11 étapes pour la mise en œuvre de l'IA 10 fois mieux qu'avant

Pour maximiser la valeur des informations concernant votre entreprise, votre marché et vos concurrents, vous devrez vous concentrer sur la mise en œuvre de l'IA de manière intelligente, créative, expérimentale, progressive et en équipe.

L'IA évolue rapidement en tant que technique viable qui permet et facilite les opérations commerciales critiques. Cependant, générer de la valeur d'entreprise à partir de l'IA nécessite une approche méthodique qui équilibre les personnes, les processus et la technologie. L'intelligence artificielle comprend l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'analyse prédictive, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'automatisation. Pour évaluer les avantages concurrentiels qu'une mise en œuvre de l'IA pourrait apporter à leur stratégie et à leur planification commerciales, les entreprises doivent d'abord commencer par une base solide et une image réaliste.

La mise en œuvre précoce de l'IA n'est pas toujours une science sans faille, et il peut être nécessaire de procéder par essais et erreurs au début, en commençant par une théorie, puis en testant et finalement en mesurant les résultats. Étant donné que les premières idées sont susceptibles d'être erronées, une approche progressive du déploiement de l'IA est plus susceptible de donner de meilleurs résultats qu'une stratégie du big bang. Ce blog peut vous aider à éviter les échecs et à assurer une mise en œuvre réussie de l'IA dans votre entreprise.

Quelle est la meilleure façon de mettre en œuvre l'IA ?

Avant de vous préparer à la mise en œuvre de l'IA, posez-vous ces questions :

• Vous en avez assez d'être submergé par des montagnes de données d'entreprise et de vouloir les utiliser pour obtenir un avantage concurrentiel, mais vous ne savez pas comment ?
• Souhaitez-vous mieux comprendre vos clients et renforcer leur fidélisation en utilisant vos données commerciales de manière innovante ?
• Essayez-vous d'améliorer vos compétences en service à la clientèle?
• Vous voulez en savoir plus et découvrir une pléthore d'autres/nouveaux flux d'argent ?

Ainsi, la première étape consiste à localiser et à identifier les principaux problèmes commerciaux, ainsi qu'à comprendre les objectifs de votre entreprise. Si l'un des objectifs mentionnés ci-dessus vous ressemble et que vous disposez de données commerciales adéquates à atteindre, continuez à lire.

Pour la mise en œuvre de l'IA dans votre entreprise, voici un guide détaillé à suivre : -

1. Collecter et accéder aux données pertinentes

Cela ne semble-t-il pas simple ? Il s'agit, après tout, de la phase la plus cruciale de la mise en œuvre d'analyses sophistiquées. Commencez simplement par les bases.

• Examinez les données que vous avez collectées jusqu'à présent, structurées ou non structurées.
• Vérifiez si une forme de gouvernance est en place.
• Déterminez où rechercher des données de haute qualité.
• Triez les données en catégories.

Commencez petit. N'essayez pas de garder une trace de tout. Concentrez-vous simplement sur la collecte et l'analyse des faits qui vous aideront à résoudre les difficultés de votre entreprise.

2. Améliorez la fluidité de vos données

Les discussions pratiques sur l'IA nécessitent une connaissance fondamentale de la façon dont les données pilotent l'ensemble du processus. "Plus que les outils ou la technologie combinés, la fluidité des données est un obstacle réel et important", a déclaré Penny Wand, directrice de la technologie du cabinet de conseil en informatique West Monroe. Selon une analyse de 2020 de Forrester Research, 90 % des décideurs en matière de données et d'analyse perçoivent l'utilisation élargie des informations sur les données comme un objectif commercial, tandis que 91 % admettent que la mise en œuvre de ces informations est un obstacle pour leurs entreprises. Selon Forrester, l'écart entre l'appréciation de la valeur des informations et leur utilisation est principalement attribuable au manque de capacités d'analyse sophistiquées nécessaires pour obtenir des résultats commerciaux. "Pour comprendre ce processus et parvenir à un changement persistant", a déclaré Wand, "la sensibilisation et le soutien de la direction seront nécessaires".

• Essayez de relier vos données accumulées aux objectifs et aux difficultés de votre entreprise. Considérez comment cela vous aidera à atteindre votre objectif commercial.
• Divisez les données en bits gérables.
• Faites une carte de vos découvertes.
• Gardez vos objectifs clairs et tirez le meilleur parti de ce que vous avez.
• Découvrez les types de données que vous pouvez enregistrer et utiliser. Pensez à l'éthique des données.

3. Identifiez vos principaux moteurs commerciaux de l'IA

Apprendre ce que les autres font à l'intérieur et à l'extérieur de votre secteur pour susciter l'intérêt et motiver l'action est essentiel pour utiliser l'IA avec succès. Identifiez les cas d'utilisation les plus importants et évaluez leur valeur et leur faisabilité lors de la planification d'une mise en œuvre de l'IA. Considérez les influenceurs de votre projet et qui devraient devenir des champions, trouvez des sources de données externes, déterminez comment vous pourriez monétiser vos données à l'extérieur et créez un backlog pour faire avancer le projet.

4. Recherchez les domaines dans lesquels vous pouvez réaliser des bénéfices

Suketu Gandhi, partenaire du consultant en transformation numérique Kearney, a préconisé de se concentrer sur les secteurs d'activité à forte imprévisibilité et à rendement élevé. Les métriques doivent être utilisées par des équipes composées d'acteurs commerciaux ayant des connaissances technologiques et de données pour évaluer l'impact d'une mise en œuvre de l'IA sur l'entreprise et ses employés. Il est temps de vous concentrer sur ce qui compte pour votre entreprise. Gardez les yeux dessus maintenant que vous savez quelles données sont cruciales et ce qui vous aidera à atteindre vos objectifs commerciaux —

• Il est enregistré pour une utilisation future.
• Ne passez pas trop de temps à étudier les choses tout de suite ; donnez-lui un peu de temps.
• Concentrez vos efforts sur les jeux de données les plus importants pour vous.
• Pour réussir, vous devez être exact à 100 %.

5. Évaluez vos ressources internes

Les équipes commerciales doivent esquisser comment ces applications s'intègrent à la technologie et aux ressources humaines existantes de votre entreprise une fois que les cas d'utilisation ont été identifiés et hiérarchisés. En interne, l'éducation et la formation peuvent être en mesure de combler le déficit de compétences techniques, tandis que les partenaires commerciaux peuvent être en mesure de faciliter la formation en cours d'emploi. Pendant ce temps, des connaissances extérieures peuvent être en mesure d'aider à accélérer la mise en œuvre prometteuse de l'IA.

6. Choisissez les meilleurs candidats

Il est essentiel de condenser un potentiel important dans une mise en œuvre réaliste de l'IA, comme la correspondance des factures, la reconnaissance faciale basée sur l'IoT, la maintenance prédictive sur les systèmes plus anciens ou les comportements d'achat des clients. "Soyez audacieux et impliquez autant de personnes que possible dans le processus."

7. Essayez un projet d'IA

L'équipe de professionnels de l'IA, des données et des processus métier doit collecter des données, concevoir des algorithmes, déployer des versions scientifiquement contrôlées et analyser l'impact et les risques pour transformer un candidat à l'adoption de l'IA en un véritable projet.

8. Établir une base de connaissances

Les réussites et les échecs des premiers programmes d'IA peuvent aider l'ensemble de l'entreprise à mieux comprendre la technologie. Engagez vos spécialistes de l'entreprise et des processus avec vos scientifiques des données, en gardant les humains au courant pour développer la confiance. Reconnaissez que le chemin vers la mise en œuvre de l'IA commence par une analyse approfondie des données et de bons rapports rétroviseurs à l'ancienne pour développer une base de connaissances. Il est plus facile de comprendre comment le déploiement réel de l'IA valide ou réfute la prémisse initiale une fois qu'une ligne de base a été établie.

9. Augmentez progressivement votre échelle

Le processus global de création d'un élan pour un déploiement d'IA commence par de modestes triomphes. Des victoires progressives peuvent contribuer à instaurer la confiance dans l'ensemble de l'entreprise et encourager davantage de parties prenantes à mener une mise en œuvre comparable de l'IA à partir d'une base plus solide et mieux établie. Les algorithmes et les procédures commerciales sont ajustés pour une diffusion à grande échelle et intégrés dans les processus commerciaux et technologiques quotidiens.

10. Augmenter le niveau de maturité de l'IA à tous les niveaux

Les équipes commerciales doivent optimiser le cycle de vie complet du développement, des tests et du déploiement de l'IA à mesure que les initiatives d'IA se développent. Trois approches fondamentales pour faire mûrir les capacités totales du projet afin d'assurer un succès à long terme : -

• Construisez une plate-forme de données moderne qui simplifie la collecte, le stockage et la structuration des données pour les rapports et les informations analytiques en fonction de la valeur des sources de données et des indicateurs de performance clés souhaités pour les entreprises.
• Développer une structure organisationnelle qui établit la motivation de l'entreprise et encourage le développement rapide de la gouvernance des données et des plateformes de données modernes pour soutenir les objectifs commerciaux et la prise de décision.
• Créez la gestion globale, la propriété, les processus et la technologie nécessaires pour gérer les aspects essentiels des données des clients, des fournisseurs et des membres.

11. Améliorer régulièrement les modèles et les processus d'IA

Les équipes commerciales doivent identifier les possibilités de changements continus dans les modèles et les procédures d'IA après la mise en place du système global. Les modèles d'IA peuvent se détériorer avec le temps ou en raison de causes soudaines telles que la pandémie. Les employés, les clients et les partenaires doivent également être surveillés pour les commentaires et la résistance à un déploiement d'IA. La dernière étape consiste à faire communiquer vos données en temps réel et dans la vraie vie. Éventuellement, créez de la valeur et préparez-vous à l'IA. Vérifiez si vos informations sur les données se sont transformées en informations commerciales utiles et exploitables : -

• Pour affiner vos données, gardez un œil sur le processus et commencez à la première étape.
• Déterminer plus de scénarios pour utiliser la technologie des données.
• Vérifiez si vous êtes prêt à tirer parti des composants de l'IA tels que les bots, le traitement du langage naturel, l'automatisation intelligente et l'analyse prédictive.
• Pour obtenir de meilleurs résultats, sachez quand et où utiliser vos algorithmes.
• Adoptez une approche de l'IA centrée sur l'humain et voyez comment cela peut profiter à votre entreprise.

Conclusion

Il y aura des problèmes à chaque étape du processus de mise en œuvre de l'IA. Intégrer l'IA dans n'importe quelle entreprise est un défi majeur.

Pour ce faire, vous devez avoir des connaissances approfondies, beaucoup de temps et de dévouement. De plus, au lieu de vous concentrer sur la façon dont l'IA peut apporter de la valeur à votre entreprise spécifique et de déterminer où elle est le plus nécessaire, concentrez-vous sur la recherche de l'endroit où l'IA peut ajouter de la valeur à votre entreprise spécifique et déterminez où elle doit le plus être mise en œuvre.