L'état actuel de l'utilisation de l'IA dans les entreprises: les défis de la mise en œuvre productive de l'IA

Entre la théorie et la pratique: les faiblesses cachées de la technologie d'IA moderne

L'intelligence artificielle (IA) a subi un développement impressionnant ces dernières années et inspire leurs compétences dans de nombreux domaines d'application. Néanmoins, de nombreuses entreprises sont confrontées à la situation paradoxale selon laquelle les systèmes d'IA peuvent maîtriser les tâches complexes, mais échouent souvent en raison de défis supposés. Cet écart entre le potentiel théorique et la mise en œuvre pratique soulève des questions importantes que nous allons éclairer plus en détail dans cet article.

Convient à:

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

L'état actuel de l'utilisation de l'IA dans les entreprises

Dans le monde du travail d'aujourd'hui, il devient normal pour de plus en plus d'employés d'intégrer des outils d'IA tels que ChatGpt dans leur travail quotidien. Cette utilisation sélective comprend généralement des tâches telles que la recherche sur Internet, les traductions de texte ou la rédaction de sections de code logiciel plus petites. Dans les grandes entreprises en particulier, les portails internes d'IA se sont établis qui permettent un accès juridique et conforme à la protection des données aux modèles vocaux externes ou facilitent l'accès aux connaissances internes commerciales.

Les études actuelles montrent que 35% des grandes entreprises allemandes utilisent déjà des technologies d'IA, tandis que pour les petites et moyennes entreprises, le taux d'adoption est nettement inférieur à environ 12%. Ces chiffres montrent clairement que l'IA se déplace de plus en plus dans le monde de l'entreprise, mais est encore loin d'être mis en œuvre à tous les niveaux. Il est particulièrement frappant que, malgré la propagation croissante des outils d'IA, le nombre d'exemples dans lesquels l'IA a réellement conduit à des améliorations fondamentales des processus métier reste étonnamment faible.

Domaines d'application typiques de l'IA dans les entreprises

L'utilisation actuelle de l'IA dans les entreprises se concentre principalement sur les domaines suivants:

1. Service client: analyses de commentaires automatisées et robots de chat IA pour une satisfaction plus rapide et plus efficace des besoins des clients.
2. Position de texte et d'image: outils d'IA pour la création plus rapide et moins chère de textes, d'images et de vidéos pour le marketing, la newsletter et d'autres contenus.
3. Réunions: Programmes qui enregistrent, écrivent et résument les appels vidéo et les soutiennent en trouvant un rendez-vous.
4. Recrutement: Augmentation de l'efficacité et du temps d'économie dans les processus de recrutement grâce à la présélection basée sur l'IA et à l'analyse des applications.
5. Suivi: Processus de surveillance, détection précoce des sources d'erreur et tendances à venir ainsi que le soutien de l'évaluation des campagnes.

Malgré ces diverses utilisations possibles, l'effet transformateur de l'IA sur les processus d'entreprise reste souvent à l'origine des attentes. L'écart entre le potentiel théorique et la mise en œuvre pratique indique des défis fondamentaux qui vont au-delà des difficultés d'introduction habituelles des nouvelles technologies.

Le paradoxe de la productivité de l'IA

Fait intéressant, des études montrent que des outils d'IA tels que Chatgpt peuvent augmenter la productivité des employés de bureau jusqu'à 40%, en particulier lors de la création de textes et d'autres tâches créatives. Les notes indépendantes confirment une moyenne de 18%. Ces chiffres sont en contradiction apparente avec le petit nombre de transformations d'IA à l'échelle de l'entreprise.

Ce paradoxe peut être partiellement expliqué par le fait que l'utilisation sélective des outils d'IA par les employés individuels peut augmenter leur productivité individuelle, mais ne conduit pas automatiquement à une transformation complète des processus commerciaux. L'intégration réussie de l'IA dans les processus d'entreprise nécessite plus que la fourniture d'outils - elle nécessite une repensation fondamentale dans la façon dont le travail est organisé et exécuté.

La différence entre l'utilisation sélective et la transformation réelle

L'utilisation sélective des outils d'IA par les employés individuels peut entraîner une augmentation de l'efficacité locale, mais reste souvent isolée et ne conduit pas à une transformation systémique des processus de l'entreprise. Une véritable transformation de l'IA, en revanche, comprend l'intégration stratégique de l'IA dans les processus principaux de l'entreprise et conduit à des changements fondamentaux dans la manière de travailler et de modèles commerciaux.

Selon une étude de l'IBM Institute for Business Value, les entreprises qui intègrent l'IA dans leur processus de transformation sont souvent plus efficaces que leurs concurrents. Cependant, une telle transformation nécessite plus que la simple mise en œuvre de nouvelles technologies - cela nécessite un changement dans les stratégies et les cultures d'entreprise. Ces changements profonds présentent de nombreuses entreprises avec des défis considérables qui vont au-delà des aspects purement techniques.

Obstacles centraux à la mise en œuvre de l'IA

Les raisons de l'échec ou l'introduction retardée de projets d'IA dans les entreprises sont diverses et complexes. Les obstacles les plus importants sont examinés ci-dessous:

1. Qualité et disponibilité des données

L'un des plus grands défis dans la mise en œuvre de l'IA est la qualité et la disponibilité des données. Les systèmes d'IA sont tout aussi bons que les données sur lesquelles elles sont formées. De nombreuses entreprises ont du mal avec des données non structurées ou incorrectes, ce qui peut altérer considérablement l'efficacité des applications d'IA.

Une étude actuelle montre que 42% des entreprises indiquent que plus de la moitié de leurs projets d'IA ont été retardés en raison de problèmes de fourniture de données ou n'ont pas apporté les résultats espérés. Pour les entreprises dans lesquelles moins de la moitié de leurs données sont centralisées, 68% des ventes en raison de l'échec des projets d'IA ont échoué ou retardé.

Les défis dans le domaine de la qualité des données comprennent:

• Données en silos dans différents départements
• Formats de données incohérents
• Manque de données historiques pour la formation IA
• Problème de protection des données et de sécurité qui restreint l'accès aux données

2ème manque de spécialistes qualifiés

La création d'une équipe de science des données compétentes est un obstacle important pour de nombreuses entreprises. Le marché de la technologie de l'IA est encore à un stade précoce, et la demande d'experts en IA a fortement augmenté ces dernières années, tandis que le nombre de spécialistes disponibles n'a pas pu suivre cette croissance.

Selon un rapport de LinkedIn, la demande d'experts en IA a augmenté de 74% au cours des quatre dernières années. Les petites et moyennes entreprises ont en particulier des difficultés à trouver et à financer les experts nécessaires. Seuls 25% des gestionnaires en Allemagne se sentent bien préparés pour l'IA, tandis que la moyenne mondiale n'est que de 8%.

Pour contrer cette pénurie de travailleurs qualifiés, les entreprises doivent:

• Investissez dans la formation de leurs employés existants
• Pour consulter des experts externes
• Créer une culture d'échange de connaissances

3. Intégration avec les systèmes existants

L'intégration des solutions d'IA dans les infrastructures informatiques existantes pose des défis majeurs pour de nombreuses entreprises. Les systèmes plus anciens en particulier qui n'ont pas été conçus pour l'intégration de l'IA peuvent entraîner des problèmes importants. Les défis incluent:

• Infrastructure obsolète qui ne peut pas répondre aux exigences de l'IA moderne
• Manque d'interfaces standardisées pour les connexions transparentes
• Systèmes de stockage de données incompatibles
• Coûts élevés en relation avec la modernisation de l'infrastructure

Selon une enquête, 67% des entreprises qui gèrent leurs données appliquent au centre de plus de 80% de leurs ressources techniques pour maintenir les pipelines de données. Cette forte liaison des ressources pour les tâches de maintenance entrave le développement et la mise en œuvre de solutions d'IA innovantes.

4. Objectifs et attentes peu clairs

Une erreur fréquente dans les projets d'IA est le manque d'objectifs clairs et mesurables. Les entreprises commencent souvent des initiatives d'IA sans une définition précise de ce qu'elles veulent réaliser. Cela conduit à des attentes irréalistes et finalement des déceptions si l'IA ne fournit pas les résultats souhaités.

La définition des objectifs clairs, réalistes et mesurables est crucial pour le succès des projets d'IA. Les entreprises devraient se demander:

• Quel problème spécifique que l'IA devrait résoudre?
• Comment mesurer le succès?
• Quelles ressources sont requises pour la mise en œuvre?
• Quel délai est réaliste?

5. Acceptation et changement culturel

L'introduction des technologies d'IA peut déclencher les craintes des pertes d'emplois ou une charge de travail accrue pour les employés. Une bonne gestion du changement est donc cruciale pour créer l'acceptation et concevoir avec succès la transformation.

Le soutien de Top Management joue un rôle central à ce sujet. Sans l'engagement du niveau de gestion, il devient difficile de fournir les ressources nécessaires et de mettre en œuvre les changements organisationnels nécessaires. La formation et la formation plus approfondie des employés sont également cruciales pour assurer le succès de la transformation de l'IA.

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Exemples de succès: lorsque l'IA transforme les processus métier

Malgré les nombreux défis, il y a des entreprises qui utilisent avec succès l'IA pour transformer leurs processus commerciaux. Ces exemples montrent qu'avec la bonne stratégie et la bonne mise en œuvre de l'IA peuvent en fait conduire à des améliorations fondamentales.

Siemens: maintenance prédictive en production

Siemens utilise le KI pour mettre en œuvre la maintenance prédictive (maintenance à l'attente) dans ses processus de fabrication. En analysant de grandes quantités de données provenant de machines et de systèmes, Siemens peut reconnaître les échecs potentiels à un stade précoce et planifier de manière proactive les mesures de maintenance. Cela minimise les temps d'arrêt et augmente la productivité. Les systèmes d'IA de Siemens apprennent en permanence à ce qui améliore encore la précision des prédictions au fil du temps.

JP Morgan: Reconnaissance de la fraude dans le secteur financier

JP Morgan utilise l'IA pour reconnaître les modèles de fraude dans les transactions financières. L'IA analyse d'énormes quantités de données de transaction en temps réel et identifie des activités suspectes qui pourraient indiquer une fraude. JP Morgan a aidé cette technologie à accroître la sécurité de vos services financiers et à réduire les pertes financières. Les systèmes basés sur l'IA sont en mesure de s'adapter à de nouveaux modèles de fraude, ce qui améliore continuellement l'efficacité et la précision de la reconnaissance de la fraude.

Beiersdorf: Innovations de l'IA dans la zone de soins de la peau

La gestion de l'innovation de la société de soins de la peau Beiersdorf promeut l'utilisation d'outils d'IA à la tendance. L'entreprise a remporté une fonction pilote entre les services informatiques et les services spécialisés pour mettre en œuvre efficacement les technologies d'IA. En 2019, la société basée à Hambourg a présenté un bot de chat intelligent, qui a ensuite été complété par une instance interne de Chatgpt. L'objectif de ces systèmes d'IA génératifs est de se développer et de ne pas remplacer les forces des employés.

Ces exemples montrent que l'IA a en fait le potentiel d'améliorer fondamentalement les processus métier. Cependant, de tels succès nécessitent une stratégie bien réfléchie, des ressources suffisantes et une compréhension approfondie des aspects technologiques et organisationnels de la mise en œuvre de l'IA.

Approches de solution pour une transformation d'IA réussie

Afin de surmonter les défis de la mise en œuvre de l'IA et d'atteindre une transformation réussie, les entreprises peuvent poursuivre diverses stratégies:

1. Planification solide et objectif clair

Une planification solide est le fondement des projets d'IA réussis. Au début, il y a la définition claire des objectifs: qu'est-ce qui devrait être réalisé avec la solution d'IA? Cela nécessite une analyse réelle complète des conditions et des processus technologiques actuels de l'entreprise. La sélection des sources de données appropriées et la garantie de la qualité des données sont également cruciales.

Le processus de planification doit être itératif, avec des contrôles et des ajustements réguliers afin de pouvoir réagir de manière flexible aux changements. Les entreprises devraient d'abord se concentrer sur des projets plus petits et bien définis qui permettent des succès rapides et servent de base à des transformations plus complètes.

2. Méthodes agiles pour la mise en œuvre de l'IA

Les méthodes Agile, connues du développement de logiciels, ont également leurs avantages lors de la mise en œuvre de projets d'IA. Grâce à des processus de développement itératif et à des commentaires réguliers, les équipes de projet peuvent rapidement réagir à de nouvelles exigences et résultats. Scrum et Kanban sont des exemples d'approches agiles qui permettent une manière ciblée et flexible de travailler à travers de courts cycles de développement et des sprints.

Cette approche est particulièrement importante pour les projets d'IA, car celles-ci sont souvent associées aux incertitudes et aux exigences changeantes. Avec des contrôles et des ajustements réguliers, les entreprises peuvent s'assurer que leurs projets d'IA restent sur le cap et fournissent les résultats souhaités.

3. Gestion efficace du changement

L'introduction de l'IA apporte des changements profonds dans les processus de travail et les structures d'entreprise. La gestion solide du changement est donc indispensable pour réduire la résistance et augmenter l'acceptation des employés. Il est important d'inclure toutes les parties prenantes à un stade précoce et de communiquer de manière transparente sur les objectifs et les avantages des projets d'IA.

La formation et la formation plus approfondie jouent un rôle central dans la préparation des employés pour travailler avec l'IA et la réduction des craintes. Grâce à l'implication active des employés dans le processus de transformation, les entreprises peuvent non seulement réduire la résistance, mais également obtenir des commentaires et des idées précieux pour optimiser les solutions d'IA.

4. Construire des compétences en IA

Afin de contrer le manque de spécialistes qualifiés, les entreprises devraient investir dans la création de compétences internes d'IA. Cela peut être réalisé par diverses mesures:

• Formation des employés existants dans les compétences liées à l'IA
• Définition des experts en IA pour des postes clés
• Coopération avec des consultants externes et des prestataires de services
• Partenariats avec les universités et les institutions de recherche

La création d'une équipe interdisciplinaire qui combine à la fois des connaissances techniques et des connaissances de l'industrie est cruciale pour le succès des projets d'IA. En combinant différentes perspectives, les entreprises peuvent s'assurer que leurs solutions d'IA sont à la fois techniquement solides et pertinentes aux entreprises.

5. Amélioration de l'infrastructure de données

Étant donné que la qualité et la disponibilité des données sont un défi central de la mise en œuvre de l'IA, les entreprises devraient investir dans l'amélioration de leur infrastructure de données. Cela comprend:

• Consolidation des silos de données et création d'une base de données centrale
• Mise en œuvre des processus de gestion de la qualité des données
• Construire une architecture de données évolutive et flexible
• Assurer la protection et la sécurité des données

Une infrastructure de données solide constitue la base des projets d'IA réussis et permet aux entreprises d'exploiter le plein potentiel de leurs données. En investissant dans la gestion des données et le gouvernement, les entreprises peuvent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont basés sur des données de haute qualité et pertinentes.

Convient à:

• Les plateformes d'IA indépendantes comme alternative stratégique pour les entreprises européennes

L'avenir de l'IA dans les entreprises

La transformation de l'IA continuera de s'accélérer dans les années à venir et de se développer en une partie intégrante de la vie et du travail quotidiennes. Les nouvelles technologies rendront les limites entre le numérique et le monde physique et offriront des opportunités innovantes pour réseauter, créer des choses ou mieux travailler ensemble.

Assistant AI personnalisé

Ce qui a commencé avec des outils simples comme Chatgpt devient maintenant beaucoup plus puissant: les agents d'IA personnalisés deviennent des changeurs de jeu. Ces assistants d'IA changeront de plus en plus aux besoins individuels et la façon dont les gens gèrent leur vie quotidienne et leur vie professionnelle changera sérieusement.

Des assistants personnels qui aident les employés à gérer leur temps à des analyses d'IA sur mesure, ces agents personnalisés donneront aux utilisateurs la possibilité d'apporter leurs propres données et de leur offrir des informations et des fonctions qui n'étaient auparavant réservées qu'aux grandes entreprises avec des ressources financières considérables.

Intégration de l'IA dans les processus commerciaux

L'intégration de l'IA dans les processus métier deviendra encore plus transparente et complète à l'avenir. En combinant l'IA avec les modèles de processus commerciaux existants, l'introduction des technologies d'IA dans les entreprises facilite la tâche que jamais. L'intégration des technologies d'IA est directement via une modélisation graphique BPMN, ce qui signifie que les données commerciales peuvent être intelligemment liées aux processus métier.

Cette intégration permet l'automatisation des tâches de routine et l'optimisation des processus métier, ce qui entraîne une augmentation de l'efficacité et de la productivité. Les entreprises qui investissent tôt dans cette intégration gagneront un avantage stratégique sur leurs concurrents.

Avantage de la concurrence à travers l'IA

Avec la propagation croissante de l'IA, les entreprises pourront à l'avenir être divisée en deux catégories: ceux qui utilisent efficacement l'IA et ceux qui restent. Les entreprises qui investissent tôt dans la formation et l'infrastructure appropriée obtiennent un avantage stratégique et peuvent tester ce qui fonctionne et ce qui n'est pas en pratique.

L'intégration de Chatt et d'autres outils d'IA dans les entreprises décidera tôt ou tard la compétitivité. Quiconque ferme les nouvelles technologies ne sera pas en mesure de prévaloir contre les entreprises concurrentes au moins à long terme - une expérience qui a déjà été réalisée dans la numérisation.

Une nouvelle réflexion pour les solutions d'IA

Les défis dans la mise en œuvre productive de l'IA dans les entreprises sont divers et complexes. Ils vont des obstacles techniques tels que la qualité des données et l'intégration avec les systèmes existants au manque de spécialistes qualifiés à des aspects organisationnels tels que les objectifs peu clairs et l'opposition sur le marché du travail.

L'uniformité avec laquelle les entreprises échouent avec une réelle transformation par l'IA indique un problème profond. Il ne s'agit pas seulement d'introduire de nouvelles technologies, mais d'une repenser de base dans la façon dont nous concevons et mettons en œuvre des solutions informatiques.

Les transformations de l'IA réussies nécessitent une approche holistique qui prend en compte les aspects technologiques, organisationnels et culturels. Les entreprises doivent réfléchir à nouveau et ne considérer pas l'IA comme un outil isolé, mais comme une partie intégrante de leur stratégie.

L'avenir appartient aux entreprises qui parviennent à intégrer de manière transparente l'IA dans leurs processus commerciaux et à établir une culture d'innovation et d'adaptation continues. Grâce à des objectifs clairs, à des méthodes agiles, à une gestion efficace du changement, à la création de compétences d'IA et à une infrastructure de données solides, les entreprises peuvent surmonter les défis de la mise en œuvre de l'IA et exploiter le plein potentiel de cette technologie transformatrice.

La mise en œuvre productive de l'IA nécessite une nouvelle réflexion - loin des projets technologiques isolés à une transformation holistique qui prend en compte les personnes, les processus et la technologie également. C'est le seul moyen de surmonter l'écart entre le potentiel théorique et la mise en œuvre pratique de l'IA et d'obtenir de réels avantages compétitifs.

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