Gartner publie la Trend Wave 3.0 de l'intelligence artificielle d'entreprise chinoise

13 juin 2023 – Lors de la récente conférence d'échange de dirigeants de la Grande Chine 2023, Gartner a publié les derniers résultats d'une enquête montrant que les entreprises chinoises font passer leurs projets d'intelligence artificielle du prototype à la production, et que la plupart des entreprises ne sont plus obsédées par la raison pour laquelle Les capacités d'IA sont nécessaires et accordent plus d'attention à la construction de capacités d'ingénierie d'IA, dans le but de prendre des décisions basées sur les données, et de continuer à créer de la valeur pour l'entreprise. Les principales sociétés chinoises d’IA ont adopté l’IA générative et d’autres nouvelles technologies d’IA pour créer des sociétés d’IA originales dans différents scénarios.

Bien que les DSI estiment généralement que l'IA a une valeur énorme pour l'entreprise, les membres du conseil d'administration sont sceptiques à l'égard de l'IA et ses effets réels n'ont pas répondu aux attentes. Cependant, le lancement de ChatGPT a permis aux membres du conseil d'administration et aux dirigeants d'entreprise d'être exposés pour la première fois à l'énorme potentiel de l'IA générative, et ont commencé à croire que l'IA générative peut apporter des changements et une valeur énorme à l'entreprise. Les DSI se sentent anxieux et stressés car ils craignent de rater des opportunités d’investir dans la génération de l’IA.

Gartner a publié China Enterprise Artificial Intelligence Trend Wave 3.0, qui vise à aider les directeurs de l'information (CIO) des entreprises à mieux planifier les capacités d'IA et à améliorer les résultats commerciaux.

Conservation et innovation

Actuellement, les entreprises chinoises ont déployé plus de 5 cas d'utilisation de l'IA en moyenne, et chaque entreprise a commencé à déployer en moyenne 24 cas d'utilisation de l'IA. Bien que de nombreux utilisateurs professionnels ou dirigeants d'entreprise pensent que l'IA est aussi simple que l'installation d'un plug-in, en fait, son fonctionnement implique de multiples liens tels que le traitement des données, le tri des indicateurs métier, l'intégration des données, l'intégration métier, la surveillance et l'optimisation continues, etc. , et nécessite une prise en compte globale des cas d’utilisation et des processus de l’IA. Seule l'IA d'une des cinq entreprises chinoises peut répondre pleinement aux besoins des entreprises. C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises de premier plan ne considèrent plus l'IA comme un investissement dans un seul projet, mais comme une opération de produit et une opération combinée. l'ensemble dans une perspective de bout en bout axée sur les résultats commerciaux, afin qu'il puisse continuer à produire des effets commerciaux tout au long du cycle de vie.

Fang Qi, directeur de recherche principal chez Gartner, a déclaré : « La plupart des entreprises maintiendront leurs résultats commerciaux existants et utiliseront l'IA générative pour réaliser des innovations locales telles que l'amélioration des algorithmes lorsqu'elles en ont la capacité. Le système peut apporter des applications plus précieuses, mais il comporte également des risques plus importants. Selon la dernière enquête auprès des entreprises chinoises, 75 % des entreprises estiment que les capacités futures de l'intelligence artificielle générative pourraient dépasser les risques qu'elle comporte. "

Équilibrer le risque et la valeur

Les entreprises prennent généralement des mesures pour éviter les risques pour appliquer l'intelligence artificielle générative. technologie, qui ne sera utilisée que si elle est utilisée. n’entraîne pas de conséquences graves ni de controverse potentielle. Cette attitude prudente est raisonnable, mais elle peut également conduire à rater certaines opportunités commerciales potentielles. Les entreprises doivent donc trouver un équilibre entre la création de valeur commerciale et la gestion des risques.

Fang Qi, directeur de recherche senior chez Gartner, a déclaré : « Afin d'équilibrer valeur et risque, nous devons continuer à consolider les investissements existants, continuer à répondre aux risques connus et investir de l'énergie dans des opportunités ou des investissements continus à haute valeur commerciale et risque faible. Pour les cas d'utilisation élevés, nous devons éliminer de manière décisive les cas d'utilisation à risque et à faible valeur. Dans le même temps, nous pouvons également poursuivre les cas d'utilisation à haute valeur commerciale et à haut risque dans une perspective innovante, en protégeant la confidentialité des données des utilisateurs grâce à l'informatique confidentielle et à d'autres méthodes. , et aider l'entreprise grâce à la valeur statistique des données. Réaliser continuellement leur valeur et créer des capacités différenciées. "

Afin de garantir la crédibilité et l'explicabilité des applications d'IA, les entreprises doivent adopter des méthodes de transparence et d'explicabilité pour garantir la transparence de l'IA. ​​processus de prise de décision et fournir des informations sur la prise de décision en matière d'IA. Capacité à expliquer et à justifier. Lorsqu’elles appliquent l’IA générative, les entreprises doivent évaluer soigneusement les problèmes éthiques, juridiques et sociaux qui peuvent être impliqués et garantir le respect des réglementations et normes éthiques pertinentes. En établissant un cadre réglementaire et de gouvernance clair, les entreprises peuvent réaliser le potentiel commercial de l’IA tout en équilibrant innovation et risque.

Équipe intégrée

Une fois que nous avons clarifié les risques et les valeurs, nous devons réfléchir à la manière de sélectionner les talents et d'ajuster la structure organisationnelle pour nous aider à mettre en œuvre la stratégie d'IA. Lorsque les entreprises chinoises mettent en œuvre l’IA, plus de la moitié d’entre elles estiment que le talent constitue le plus grand défi. Relativement parlant, moins de 30 % des entreprises étrangères estiment que les talents en IA constituent le plus grand défi. Cela peut être dû au fait que différentes organisations ont des exigences différentes en matière de talents et de relations organisationnelles. L’avantage des institutions réside dans leur capacité à intégrer différentes connaissances commerciales, compétences informatiques et compétences en science des données pour appliquer l’IA de manière plus complète et plus complète, permettant ainsi une mise en œuvre plus efficace.

Fang Qi, directeur de recherche senior chez Gartner, a déclaré : « Lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre l'IA, la sélection des bons talents est la priorité absolue, mais le rôle important de la structure organisationnelle et de la culture d'entreprise dans l'adaptation des talents ne peut être ignoré. principes, gestion des risques et sélection des talents Trois concepts pour planifier, mettre en œuvre et utiliser les capacités d'intelligence artificielle correspondantes de manière plus stratégique.

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