Dernièrement, il est devenu presque impossible de passer une journée sans rencontrer les gros titres sur l'IA générative ou ChatGPT. Soudain, l'IA est redevenue rouge, et tout le monde veut suivre le mouvement : les entrepreneurs veulent créer une entreprise d'IA, les dirigeants d'entreprise veulent adopter l'IA pour leur entreprise, et les investisseurs veulent investir dans l'IA.
En tant que défenseur de la puissance des grands modèles de langage (LLM), je crois que la génération d'IA a un potentiel immense. Ces modèles ont déjà démontré leur valeur pratique dans l'amélioration de la productivité personnelle. Par exemple, j'ai incorporé du code généré par des LLM dans mon travail et j'ai même utilisé GPT-4 pour relire cet article.
L'IA générative est-elle une solution miracle pour les entreprises ?
La question urgente est maintenant : comment les entreprises, petites ou grandes, qui ne sont pas impliquées dans la création de LLM, peuvent-elles capitaliser sur la puissance de l'IA de génération pour améliorer leur résultat net ?
Malheureusement, il existe un gouffre entre l'utilisation des LLM pour un gain de productivité personnelle et pour le profit de l'entreprise. Comme pour le développement de toute solution logicielle d'entreprise, il y a bien plus qu'il n'y paraît. En utilisant simplement l'exemple de la création d'une solution de chatbot avec GPT-4, cela pourrait facilement prendre des mois et coûter des millions de dollars pour créer un seul chatbot !
Cet article décrira les défis et les opportunités pour tirer parti de l'IA de génération pour des gains commerciaux, dévoilant la configuration du terrain de l'IA pour les entrepreneurs, les dirigeants d'entreprise et les investisseurs qui cherchent à libérer la valeur de la technologie pour les entreprises.
Les attentes des entreprises vis-à-vis de l'IA
La technologie fait aujourd'hui partie intégrante des affaires. Lorsqu'une entreprise adopte une nouvelle technologie, elle s'attend à ce qu'elle améliore son efficacité opérationnelle et génère de meilleurs résultats commerciaux. Les entreprises s'attendent à ce que l'IA fasse de même, quel que soit le type.
D'autre part, le succès d'une entreprise ne dépend pas uniquement de la technologie. Une entreprise bien gérée continuera de prospérer, et une entreprise mal gérée aura toujours des difficultés, quelle que soit l'émergence de l'IA de génération ou d'outils comme ChatGPT.
Tout comme la mise en œuvre de toute solution logicielle d'entreprise, une adoption commerciale réussie de l'IA nécessite deux ingrédients essentiels : la technologie doit fonctionner pour fournir une valeur commerciale concrète comme prévu et l'organisation d'adoption doit savoir comment gérer l'IA, tout comme la gestion de toute autre opération commerciale pour réussir. .
Cycle de battage médiatique et désillusion de l'IA générative
Comme toute nouvelle technologie, l'IA de génération est vouée à passer par un Gartner Hype Cycle. Avec des applications populaires comme ChatGPT déclenchant la prise de conscience de l'IA de génération pour les masses, nous avons presque atteint le pic d'attentes gonflées. Bientôt, le « creux de la désillusion » s'installera à mesure que les intérêts déclineront, que les expériences échoueront et que les investissements seront anéantis.
Bien que le «creux de la désillusion» puisse être causé par plusieurs raisons, telles que l'immaturité technologique et les applications inadaptées, voici deux désillusions courantes de l'IA de génération qui pourraient briser le cœur de nombreux entrepreneurs, dirigeants d'entreprise et investisseurs. Sans reconnaître ces désillusions, on pourrait soit sous-estimer les défis pratiques liés à l'adoption de la technologie pour les entreprises, soit manquer les opportunités de faire des investissements opportuns et prudents dans l'IA.
Une désillusion courante : l'IA générative uniformise les règles du jeu
Alors que des millions de personnes interagissent avec les outils d'IA de génération pour effectuer un large éventail de tâches - de l'accès à l'information à l'écriture de code - il semble que l'IA de génération uniformise les règles du jeu pour chaque entreprise : tout le monde peut l'utiliser et l'anglais devient le nouveau langage de programmation.
Bien que cela puisse être vrai pour certains cas d'utilisation de création de contenu (rédaction marketing), gen AI, après tout, se concentre sur la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération du langage naturel (NLG). Compte tenu de la nature de la technologie, elle a des difficultés avec les tâches qui nécessitent une connaissance approfondie du domaine. Par exemple, ChatGPT a généré un article médical avec des "inexactitudes importantes" et échoué à un examen CFA.
Bien que les experts du domaine aient des connaissances approfondies, ils peuvent ne pas être avertis en IA ou en informatique ou ne pas comprendre le fonctionnement interne de la génération d'IA. Par exemple, ils peuvent ne pas savoir comment inviter ChatGPT efficacement pour obtenir les résultats souhaités, sans parler de l'utilisation de l'API AI pour programmer une solution.
L'avancement rapide et la concurrence intense dans les domaines de l'IA font également des LLM fondamentaux de plus en plus une marchandise. L'avantage concurrentiel de toute solution commerciale compatible LLM devrait se situer ailleurs, soit en possession de certaines données exclusives de grande valeur, soit en maîtrisant une expertise spécifique à un domaine.
Les titulaires d'entreprises sont plus susceptibles d'avoir déjà acquis ces connaissances et cette expertise spécifiques à un domaine. Tout en ayant un tel avantage, ils peuvent également avoir mis en place des processus hérités qui entravent l'adoption rapide de gen IA. Les nouveaux venus ont l'avantage de partir d'une table rase pour exploiter pleinement la puissance de la technologie, mais ils doivent démarrer rapidement leur entreprise pour acquérir un répertoire critique de connaissances du domaine. Les deux font face au même défi fondamental.
Le principal défi est de permettre aux experts du domaine métier de former et de superviser l'IA sans les obliger à devenir des experts tout en tirant parti de leurs données ou de leur expertise du domaine. Voir mes considérations clés ci-dessous pour relever un tel défi.
Considérations clés pour une adoption réussie de l'IA générative
Bien que la génération d'IA ait considérablement avancé la compréhension du langage et les technologies de génération, elle ne peut pas tout faire. Il est important de profiter de la technologie mais d'éviter ses lacunes. Je mets en évidence plusieurs considérations techniques clés pour les entrepreneurs, les dirigeants d'entreprise et les investisseurs qui envisagent d'investir dans l'IA de génération.
Expertise IA: Gen AI est loin d'être parfait. Si vous décidez de créer des solutions internes, assurez-vous d'avoir des experts internes qui comprennent vraiment le fonctionnement interne de l'IA et peuvent l'améliorer en cas de besoin. Si vous décidez de vous associer à des entreprises extérieures pour créer des solutions, assurez-vous que ces entreprises disposent d'une expertise approfondie qui peut vous aider à tirer le meilleur parti de l'IA de génération.
Expertise en génie logiciel : Construire des solutions gen AI, c'est comme construire n'importe quelle autre solution logicielle. Cela nécessite des efforts d'ingénierie dédiés. Si vous décidez de créer des solutions internes, vous aurez besoin de talents sophistiqués en génie logiciel pour créer, maintenir et mettre à jour ces solutions. Si vous décidez de travailler avec des entreprises extérieures, assurez-vous qu'elles feront le gros du travail pour vous (en vous fournissant une plate-forme sans code pour que vous puissiez facilement créer, maintenir et mettre à jour votre solution).
Domaine d'expertise: La création de solutions d'IA de génération nécessite souvent l'ingestion de connaissances du domaine et la personnalisation de la technologie à l'aide de ces connaissances du domaine. Assurez-vous de disposer d'une expertise dans le domaine qui peut fournir et savoir comment utiliser ces connaissances dans une solution, que vous construisiez en interne ou que vous collaboriez avec un partenaire externe. Il est essentiel pour vous (ou votre fournisseur de solutions) de permettre aux experts du domaine qui ne sont souvent pas des experts en informatique d'ingérer, de personnaliser et de maintenir facilement des solutions d'IA de génération sans codage ni support informatique supplémentaire.
Lien : https://venturebeat.com/ai/how-chatgpt-can-help-your-business-make-more-money/?utm_source=pocket_saves
Source : https://venturebeat.com
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- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
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- Décalages de bloc. Modernisation de la propriété des compensations environnementales. Accéder ici.
- La source: https://www.fintechnews.org/how-chatgpt-can-help-your-business-make-more-money/
