Pourquoi les dirigeants de l’IA ne peuvent pas se permettre des outils d’IA fragmentés

Tl; dr:

Les outils d’IA fragmentés épuisent les budgets, le ralentissement de l’adoption et les équipes frustrantes. Pour contrôler les coûts et accélérer le retour sur investissement, les dirigeants de l’IA ont besoin de solutions interopérables qui réduisent l’étalement des outils et rationalisent les flux de travail.

L’investissement en IA est sous un microscope en 2025. Les dirigeants ne sont pas seulement invités à prouver la valeur de l’IA – on leur demande pourquoi, après des investissements importants, leurs équipes ont toujours du mal à produire des résultats.

Les équipes 1 sur 4 rapportent la difficulté à mettre en œuvre des outils d’IA, et près de 30% citent l’intégration et les inefficacités de workflow comme ma première frustration, selon notre Rapport des besoins non satisfaits de l’IA.

Le coupable? Un écosystème d’IA déconnecté. Lorsque les équipes passent plus de temps à lutter avec des outils déconnectés que d’alimenter les résultats, les dirigeants de l’IA risquent les coûts de montgolfière, le ROI bloqué et le chiffre d’affaires élevé des talents.

Les praticiens de l’IA passent plus de temps à maintenir des outils que de résoudre des problèmes commerciaux. Les plus grands bloqueurs? Pipelines manuels, fragmentation des outils et barrages routiers de connectivité.

Imaginez si la cuisson d’un seul plat requise en utilisant un poêle différent à chaque fois. Envisagez maintenant de diriger un restaurant dans ces conditions. La mise à l’échelle serait impossible.

De même, les praticiens de l’IA sont enlisés par les pipelines fragiles qui prennent du temps, laissant moins de temps pour faire avancer et livrer des solutions d’IA.

L’intégration de l’IA doit s’adapter à divers styles de travail, qu’ils soient d’abord en code dans des cahiers, à une approche hybride dirigée par des GUI. Il doit également combler les lacunes entre les équipes, telles que la science des données et DevOps, où chaque groupe s’appuie sur différents ensembles d’outils. Lorsque ces workflows restent cloisonnés, la collaboration ralentit et les goulots d’étranglement du déploiement émergent.

L’IA évolutive exige également la flexibilité du déploiement telles que les fichiers JAR, le code de notation, les API ou les applications intégrées. Sans infrastructure qui rationalise ces flux de travail, les dirigeants de l’IA risquent d’innover, de hausse des inefficacités et du potentiel d’IA non réalisé.

Comment les lacunes de l’intégration drainent les budgets et les ressources de l’IA

Les obstacles à l’interopérabilité ne ralentissent pas seulement les équipes – elles créent des implications de coûts importantes.

Les principales restrictions de workflow AI sont confrontées aux praticiens:

• Pipelines manuels. La configuration et la maintenance fastidères tirent l’IA, l’ingénierie, les DevOps et les équipes informatiques de l’innovation et de nouveaux déploiements d’IA.
  

• Fragmentation de l’outil et des infrastructures. Les environnements déconnectés créent des goulots d’étranglement et la latence d’inférence, forçant les équipes à un dépannage sans fin au lieu de mettre à l’échelle l’IA.
• Complexités d’orchestration. L’approvisionnement manuel des ressources de calcul – configurer les serveurs, les paramètres DevOps et l’ajustement en tant qu’échelles d’utilisation – ne prend pas seulement du temps, mais presque impossible à optimiser manuellement. Cela conduit à des limitations de performance, à des efforts gaspillés et à un calcul sous-utilisé, empêchant finalement l’IA de mettre à l’échelle efficacement.
• Mises à jour difficiles. Les pipelines fragiles et les silos d’outils rendent l’intégration de nouvelles technologies lentes, complexes et peu fiables.
  

Le coût à long terme? Gestion des infrastructures lourdes qui mange dans le retour sur investissement.

Plus de budget va aux frais généraux des solutions de patchwork manuelles au lieu de fournir des résultats.

Au fil du temps, ces pannes de processus verrouillent les organisations en infrastructures obsolètes, frustrent les équipes d’IA et décrochent l’impact commercial.

Les développeurs de code préfèrent la personnalisation, mais le désalignement technologique rend plus difficile le travail efficacement.

• 42% des développeurs disent que la personnalisation améliore les flux de travail de l’IA.
• Seul 1 sur 3 disent que leurs outils d’IA sont faciles à utiliser.
  

Cela déconnecte les équipes à choisir entre la flexibilité et la convivialité, conduisant à des désalignements qui ralentissent le développement de l’IA et compliquent les flux de travail. Mais ces inefficacités ne s’arrêtent pas avec les développeurs. Les problèmes d’intégration de l’IA ont un impact beaucoup plus large sur l’entreprise.

Le véritable coût des goulots d’étranglement d’intégration

Les outils et systèmes d’IA décousus n’ont pas seulement un impact sur les budgets; Ils créent des effets d’entraînement qui ont un impact sur la stabilité et les opérations de l’équipe.

• Le coût humain. Avec un mandat moyen de seulement 11 mois, les scientifiques des données partent souvent avant que les organisations puissent pleinement bénéficier de leur expertise. Les workflows frustrants et les outils déconnectés contribuent à un chiffre d’affaires élevé.
• Opportunités de collaboration perdues. Seuls 26% des praticiens de l’IA se sentent confiants en comptant sur leur propre expertise, faisant collaboration interfonctionnelle essentiel au partage des connaissances et à la rétention.
  

Les infrastructures à cloisons ralentissent l’adoption de l’IA. Les dirigeants se tournent souvent vers hyperscaleurs Pour les économies de coûts, mais ces solutions ne s’intègrent pas toujours facilement aux outils, ajoutant des frottements backend pour les équipes d’IA.

L’IA générative et l’agence ajoutent plus de complexité

Avec 90% des répondants s’attendant AI génératif et AI prédictif Pour converger, les équipes d’IA doivent équilibrer les besoins des utilisateurs avec une faisabilité technique.

Comme King’s Hawaiian Cdao Ray Fager Explique:
«L’utilisation de l’IA générative en tandem avec une IA prédictive nous a vraiment aidés à établir la confiance. Les utilisateurs professionnels «obtiennent» une IA générative car ils peuvent facilement interagir avec elle. Lorsqu’ils ont une application Genai qui les aide à interagir avec l’IA prédictive, il est beaucoup plus facile de créer une compréhension partagée. »

Avec une demande croissante de génératif et AI agentiqueles praticiens sont confrontés à un calcul de montage, à l’évolutivité et aux défis opérationnels. De nombreuses organisations superposent de nouveaux outils d’IA génératifs en plus de leur pile technologique existante sans une stratégie claire d’intégration et d’orchestration.

L’ajout d’une IA générative et agentique, sans les bases d’allouer efficacement ces charges de travail complexes dans toutes les ressources de calcul disponibles, augmente la tension opérationnelle et rend l’IA encore plus difficile à évoluer.

Quatre étapes pour simplifier les infrastructures d’IA et réduire les coûts

La rationalisation des opérations d’IA ne doit pas être écrasante. Voici les étapes propices à suivre que les dirigeants de l’IA peuvent prendre pour optimiser les opérations et autonomiser leurs équipes:

Étape 1: évaluer la flexibilité et l’adaptabilité des outils

L’IA agentique nécessite des outils modulaires et interopérables qui prennent en charge les mises à niveau et les intégrations sans friction. Au fur et à mesure que les exigences évoluent, les flux de travail de l’IA doivent rester flexibles, non limités par le verrouillage des fournisseurs ou les outils et architectures rigides.

Deux questions importantes à poser sont:

• Les équipes AI peuvent-elles facilement connecter, gérer et échanger des outils tels que les LLM, les bases de données vectorielles ou les couches d’orchestration et de sécurité sans temps d’arrêt ni réingénierie majeure?
• Nos outils d’IA sont-ils évolutifs dans divers environnements (sur site, cloud, hybride), ou sont-ils enfermés dans des fournisseurs spécifiques et des infrastructures rigides?
  

Étape 2: Tirez parti d’une interface hybride

53% des praticiens préfèrent une interface IA hybride qui mélange la flexibilité du codage avec l’accessibilité des outils basés sur l’interface graphique. Comme l’a expliqué un rôle principal de science des données, «l’interface graphique est essentielle à l’explication, en particulier pour établir la confiance entre les parties prenantes techniques et non techniques».

Étape 3: rationaliser les workflows avec des plates-formes d’IA

Consolider les outils dans une plate-forme unifiée Réduit les coutures manuelles du pipeline, élimine les bloqueurs et améliore l’évolutivité. Une approche de plate-forme optimise également l’orchestration du flux de travail de l’IA en tirant parti des meilleures ressources de calcul disponibles, en minimisant les frais généraux d’infrastructure tout en garantissant des solutions d’IA à faible latence à faible latence.

Étape 4: Foster Collaboration interfonctionnelle

Lorsque les équipes, la science des données et les équipes commerciales s’alignent tôt, ils peuvent identifier les barrières de flux de travail avant de devenir des barrages routiers de mise en œuvre. L’utilisation d’outils unifiés et de systèmes partagés réduit la redondance, automatise les processus et accélère l’adoption de l’IA.

Préparer le terrain pour l’innovation future de l’IA

L’enquête sur les besoins en IA non satisfaite indique une chose claire: les dirigeants de l’IA doivent hiérarchiser les outils adaptables et interopérables – ou le risque de prendre du retard.

Les systèmes rigides et cloisonnés ne ralentissent pas seulement l’innovation et retardent le retour sur investissement, mais il empêche également les organisations de répondre aux progrès rapides de l’IA et de la technologie de l’entreprise.

Avec 77% des organisations qui expérimentent déjà une IA générative et prédictive, les défis d’intégration non résolus ne deviendront plus coûteux au fil du temps.

Les dirigeants qui s’adressent à l’étalement des outils et aux infrastructures inefficaces réduiront désormais les coûts opérationnels, optimiseront les ressources et verront des rendements d’IA à long terme plus forts

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