Sans le cas d’utilisation approprié, vos plans d’IA s’effondreront et brûleront.

Il est tentant de voir grand, mais ne tombez pas dans ce piège. En commençant trop grand, vous risquez un échec cuisant et de perdre la crédibilité et la confiance de vos décideurs.

Choisissez un petit projet qui constitue une base de réussite. Lorsque vous remportez une victoire rapide, vous pouvez le crier haut et fort et appliquer les leçons apprises à l’étape suivante.

Des objectifs comme l'utilisation de l'IA et de l'IA générative pour développer des logiciels ou créer des rapports sont excellents. Des expériences client générées par l'IA ? Gardez-les à l'esprit, mais à long terme.

Pensez aux données de votre organisation. D'où viennent-elles et quelle est leur qualité ? Quelle est leur quantité si elles sont cloisonnées ? Leur formatage est-il cohérent ? À quelle quantité pouvez-vous accéder de manière fiable ? Quelle quantité utilisez-vous et à quelles fins ?

Les données sont le moteur de tout. Le principe « De bonnes entrées conduisent à de bons résultats » n'a jamais été aussi parfaitement appliqué. Pour développer une application avec IA et genAI, vous avez besoin:

1. 1. 1. Grands ensembles de données
      2. Des données cohérentes et précises
      3. Données auxquelles vous pouvez accéder

L'IA étant très dépendante des données, la gestion des risques et de la conformité est cruciale. Comment préservez-vous la confidentialité et la sécurité des données sensibles de vos clients ? Ces données sont-elles utilisées dans vos cas d'utilisation de l'IA ? Respectez-vous la législation, comme la GDPR et Loi de l'UE sur l'IA?

L’établissement de pratiques d’hygiène des données telles que la sécurisation de vos données et un formatage cohérent sont de bons points de départ, tout comme la recherche de moyens de combiner vos données.

Selon un récent Enquête AWS, 93% des répondants ont convenu qu’une bonne stratégie de données est essentielle pour générer de la valeur à partir de l’IA.

Il existe un déficit de compétences en informatique. Les développeurs et les data scientists doivent apprendre à utiliser, développer et mettre en œuvre l'IA.

Mais cela s'applique aussi au côté commercial. Ce sont vos parties prenantes. Cela n'aide personne de vous demander de construire une fusée alors que vous ne possédez que les compétences pour construire une maquette. Voici quelques points importants.

Gartner Les experts estiment que l’adoption de l’IA pourrait entraîner des gains de productivité de près de 25%.

Trouver un terrain d'entente est difficile si votre entreprise est très éloignée et votre service informatique très éloigné. Cela peut sembler insurmontable, mais voici trois clés pour rassembler tout le monde :

1. 1. 1. Priorisation:Comment pouvons-nous prendre en compte les besoins de chacun et développer la meilleure feuille de route ?
      2. Gestion des parties prenantes:Comment le service informatique engage-t-il les parties prenantes tôt et souvent pour recueillir des informations et garantir leur adhésion ?
      3. Des rôles et des responsabilités clairs: À quoi ressemblent les équipes ? Quels sont les rôles ? Qui construit quoi ? Faites-vous appel à des technologues métier ?

C'est au cœur de tout cela que vous souhaitez être. Votre feuille de route doit refléter toutes vos parties prenantes, et vos équipes doivent la refléter. Ce sentiment d'objectif commun suscite davantage de discussions, de réflexions et, au final, davantage d'innovation.

D’après Gartner, les technologues d'affaires constituent 28 to 55 % des effectifs, selon le secteur d'activité. Près d'un tiers d'entre eux sont impliqués dans l'ensemble du cycle de vie des fonctionnalités d'une application.

Le développement de logiciels d'IA est un cycle sans fin, alors préparez-vous pour le long terme. YVous passerez constamment des idées à l'expérimentation et aux résultats, puis prenez vos apprentissages et recommencez tout le processus.

Soyons clairs : en matière d'IA, l'échec est inévitable. L'évolution est trop rapide et le monde est trop changeant pour que la perfection soit atteinte du premier coup. À partir de là, deux options s'offrent à vous :

1. 1. 1. Se plaindre que la technologie n'est pas bonne, qu'elle n'en vaut pas la peine, que vous n'avez pas l'expertise, etc.
      2. Échouez rapidement, tirez des leçons et recommencez.

L'option 1 est celle où les bonnes idées meurent. L'option 2 est celle où l'on apprend, innove, grandit et réussit.

Réussir le cycle de vie de votre IA est à la fois une question de technologie, d’état d’esprit et de processus. Restez simple, surtout au début avec les brainstormings, équipes de fusionet collaboration continueMettez-vous en position de réussir tôt afin de ne pas avoir à vous soucier de construire les bases plus tard.

Et lorsque vous réussissez, même dans les moindres détails, célébrez-le ! Les solutions d'IA peuvent être incroyables, et les réussites semblent importantes, car elles le sont. Même les échecs peuvent donner naissance à de nouvelles idées qui porteront leurs fruits plus tard.

Quelques estimations de Échec du projet d'IA sont aussi élevés que 80%Alors, quand les choses tournent mal, ne stressez pas. Vous êtes en bonne compagnie.

Pour développer une application avec l'IA et la genAI, le plus important est de commencer à expérimenter. Vous pourriez perdre des mois, des trimestres, voire des années à vous préparer, mais lorsque vous serez prêt, le marché aura évolué et il faudra recommencer.

Cependant, ces étapes constituent un point de départ suffisamment solide pour protéger votre organisation, quel que soit l’avenir.

L'étincelle d'inspiration n'est que le débutVous avez maintenant un élan. Prenez ces idées, expérimentez-les et transformez-les en résultats souhaités.