Première étape – Comprendre le besoin de votre entreprise
Évident mais crucial. La première étape de la création d'une stratégie d'intelligence artificielle et de sa nouvelle opération consiste à comprendre comment cette technologie peut soutenir la réalisation des objectifs commerciaux ou un peu plus précisément quel défi ou chances que nous pouvons relever. Et il ne s'agit pas d'imiter la concurrence et de rechercher des cas d'utilisation de l'IA, qui sont « à la mode » mais une analyse approfondie d'un défi commercial et de se demander comment l'intelligence artificielle peut aider à le résoudre.
Deuxième étape – évaluer la préparation de l'organisation
Cela vaut la peine de commencer par une analyse rapide. L'une des approches est l'utilisation des cartes de résultats AI-First So-Salled, qui évalue la préparation de l'organisation à intégrer l'intelligence artificielle. Cet élément permet l'analyse de l'architecture numérique actuelle et les capacités des équipes de développement. Il est crucial de ne pas vous limiter à un seul cas d'utilisation, mais de générer de nombreuses opportunités d'innovation. Grâce à l'utilisation de la carte de résultats de l'IA-First, de nombreux dirigeants entrant dans le monde l'IA évaluent leurs capacités, identifient les lacunes et hiérarchirent les actions pour atteindre les objectifs à long terme. En élargissant les problèmes de préparation – une revue des données est une étape clé avant de mettre en œuvre la stratégie commerciale de l'IA, car elle vous permet d'évaluer l'infrastructure de données et la maturité de l'organisation dans ce domaine. Selon vos besoins, une telle revue identifie les sources de données telles que les bases de données des clients, les registres de vente et les rapports financiers, et vérifie leur précision et leur cohérence. Il est également important de s'assurer que les équipes appropriées ont accès aux données sans obstacles et à l'évaluation de la gestion des données et de leur sécurité. Au cours de l'audit, des défis tels que les silos de données qui rendent difficile la génération d'observations précieuses par l'IA peuvent révéler. Grâce à cela, vous pouvez combiner des informations entre les départements, éliminer les silos et créer une infrastructure de support d'IA intégrée à grande échelle.
Troisième étape – Construisez la fondation
Avant de commencer à penser à la technologie elle-même, vous devez faire une pause pour développer un cadre éthique. Ceci est crucial dans le contexte de la préparation de la stratégie de l'IA et de son opérationnalisation supplémentaire, car de nombreuses organisations omettent des problèmes importants, tels que la confidentialité des données, le biais et la transparence. Ces aspects devraient faire partie intégrante de la stratégie dès le début pour éviter de graves conséquences. L'ignorance de l'éthique expose l'entreprise au risque de violations juridiques, à la perte de la confiance des clients et aux dommages de réputation à long terme. Malheureusement, de tels cas sont déjà visibles sur le marché. Il est important de définir des normes éthiques claires qui incluent la confidentialité des données, la justice et la transparence des algorithmes. En outre, une forte politique de gestion des données est nécessaire pour une gestion efficace de la confidentialité, de la sécurité et intégrale des données dans le contexte de l'IA.
