Résoudre le défi d’expérience de l’application AI générative

AI génératif tient une promesse incroyable, mais son potentiel est souvent bloqué par de mauvaises expériences d’applications.

Les dirigeants d’IA ne sont pas seulement aux prises avec les performances du modèle – ils se disputent les réalités pratiques de transformer l’IA génératrice en Applications conviviales qui offrent une valeur d’entreprise mesurable.

Les demandes d’infrastructure, les attentes de production peu claires et les processus de prototypage complexes stabilisent les progrès et frustrent les équipes.

Le rythme rapide de l’innovation de l’IA a également introduit un patchwork croissant d’outils et de processus, obligeant les équipes à consacrer du temps à l’intégration et aux fonctionnalités de base au lieu de fournir des solutions commerciales significatives.

Ce blog explore pourquoi les équipes d’IA rencontrent ces obstacles et propose des solutions exploitables pour les surmonter.

Qu’est-ce qui s’apprête à des applications d’IA génératives efficaces?

Alors que les équipes se déplacent rapidement sur les progrès techniques, ils sont souvent confrontés à des obstacles importants à la fourniture d’applications commerciales efficaces et efficaces:

• Complexité technologique: Construire l’infrastructure à soutenir applications généatives AI – Des bases de données vectorielles à l’orchestration du modèle de grande langue (LLM) – nécessite une expertise technique approfondie qui manque à la plupart des organisations. Le choix du bon LLM pour des besoins commerciaux spécifiques ajoute une autre couche de complexité.

• Objectifs peu clairs: L’imprévisibilité générative de l’IA rend difficile la définition d’objectifs clairs et alignés par l’entreprise. Les équipes ont souvent du mal à connecter les capacités de l’IA aux solutions qui répondent aux besoins et aux attentes du monde réel.

• Talent et expertise: L’IA générative se déplace rapidement, mais un talent qualifié pour développer, gérer et gouverner ces demandes est rares. De nombreuses organisations comptent sur un patchwork de rôles pour combler les lacunes, augmenter les risques et ralentir les progrès.

• Lacunes de collaboration: Le désalignement entre les équipes techniques et les parties prenantes commerciales se traduit souvent par des applications d’IA génératives qui manquent les attentes – à la fois dans ce qu’ils livrent et comment les utilisateurs les consomment.

• Barrières de prototypage: Le prototypage des applications AI génératives est lente et à forte intensité de ressources. Les équipes ont du mal à tester les interactions des utilisateurs, à affiner les interfaces et à valider efficacement les sorties, en retardant les progrès et en limitant l’innovation.

• Hébergement des difficultés: Des demandes de calcul élevées, des complexités d’intégration et des résultats imprévisibles rendent souvent un déploiement difficile. Le succès nécessite non seulement une collaboration interfonctionnelle mais aussi une orchestration robuste et des outils qui peuvent s’adapter à l’évolution des besoins. Sans workflows qui unissent les processus, les équipes restent à gérer les systèmes déconnectés, retardant davantage l’innovation.

Le résultat? Un processus de développement fracturé et inefficace qui sape le potentiel transformateur de l’IA génératif.

Malgré les obstacles de ces applications, certaines organisations ont réussi à naviguer avec succès ce paysage.

Par exemple, après avoir soigneusement évalué ses besoins et ses capacités, le poste de Nouvelle-Zélande – une institution de 180 ans – AI génératif intégré dans ses opérationsréduisant les appels des clients de 33%.

Leur succès met en évidence l’importance d’aligner les initiatives génératives de l’IA avec des objectifs commerciaux et l’équipement d’équipes d’outils flexibles pour s’adapter rapidement.

Transformez les défis génératifs de l’IA en opportunités

Le succès génératif de l’IA dépend de plus que de la technologie – elle nécessite un alignement stratégique et une exécution robuste. Même avec les meilleures intentions, les organisations peuvent facilement se tromper.

Outplacez les considérations éthiques, les sorties de modèle de mauvaise opinion ou s’appuient sur des données erronées et les petites erreurs de neige rapidement en revers coûteuses.

Les dirigeants de l’IA doivent également faire face aux technologies en évolution rapide, aux lacunes de compétences et aux demandes croissantes des parties prenantes, tout en veillant à ce que leurs modèles soient sécurisés, conformes et effectués de manière fiable dans des scénarios du monde réel.

Voici cinq stratégies pour garder vos initiatives sur la bonne voie:

1. Évaluation de l’alignement des entreprises et des besoins: Offrez vos initiatives d’IA à la mission, à la vision et aux objectifs stratégiques de votre organisation pour assurer un impact significatif.
2. Préparation à la technologie de l’IA: Évaluez votre infrastructure et vos outils. Votre organisation a-t-elle la technologie, le matériel, le réseautage et le stockage pour prendre en charge l’implémentation générative de l’IA? Avez-vous des outils qui permettent une orchestration transparente et collaboration, Permettre aux équipes de déployer et d’affiner rapidement les modèles?
3. IA Sécurité et gouvernance: Intégrez l’éthique, la sécurité et la conformité dans vos initiatives d’IA. Établir des processus de surveillance, de maintenance et d’optimisation continue pour atténuer les risques et assurer la responsabilité.
4. Gestion du changement et formation: Favoriser une culture de l’innovation en renforçant les compétences, en dispensant une formation ciblée et en évaluant la préparation à votre organisation.
5. Mise à l’échelle et amélioration continue: Identifier les nouveaux cas d’utilisation, mesurer et communiquer l’impact de l’IA et affiner continuellement votre stratégie d’IA pour maximiser le retour sur investissement. Concentrez-vous sur la réduction du délai de valeur en adoptant des flux de travail qui sont adaptables à vos besoins commerciaux spécifiques, en garantissant que l’IA fournit des résultats réels et mesurables.

L’IA générative n’est pas un secret de l’industrie – il transforme les entreprises dans tous les secteurs, stimulant l’innovation, l’efficacité et la créativité.

Pourtant, selon notre Enquête sur l’IA non satisfaite66% des répondants ont cité des difficultés à mettre en œuvre et à héberger des applications génératrices d’IA. Mais avec la bonne stratégie, les entreprises de pratiquement toutes les industries peuvent gagner un avantage concurrentiel et exploiter le plein potentiel de l’IA.

Ouvrir la voie au succès génératif de l’IA

Les dirigeants de l’IA ont la clé pour surmonter les défis de Implémentation et hébergement des applications d’IA génératives. En fixant des objectifs clairs, en rationalisant des flux de travail, en favorisant la collaboration et en investissant dans des solutions évolutives, ils peuvent ouvrir la voie au succès.

Pour y parvenir, il est essentiel d’aller au-delà du chaos des outils et processus déconnectés. Les dirigeants de l’IA qui unifient leurs modèles, leurs équipes et leurs flux de travail obtiennent un avantage stratégique, leur permettant de s’adapter rapidement à des demandes changeantes tout en garantissant la sécurité et la conformité.

Équiper les équipes des bons outils, une formation ciblée et une culture d’expérimentation transforme l’IA génératrice d’une initiative intimidante en un puissant avantage concurrentiel.

Vous voulez plonger plus profondément dans les lacunes auxquelles les équipes sont confrontées à développer, à livrer et à gouverner l’IA? Explorez notre Rapport des besoins non satisfaits de l’IA pour des idées et des stratégies exploitables.

À propos de l’auteur

Savita Raina

Directeur principal du marketing produit

Savita a plus de 15 ans d’expérience dans l’industrie des logiciels d’entreprise. Auparavant, elle a été vice-présidente du marketing produit chez Primer AI, une principale société de technologie de défense de l’IA.

L’expertise approfondie de Savita s’étend sur la gestion des données, l’IA / ML, le traitement du langage naturel (NLP), l’analyse des données et les services cloud sur les modèles IaaS, PaaS et SaaS. Sa carrière comprend des rôles percutants dans des sociétés technologiques éminentes telles que les instruments Oracle, SAP, Sybase, Proofpoint, Oerlikon et MKS.

Elle est titulaire d’un MBA de l’Université de Santa Clara et d’une maîtrise en génie électrique du New Jersey Institute of Technology. Passionné par le redonner, Savita est membre du conseil d’administration de Conard House, un organisme sans but lucratif de la région de la baie offrant des services de soutien et de santé mentale de soutien à San Francisco.