L’IA passe du stade pilote à la production, l’exécution de l’IA en entreprise étant de plus en plus façonnée par l’intégration plutôt que par l’idéation.
Les entreprises axées sur l'IA ont désormais la possibilité de repenser les fonctions essentielles telles que le support client, les ventes et la finance à partir des principes fondamentaux, au lieu d'imposer de nouveaux outils dans des environnements existants. Le changement le plus important est que l'IA n'est plus seulement une histoire de technologie, mais quelque chose qui remodèle le fonctionnement de l'ensemble de l'organisation, selon Gamiel Gran (photo), directeur commercial de Mayfield Fund LLC.
« Nous continuons à parler de technologie, bien sûr, parce que nous sommes ici dans la Silicon Valley », a déclaré Gran. « Mais la vérité est que l'IA – qui est bien sûr le sujet du jour – est tellement transformatrice pour chaque flux de travail. Nous voyons le bureau du directeur financier, le bureau du responsable de la chaîne d'approvisionnement, le bureau des ventes (et) chaque rôle fonctionnel étant systématiquement repensé. »
Au cours de la série d'entretiens CUBE + NYSE Wired : Practitioner, John Furrier de theCUBE s'est entretenu avec des professionnels du secteur qui ont révélé comment l'IA d'entreprise est réellement déployée à grande échelle. Ils ont exploré comment les décisions en matière d'infrastructure et les contraintes du monde réel façonnent les résultats liés à l'exécution de l'IA en entreprise, au-delà du battage médiatique.
Voici six thèmes montrant comment l’exécution de l’IA en entreprise passe de l’expérimentation à la réalité :
1. L’exécution de l’IA en entreprise est toujours limitée par la construction de l’infrastructure.
La plupart des entreprises en sont encore aux premiers stades de la transition de l'infrastructure d'IA x86 vers une infrastructure d'IA basée sur GPU, avec seulement une petite fraction des applications critiques exécutées sur des GPU aujourd'hui et des investissements beaucoup plus importants sont encore nécessaires dans les domaines de l'alimentation, du refroidissement, de la mise en réseau, du stockage et de l'inférence de périphérie pour prendre en charge une échelle réelle, a expliqué Gran. Les directeurs de l’information expérimentés considèrent l’IA comme un changement plus important que les vagues technologiques précédentes, car ses cas d’utilisation se propagent beaucoup plus largement dans l’entreprise – mais ils l’abordent progressivement, en pariant prudemment sur la technologie, les coûts et la gestion du changement, a-t-il ajouté.
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2. Les garde-corps s’empressent de suivre le rythme de l’IA.
Les organisations sont confrontées à un niveau de perturbation induit par l’IA qui semble inhabituellement rapide et difficile à contenir. Les responsables informatiques se concentrent donc sur la mise en place de garde-fous, de bonnes pratiques et d’une surveillance adéquate sans ralentir l’innovation. Dans le même temps, ils poussent les équipes commerciales à utiliser l'IA pour obtenir des résultats réels, tout en essayant de rattraper leur retard en matière de sécurité et d'observabilité au milieu d'un changement rapide, selon Stacey Moore, vice-présidente senior de l'informatique chez Flock Safety, exploitée par Flock Group Inc.
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3. La prolifération des agents génère de nouvelles pressions en matière de gouvernance.
L'IA améliore les temps de réponse en matière de sécurité, mais elle crée également de nouveaux défis de gestion à mesure que le développement d'agents s'étend au-delà de l'informatique centralisée et s'étend aux équipes commerciales de l'ensemble de l'organisation. La pression oblige les dirigeants à adopter une approche équilibrée, en utilisant des garde-fous et des contrôles des stocks plus stricts pour soutenir l'innovation sans perdre la surveillance, selon Shyam Bhojwani, directeur de l'information et responsable de la sécurité chez Nextdoor Holdings Inc.
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4. L’évaluation continue devient centrale dans les opérations d’IA.
L’adoption de l’IA en entreprise dépend de la nécessité de créer suffisamment de prévisibilité et de confiance pour que les organisations se sentent à l’aise dans le déploiement de systèmes non déterministes à grande échelle. Le résultat est un changement d'orientation de la simple création et du lancement d'outils d'IA vers une évaluation, une surveillance et un perfectionnement continus en production, a expliqué Lawrence Fitzpatrick, directeur de la technologie de OneMain Financial, exploité par OneMain Holdings Inc.
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5. Les progrès de l’IA dépendent toujours de la maîtrise des bases.
Pour de nombreuses entreprises, l’IA présente encore plus de promesses stratégiques que d’impact commercial mesurable, et de nombreuses organisations ne voient pas encore d’effet clair sur les profits et les pertes. Les plus grands obstacles restent les fondamentaux – les personnes, les données et les processus – ce qui signifie que les entreprises qui recherchent la technologie sans corriger ces fondamentaux ont peu de chances d'aller loin, selon Ash Mehra, fondateur de Mehra Capital Partners LLC.
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6. La discipline d’exécution apparaît comme le véritable test de l’IA.
Pour certaines organisations, le défi consiste toujours à définir une stratégie cohérente en matière d’IA, tandis que pour d’autres, le problème plus difficile consiste à la mettre en pratique de manière disciplinée. Même si l'IA agentique facilite l'adoption, le succès dépend toujours d'une évaluation minutieuse, de l'efficacité des jetons et de la viabilité économique de chaque cas d'utilisation, a déclaré Anand Pradhan, responsable du centre d'excellence de l'IA et du groupe de données hypothécaires chez Intercontinental Exchange Inc.
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Voici la playlist vidéo complète de la couverture par SiliconANGLE et theCUBE de la série d'interviews CUBE + NYSE Wired: Practitioner :
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