venir, afin que nous puissions ensuite fournir le bon algorithme ou la bonne partie de données », a-t-il déclaré.

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Ces domaines comprennent l’analyse des scores de promoteur net, la fouille dans tous les différents résultats de l’enquête que reçoit la compagnie aérienne et combiner ces informations avec d’autres données, telles que les opinions des clients sur les expériences en vol.

« Nous pouvons commencer à combiner ces informations maintenant parce que nous avons une plate-forme en place, par rapport à la rupture des données et à les assembler », a-t-il déclaré. « La plate-forme nous permet de répondre à de nombreuses petites questions sans avoir à avoir cet énorme exercice de priorisation. »

3. Établir une approche unifiée

La pression pour s’affronter dans l’IA provient de toutes les directions, y compris les fournisseurs de technologies qui poussent leurs derniers systèmes et services compatibles AI.

« Cela crée beaucoup de bruit », a déclaré Masters, qui a ajouté que son organisation avait établi un processus pour évaluer de nouvelles suggestions pour les outils d’IA. « Compte tenu de notre capacité à parler des silos, nous pouvons dire: » Vous n’avez pas besoin de ce module d’IA. Nous avons déjà cette technologie à venir sur la plate-forme. «  »

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Masters a expliqué le fonctionnement du processus. Chaque semaine, un groupe de spécialistes, dont des architectes, des analystes commerciaux et le Central Product Management Office, explore les propositions de technologie.

« C’est la porte d’entrée de la technologie », a-t-il déclaré. « Ensuite, nous avons moi et notre VPS pour la technologie, le numérique et les données qui évaluent les outils au niveau supérieur. »

Ces discussions sur les services compatibles AI peuvent également inclure d’autres cadres supérieurs si une clarification ou une hiérarchisation supplémentaire est requise.

« Notre vice-président des trajets clients et de l’ingénierie, par exemple, pourrait examiner comment cette technologie les aide à réaliser une partie de notre stratégie commerciale plus large », a-t-il déclaré. « Cette approche jointe nous aide à allouer les bonnes ressources au projet. »

4. Exploiter votre plateforme

Les compagnies aériennes détiennent traditionnellement des données client et opérationnelles dans des systèmes séparés. Cette approche disparate de la collecte et du stockage des données rend difficile l’exécution d’initiatives inter-entreprises.

Virgin avait hâte de créer une approche consolidée des informations d’entreprise et a rassemblé ses informations via le catalogue Unity de Databricks. Masters a déclaré que cette approche facilite beaucoup plus de compréhension.

« Nous pouvons exécuter diverses simulations avec les données et exécuter différents modèles prédictifs sur la plate-forme qui nous aident à être agiles et agiles », a-t-il déclaré. « Si vous obtenez une perturbation, vous pouvez commencer à poser des questions, telles que: » Combien de passagers de connexion avons-nous à cet aéroport? Que pouvons-nous faire pour ces passagers de connexion? Vont-ils être serrés à temps pour ce vol de connexion, ou vont-ils bien? «  »

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Cet aperçu aide la compagnie aérienne sur le plan opérationnel car l’organisation peut se déplacer dynamiquement, modifiant les équipes sur le terrain pour répondre aux exigences des passagers.

« Nos équipes peuvent descendre au plus bas niveau de granularité sur ce qui se passe tous les jours à chaque vol », a déclaré Masters. « Vous pouvez mettre cette perspicacité dans la dimension dont vous avez besoin, ce qui est assez révolutionnaire pour nous. »

5. Continuez à favoriser la curiosité

Le leçon clé que Masters a appris de ces explorations dans les données et l’IA est que les leaders numériques devraient passer moins de temps à bricoler la technologie et plus de temps à comprendre ce que fait l’entreprise.

« Les équipes de données peuvent rester un peu coincées dans le monde de la plate-forme et de l’outillage », a-t-il déclaré. « Cependant, il devient de plus en plus le cas que les spécificités de l’outillage ou la création d’une meilleure base de données ici ou là, ne sont plus si importantes. Les données apparaissent automatiquement sur les plateformes aujourd’hui, et elles deviennent plus faciles à connecter. »

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Le résultat de ce niveau d’intégration plus élevé est que la technologie est moins une priorité quotidienne pour les chefs de données.

« L’objectif, plutôt, devient curieux à propos de l’organisation dans laquelle vous vous trouvez et pensez à quoi faire », a-t-il déclaré. « Vous pouvez commencer à supprimer beaucoup de bruit et à arriver à ce qui est important. Vous pouvez passer une bonne partie de votre temps à articuler ces priorités à travers vos équipes pour les rendre curieux. »

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