Grandir : 5 raisons pour lesquelles de nombreuses entreprises sont encore à l'« adolescence de l'IA »

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Voici ce que les entreprises peuvent apprendre du petit groupe d'organisations qui utilisent déjà l'intelligence artificielle (IA) pour leur avantage concurrentiel.

Si les plus grandes entreprises du monde étaient des personnes, la plupart seraient dans leur adolescence lorsqu'il s'agit d'utiliser l'intelligence artificielle (IA).

Selon une nouvelle étude d'Accenture sur la maturité de l'IA, 63 % des 1 200 entreprises ont été identifiées comme des "expérimentateurs", c'est-à-dire des entreprises bloquées dans la phase d'expérimentation de leur vie en matière d'IA. Ils n'ont pas encore exploité tout le potentiel de la technologie pour innover et transformer leur entreprise, et ils risquent de laisser de l'argent sur la table.

C'est de l'argent que les organisations les plus matures en IA empochent déjà. Alors que les « adultes de l'IA » (surnommés Achievers dans la recherche) ne sont qu'un petit groupe - représentant 12 % des entreprises - ils récoltent de grandes récompenses : en surpassant leurs pairs sur l'IA, ils augmentent la croissance de leurs revenus de 50 % en moyenne. Comment? Parce qu'ils maîtrisent les capacités clés dans la bonne combinaison en maîtrisant la technologie elle-même - y compris les données, l'IA et le cloud - ainsi que leur stratégie organisationnelle, l'utilisation responsable de l'IA, le parrainage de la suite C, le talent et la culture.

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Contrairement aux individus, les entreprises ne grandissent pas nécessairement et ne parviennent pas à l'âge adulte dans une période relativement fixe. Au lieu de cela, ils tiennent leur développement entre leurs propres mains. Il est donc crucial de comprendre ce qui empêche les adolescents utilisateurs d'IA d'atteindre leur maturité. Ils partagent généralement les cinq caractéristiques suivantes :

1. Leur C-suite n'a pas acheté la capacité de l'IA à stimuler la croissance

Seuls 56 % des expérimentateurs sont parrainés par un PDG et un senior, contre 83 % des performants, ce qui indique que la maturité de l'IA commence par l'adhésion des dirigeants. De plus, les Achievers sont quatre fois plus susceptibles que les Experimenters de mettre en place des plateformes qui encouragent le partage d'idées et posent facilement des questions en interne. Dans un exemple d'innovation encouragée par le leadership, une plate-forme numérique mondiale exploite l'IA et la conception générative pour créer des bâtiments autonomes qui s'emboîtent comme les pièces d'un ensemble LEGO.

2. Ils n'investissent pas dans les membres de leur équipe

Les expérimentateurs sont gênés par une pénurie de travailleurs qualifiés en IA. De plus, ils n'ont pas encore investi dans la formation qui aide leurs employés à acquérir des connaissances en IA. Alors que plus des trois quarts des Achievers (78 %) ont des formations obligatoires en IA pour leurs ingénieurs jusqu'aux cadres de la suite C, on peut en dire autant de seulement 51 % des Experimenters.

Pour réussir avec l'IA, les expérimentateurs doivent recycler les membres actuels de l'équipe dans la technologie. Par exemple, une grande entreprise pétrolière et gazière d'Asie du Sud-Est a construit une plate-forme ludique pour développer la maîtrise numérique de ses employés. Il a ensuite créé un examinateur de performances basé sur le cloud qui a évalué une décennie de données sur les employés pour faire des recommandations pour remplir divers rôles numériques. Cela a réduit le temps nécessaire pour pourvoir les postes et a contribué à combler le déficit de compétences numériques.

3. Leur utilisation de l'IA n'est pas intégrée dans toute l'entreprise

Alors que 75 % de toutes les entreprises analysées ont intégré l'IA dans leurs stratégies commerciales et leurs plans cloud, elles manquent d'un cœur d'IA fondamental. Pour atteindre la maturité de l'IA, ils doivent intégrer l'IA dans toute l'entreprise tout en sachant quand exploiter des ressources externes.

Les performants sont 32 % plus susceptibles que les expérimentateurs de développer des applications de machine learning personnalisées ou de travailler avec un partenaire pour...