Comment la contextualisation libère le potentiel de l'IA générative

À mesure que l'intelligence artificielle générative (GenAI) se développe à un rythme rapide, la contextualisation est essentielle pour les entreprises qui cherchent à capitaliser sur sa véritable valeur

En peu de temps, l'IA générative est passée de la science-fiction à la réalité La réalité a a amené les entreprises à rattraper son développement rapide et à identifier ses applications pratiques. Selon une enquête récente, 70 % des organisations explorent des moyens de tirer parti de cette technologie, et près de la moitié (45 %) ont augmenté leurs investissements dans l'intelligence artificielle (IA) en raison de la popularité de l'IA générative

Au milieu de cette tendance, un élément important La question est la suivante : comment les entreprises peuvent-elles garantir un fort retour sur investissement et exploiter pleinement les capacités de l’IA générative ? La réponse réside dans la contextualisation. Les entreprises doivent s'associer avec des fournisseurs de solutions possédant une vaste expertise dans le domaine pour mettre en œuvre efficacement la technologie

L'expertise industrielle est essentielle

Pour que les solutions d'IA générative fonctionnent, les organisations doivent les intégrer de manière transparente dans la connaissance du domaine et de l'industrie, l'expertise des processus, les technologies de niche, l'industrie- des applications spécifiques, des analyses de données de pointe, des capacités d’intelligence artificielle et des modèles commerciaux innovants. Cela nécessite d'intégrer des modèles de langage étendus (LLM) avec des modèles d'intelligence artificielle/apprentissage automatique (ML) spécifiques à l'industrie et de les déployer dans des départements spécifiques de l'entreprise.

Prenons l'exemple du secteur aérien, les clients demandent souvent de modifier ou d'annuler des réservations et demandé un remboursement. Le traitement de ces demandes nécessite des réponses rapides et précises, un processus qui peut être fastidieux et sujet aux erreurs, ce qui peut avoir un impact sur l'expérience client. Dans ce cas, un partenaire d’IA générative possédant une expertise dans l’industrie aéronautique peut intégrer de manière transparente son modèle dans les systèmes de la compagnie aérienne, garantissant ainsi un processus plus rapide, plus précis et plus rentable qui améliore l’expérience client

Dans un autre exemple, les compagnies d’assurance sont confrontées avec un grand nombre de réclamations pour accidents de voiture. Les plateformes d’extraction de données cognitives d’IA générative contextualisées peuvent intégrer efficacement divers éléments d’informations non structurées provenant des compagnies d’assurance (telles que les enregistrements des centres d’appels et les conversations de robots) pour traiter efficacement ces réclamations. De plus, l’IA générative contextualisée peut identifier les opportunités de subrogation et calculer les montants associés. Il s’avère que former des modèles linguistiques dans un contexte spécifique à un secteur est plus efficace que de s’appuyer sur des ensembles de données génériques.

La contextualisation de l'industrie et l'expertise du domaine peuvent améliorer considérablement les capacités du LLM telles que la génération de contenu, l'extraction de contenu, la synthèse, la traduction et la gestion des connaissances.

L'importance d'une approche collaborative

Contrairement au modèle client traditionnel, la contextualisation nécessite un partenariat entre l'entreprise et une nouvelle génération de fournisseurs d'IA. En travaillant en étroite collaboration et en participant activement à des projets pilotes d’IA générative, à des validations de principe et à des projets de R&D interfonctionnels, ils peuvent libérer tout le potentiel de l’IA générative.

À mesure que la technologie évolue, les entreprises et leurs partenaires de gestion des processus métier doivent travailler ensemble pour perfectionner leurs équipes dans l'utilisation de l'IA générative, créer de nouveaux rôles et opportunités, et améliorer les capacités et responsabilités opérationnelles.

Déploiement éthique : garantir une adoption responsable de l'IA générative

Compte tenu des préoccupations exprimées à propos de l'IA par les gouvernements, les universitaires et les experts de l'industrie, les fournisseurs d'IA générative et leurs partenaires doivent s'engager dans un développement et un déploiement responsables. Cela comprend des structures de gouvernance méticuleuses, des mesures de sécurité en matière de confidentialité des données et de conformité réglementaire, ainsi que des outils pour réduire les préjugés.

Pour réaliser pleinement l'énorme potentiel de l'IA générative, les entreprises et leurs fournisseurs BPaaS doivent établir un écosystème qui permet aux scientifiques des données et aux experts en IA de travailler en étroite collaboration avec des experts du domaine pour appliquer l'IA générative à diverses industries. Permettre à chacun de bénéficier de la technologie de l’IA générative grâce à des approches éprouvées, éthiques et innovantes

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