L’IA se démocratise, à vous de prendre le virage !

Pour comprendre ce qui a réellement freiner l’adoption de l’IA, il est nécessaire de se pencher sur les éléments qui ont retardé son déploiement et quelle utilisation les entreprises en ont actuellement. En 2018, l’IA était impliquée dans seulement 4% des projets contre 14% en 2019. Parmi ces mêmes projets, la plupart en sont encore au stade de pilote (37%) et 22% ont été menés à bien, d’après une étude de Cognizant.  

À l’heure actuelle, certaines entreprises ne sont toujours pas disposées à investir dans des technologies telles que l’IA et le machine learning pour des raisons évidentes de coûts. De plus, la confusion règne également au sein des conseils d’administration quand il est question d’IA :  les dirigeants ne comprennent pas réellement le sens ni l’intérêt de cette technologie que ce soit au niveau de l’expérience client ou simplement dans le cadre de l’automatisation de certains processus.

L’IA n’est pas une solution miracle

D’une entreprise à une autre, l’IA peut prendre de nombreuses formes différentes notamment en fonction de la maturité numérique.  Par exemple, elle peut considérablement améliorer la gestion des centres d’appels grâce au machine learning. La transcription vocale peut aider les agents à trouver des informations pertinentes au cours des appels, sans qu’ils aient à faire de quelconque recherche manuellement.  De plus, certains algorithmes peuvent également améliorer la précision et la rapidité de ces recherches en faisant évoluer le système au fil du temps.

Peu importe la forme que peut prendre l’IA au sein d’une entreprise, les dirigeants doivent s’assurer que tous les projets y sont liés apportent une réelle plus-value commerciale.  Toujours selon Cognizant, environ deux tiers des dirigeants estiment que l’IA est un élément extrêmement ou très important dans la réussite de leur entreprise.

L’IA, un nouvel allié ?

Beaucoup de secteurs craignent de voir l’IA envahir leurs espaces de travail. Les collaborateurs travaillant au sein de centre d’appels craignent par exemple d’être remplacés par des technologies automatisées (bots, chat box, etc.). Mais plus la technologie gagne en maturité, plus les entreprises sont capables d’en déceler le potentiel et d’envisager un réel partenariat « humain-IA ».

Au sein des entreprises, les apprentissages et autres prises de décisions basées sur l’IA doivent nécessairement passer par le stade de l’humain. Gartner nomme d’ailleurs cela « l’intelligence augmentée ». Gartner s’attend à ce que l’expansion de cette technologie créée une valeur commerciale mondiale qui devrait atteindre 2 900 milliards de dollars d’ici 2021. De plus, celle-ci devrait pouvoir libérer jusqu’à 6,2 milliards d’heures de productivité au niveau des collaborateurs.

Dans le secteur des centres d’appels, il n’y a aucune raison pour que des agents virtuels basés utilisant l’IA ne puissent collaborer avec des agents humains. Au contraire, ce serait un moyen efficace de répondre rapidement aux problèmes ou demandes courants, de réduire les temps d’attente et d’améliorer l’expérience globale du client. De plus, les agents pourraient davantage se concentrer sur la résolution de problèmes et sur des tâches plus complexes, améliorant leur satisfaction professionnelle tout en apportant une plus grande valeur ajoutée à l’entreprise.

Une fois que les chefs d’entreprise auront compris ces réels avantages, ils pourront en extraire la réelle valeur commerciale. Cependant, ils doivent s’assurer que tout projet dédié repose sur des fondations solides. C’est là que la connectivité du réseau entre en jeu.

La révolution de l’IA est presque là

Gourmande en ressource, l’IA va indéniablement exercer une pression supplémentaire que les réseaux demandant une connectivité rapide et fiable. Toujours plus nombreuses, les sources et données qui alimentent les outils analytiques basés sur l’IA nécessitent une capacité réseau fiable, flexible et évolutive. Ceci, d’autant plus que davantage de calculs sont effectués dans l’Edge. Sans une connectivité performante, de nombreux projets d’intelligence artificielle risquent de s’effondrer à la première difficulté.

Comme pour de nombreuses technologies innovantes et en plein essor, les données sont au cœur de la réussite de la mise en œuvre des projets d’IA. En tant que technologie gourmande en ressources, elle va exercer une pression supplémentaire sur les réseaux d’entreprise demandant alors la mise en place d’une connectivité rapide et cohérente.

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