Votre entreprise est-elle prête à Ai? 5 façons d’éviter de prendre du retard

Le Transformation d’IA rassemble de la vapeur. Le conseil Carruthers et Jackson ont récemment publié Indice de maturité des données ont constaté que seulement 7% des organisations n’utilisent aucune forme d’IA, une baisse significative de 26% l’année dernière.

Caroline Carruthers, PDG de Carruthers et Jackson, a déclaré à ZDNET que le rythme d’adoption était la preuve que AI génératif et l’apprentissage automatique sont désormais des technologies commerciales comme d’habitude.

« Beaucoup plus d’organisations admettent ouvertement qu’elles utilisent l’IA », dit-elle. « Je dirais que nous avons parcouru le point de basculement. L’IA est entrée dans l’espace où cela s’est avéré utile. »

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Cependant, ce n’est pas toutes de bonnes nouvelles. Le rapport de Carruthers et Jackson montre que l’adoption rapide de l’IA complique le paysage des données.

Bien que davantage d’entreprises adoptent l’IA, elles ne sont pas nécessairement prêtes pour l’augmentation de l’automatisation et ne seront pas en mesure de tirer le meilleur parti de la technologie émergente qu’ils déploient.

Pour les chefs d’entreprise qui souhaitent surmonter ce défi, voici cinq façons de préparer votre organisation à une transformation d’IA.

1. Créer une stratégie de données formelle

Les experts suggèrent Une stratégie de données efficace est cruciale Pour aider les organisations Utilisez l’IA en toute sécurité et avec succès.

Cependant, le rapport a révélé que plus d’un quart (26%) des organisations manquent encore d’une stratégie de données formelle.

Carruthers a déclaré que les chefs d’entreprise n’avaient pas à créer un tome lourde. Une bonne stratégie de données peut être une section de la stratégie commerciale plus large qui communique comment l’organisation gérera et appréciera les informations.

Pourtant, que ce soit long ou court, cette stratégie doit se concentrer sur les bons domaines – et obtenir cette concentration correcte est souvent un point de collation.

« L’erreur que je vois beaucoup d’organisations commet est qu’ils parlent d’avoir une stratégie de données, puis quand je le regarde, c’est une stratégie d’écosystème technologique. Il s’agit donc de CRMS, de lacunes de données, et c’est purement basé sur cela », a-t-elle déclaré.

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Carruthers a déclaré que des stratégies de données efficaces mélangent les personnes, les processus et la technologie.

« La formulation de la façon dont vous vous occupez des données dans votre organisation est importante », a-t-elle déclaré.

« La stratégie devrait englober le but de la raison pour laquelle vous vous occupez des données, des éléments des personnes, du côté de l’alphabétisation des données, de la façon dont vous prenez des décisions sur les données, de la façon dont vous rassemblez les gens, de la façon dont vous gardez les données des silos, puis il devrait également couvrir les outils, l’architecture, les métriques, les risques et ces types de choses. »

2. Établir un cadre de gouvernance sur mesure

Plus d’un tiers (39%) des organisations rapportent qu’ils ont peu ou pas de cadre de gouvernance. Bien que ces chiffres montrent une amélioration marginale par rapport aux années précédentes, le rapport suggère qu’ils soulignent les lacunes persistantes dans les pratiques fondamentales de gestion des données.

Carruthers a déclaré que son organisation avait enquêté en détail et a découvert que, malgré les statistiques de la tête, il y a des raisons d’être positifs.

« Nous avons fait une enquête et avons constaté qu’il y avait un réveil sur le fait que la seule taille ne correspond pas à tout en ce qui concerne la gouvernance des données », a-t-elle déclaré.

« Ainsi, certaines organisations n’ont pas de cadre de gouvernance des données à travers la pièce. Mais ils connaissent les joyaux de la couronne de leurs données et traitent ces informations de manière appropriée. »

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Carruthers a déclaré que le rapport met en évidence un changement croissant vers les approches de gouvernance des données spécifiques au département sur mesure – et que la tendance devrait être la bienvenue.

« Je préfère que les organisations se concentrent sur des choses importantes et ne gaspillent pas les ressources en veillant à l’équivalent du journal d’hier », a-t-elle déclaré.

« Le message clé est d’identifier les joyaux de la couronne de vos données et de déterminer ce que vous devez faire pour s’occuper de cela. »

3. De plus en plus sur les pratiques éthiques

Il y a une large reconnaissance parmi les experts de l’industrie sur les dangers de Utilisation de l’IA sans considération des risques.

Pourtant, le rapport souligne que si 44% des organisations ont constaté une augmentation modérée des discussions éthiques autour de l’IA, seulement 13% ont formalisé ces conversations en politiques structurées.

Carruthers a déclaré que l’accent devait maintenant être de transformer les considérations éthiques en mesures pratiques.

« Trop souvent, l’éthique est l’un de ces domaines dont les gens parlent pour toujours et ne parviennent jamais à une conclusion », a-t-elle déclaré.

« Le succès est une question de délai de temps vos considérations éthiques et de aller »

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Carruthers a conseillé aux chefs d’entreprise de mettre les humains dans la boucle et de s’assurer que les gens remettent en question les résultats des services d’IA.

« L’art de gérer l’éthique consiste à comprendre les questions que vous devriez poser en premier lieu concernant le cas d’utilisation et les domaines concernant. »

4. Formez les bonnes personnes

Le rapport souligne également que si 53% des répondants ont déclaré plus d’utilisation de l’IA, plus de la moitié (57%) ont déclaré que la plupart des employés manquaient de littératie des données.

Carruthers a déclaré que les chefs d’entreprise ont parlé de stimuler la littératie des données depuis plus d’une décennie, et que le manque de progrès perçu est préoccupant.

Elle a conseillé aux dirigeants d’adopter une approche plus ciblée de la formation et du développement.

« Trop d’organisations essaient de rendre les données de chacun alphabétisées », a-t-elle déclaré.

« Par exemple, de nombreuses entreprises ont des apprentissages de données, ce qui peut être fantastique. Mais vous devez demander: » Que faites-vous avec ces personnes lorsqu’ils sont par l’apprentissage? «  »

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Carruthers a encouragé les chefs d’entreprise à former les bonnes personnes à utiliser plus efficacement les données et à se concentrer sur la façon dont ces compétences bénéficieront aux individus et à l’organisation à plus long terme.

« Ce sont des chevaux pour des cours », a-t-elle déclaré. « Pour certaines personnes, l’alphabétisation efficace des données consiste à remplir correctement une forme. Ce niveau de formation serait assez bon pour eux et votre entreprise. »

5. Concentrez-vous sur les processus de prise de décision

À mesure que la complexité des données augmente, les organisations doivent résoudre des problèmes fondamentaux tels que le flux de données inefficace ou sans sécurité, signalé par 40% des répondants du rapport.

Carruthers a déclaré qu’il y avait deux côtés à des problèmes de flux de données. Premièrement, les équipes de données dans certaines organisations ne peuvent pas accéder aux données dont elles ont besoin car elles sont maintenues dans les systèmes héritées ou n’ont pas été collectées en premier lieu.

« Les conduites d’eau ne sont pas là pour obtenir des informations aux personnes qui utilisent des données pour prendre des décisions », a-t-elle déclaré.

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Deuxièmement, certaines organisations ne comprennent pas les données qu’elles nourrissent les professionnels.

« Les scientifiques des données peuvent être un peu comme la plante dans * la petite boutique des horreurs * », a-t-elle déclaré. « Il n’y a jamais assez de données que vous pouvez leur donner, alors ils diront toujours: » Je veux plus « , parce que c’est la nature de la bête. »

Carruthers a encouragé les chefs d’entreprise à réfléchir plus attentivement aux flux d’informations autour de l’organisation.

« Concentrez-vous sur les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions », a-t-elle déclaré. « Identifiez les données dont vous avez besoin pour prendre ou valider la décision, puis travailler en arrière à partir de ce point. »