Pouvons-nous juger l'IA par son Halo, pas par RoI ?
Publié: 2020-08-16C'est plus que jamais le moment où les entreprises doivent faire confiance à une solution d'IA
Les implications éthiques peuvent être considérées comme discutables mais c'est un mal nécessaire
La R&D pour tout projet d'IA coûte souvent cher
La pandémie de Covid-19 a rendu le retour sur investissement sur l'IA redondant. L'adoption mondiale de l'IA a brisé le mythe selon lequel l'IA nécessite des investissements intensifs dans l'infrastructure, les changements de processus et la main-d'œuvre. Il a été constaté que les solutions basées sur l'IA sont devenues le facteur déterminant de la survie d'une entreprise. Les entreprises ont réaligné leurs priorités pour survivre à la pandémie. Plusieurs start-ups sont passées à l'action et ont créé des solutions basées sur l'IA qui ont aidé tous les secteurs.
Dans le secteur manufacturier, par exemple, afin de parvenir à une distanciation sociale, seuls 50 à 75 % des employés sont autorisés à se rendre dans les usines. Ces employés doivent respecter les règles de distanciation sociale et de port du masque. Maintenir le fonctionnement de la chaîne de montage, tout en garantissant la sécurité sanitaire de la main-d'œuvre, est une responsabilité supplémentaire à laquelle les entreprises sont confrontées.
La crainte que les locaux de fabrication ne soient scellés au cas où plusieurs cas positifs seraient détectés parmi les employés pèse également lourd. Surveiller la distance sociale et le respect des masques, à tout moment, n'est pas humainement possible, même avec la surveillance CCTV. La possibilité d'une erreur humaine et d'un jeu de blâme ultérieur sur un lieu de travail ne fait qu'ajouter au stress préexistant.
C'est maintenant plus que jamais le moment où les entreprises doivent faire confiance à une solution d'IA. La vision par ordinateur, pour sa part, est une solution d'intelligence artificielle qui analyse les flux de caméras de vidéosurveillance en direct et déclenche des alertes en temps réel. Il peut se connecter à l'infrastructure de vidéosurveillance préexistante et aider les employeurs à surveiller le masque facial parallèlement au non-respect de la distanciation sociale, le tout en temps réel. Contrairement aux humains, la technologie est binaire. Si une personne ne porte pas de masque facial, qu'il s'agisse du PDG ou du stagiaire, le système déclenchera une alarme.
Cela contribue à assurer la sécurité des locaux de fabrication car cela réduit la propagation du virus et stimule le moral de la main-d'œuvre. Les entreprises peuvent choisir d'afficher le pourcentage de respect du masque facial ou de la distanciation sociale suivi sur leur site Web ou d'envoyer des messages aux employés avec des analyses de données à la fin de leur quart de travail. Les solutions de vision par ordinateur facilitent la gestion des foules dans des endroits comme les cantines et créent des rotations de quarts de travail pour assurer une productivité maximale. L'IA aide également l'entreprise à rester à flot, à créer des locaux sûrs pour le travail et à remonter le moral des employés.
Ce que vous pouvez mesurer, vous pouvez le gérer. Les faits et chiffres émanant des industries qui ont investi dans l'IA d'un point de vue B2B, en particulier en ce qui concerne le retour sur investissement tangible, montrent clairement une tendance. Pour de nombreuses industries, ce retour sur investissement est subjectif. Par exemple, les solutions HSE utilisent l'IA qui aide à prévenir les accidents, les invalidités et les décès. Des vies sont sauvées car une solution basée sur l'IA surveille le trajet du chariot élévateur et déclenche une alerte en temps réel lorsqu'un piéton se trouve sur son chemin.
L'identification des accidents évités de justesse, la surveillance des EPI, la conformité incendie et thermique ne sont que quelques aspects où l'IA a été en mesure de fournir un haut niveau de précision en prévenant les accidents. La partie tangible varie des informations exploitables qui conduisent à un canal de vente robuste pour une entreprise de produits en identifiant simplement les habitudes des personnes dans le commerce de détail et, à leur tour, en améliorant l'expérience d'achat. La pandémie a provoqué une augmentation sans précédent des achats en ligne, fournissant aux entreprises des données pour analyser les choix des acheteurs. L'utilisation de l'IA, dans ce cas, conduira à un profilage plus précis des personnes et à une publicité ciblée.
Les implications éthiques peuvent être considérées comme discutables mais c'est un mal nécessaire. L'empreinte numérique a toujours existé, l'IA reconnaît l'utiliser pour comprendre des modèles et fournir des informations qui seraient autrement invisibles pour l'homologue humain. L'IA a galvanisé diverses facettes d'une gamme d'industries telles que la santé, la vente au détail, l'éducation, la chaîne d'approvisionnement et la fabrication. Qu'il s'agisse de l'efficacité des processus, de la sécurité, du gaspillage, de la prévision du marché ou de la planification des ressources, l'IA est solidement ancrée dans toutes ces fonctions.
Alors que les statistiques réelles du retour sur investissement des entreprises qui ont adopté l'IA en 2020 n'ont pas encore été publiées, une enquête réalisée en 2019 par Gartner donne une image réaliste. Environ 37 % des organisations ont mis en œuvre l'IA sous une forme ou une autre dans 89 pays. Cela équivaut à env. Augmentation de 270 % au cours des quatre dernières années. Il est prévu que d'ici 2021, 80 % des technologies émergentes auront une forme ou une autre de base d'IA.
Les défis sont mis en évidence dans un rapport d'AI Stats News. Il affirme qu'environ 65 % des entreprises n'ont pas réalisé de gains commerciaux grâce à leurs investissements dans l'IA. Il a également été reconnu que la R&D dans ce domaine n'a pas encore atteint son plein potentiel. Cet écart peut être attribué à un certain nombre d'éléments qui prennent en compte différentes étapes du processus de déploiement de l'IA, associés à une pénurie aiguë de talents et à des problèmes de gestion du temps.
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La course au retour sur investissement
L'adoption d'urgence de l'IA apporterait certainement son lot de problèmes, tels que la négligence de paramètres importants tels que la protection de la vie privée des employés. Cependant, les entreprises ne doivent pas traiter l'IA comme une entité unique et homogène. L'identification de la bonne mise en œuvre est essentielle pour atteindre un retour sur investissement tangible pour chaque technologie de la nouvelle ère dans l'écosystème commercial du monde entier. Chaque industrie et organisation est différente et la clé est d'identifier la bonne solution pour leurs besoins.
La R&D pour tout projet d'IA coûte souvent cher. Une grande quantité de données est nécessaire pour entraîner l'algorithme d'IA. L'un des principaux obstacles auxquels les organisations sont confrontées est de ne pas disposer du bon ensemble de données pour former leur IA. Des étiquettes incorrectes ou des valeurs manquantes entraînent éventuellement des écarts dans le résultat.
Selon le MIT Sloan Management Review et l'enquête BCG, environ 40 % des organisations qui réalisent des « investissements importants » dans l'IA ne signalent pas de gains commerciaux grâce à l'IA. Il est essentiel d'être informé de ce que l'IA peut et ne peut pas faire. Il est encore difficile de fournir une expérience personnalisée de type humain avec des chatbots basés sur la PNL, car l'IA est incapable d'imiter l'émotion et l'empathie humaines. La transparence est cruciale; si les gens savent qu'ils parlent à un chatbot, ils ne s'attendraient pas à ce qu'il ait des émotions humaines et seront plus factuels dans leur conversation.
De nombreuses banques ont déjà lancé une forme d'expérience de chat mixte dans laquelle un chatbot prend d'abord en compte les détails tels que le nom, le problème rencontré et d'autres détails avant de faire appel à une personne pour faire avancer la conversation. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent à l'organisation, car le non. des employés diminuent. Plus les données imprègnent le système, plus les robots NLP sont mieux équipés pour traiter des questions plus complexes.
Les chefs d'entreprise qui ont des attentes réalistes vis-à-vis de l'IA s'en sortent mieux à long terme. Les protocoles de base qui les aident à mieux comprendre et utiliser l'IA sont :
- Les organisations doivent s'engager dans l'acquisition de données stratégiques
- Le besoin d'entrepôts de données unifiés
- Automatisation généralisée
- Acceptation et prise de conscience de nouveaux rôles dans le domaine tels que - data scientist, data analyst, ML Engineer
- Division du travail basée sur l'expertise du sujet pour les nouveaux rôles
Trois piliers pour un déploiement réussi de l'IA
Des experts du domaine comme Andrew Ng insistent sur le fait que les trois piliers de l'intelligence pour un déploiement réussi de l'IA dans toute organisation sont la diligence commerciale, technologique et éthique. L'équipe des ventes et du marketing, avec son intuition et son expérience, devrait accorder un poids égal à l'analyse basée sur les données lors de la prise de décisions commerciales. L'éthique, en termes de confidentialité des données, de confidentialité et d'éducation des utilisateurs finaux, constitue la base de toute organisation axée sur l'IA.
Lorsqu'elle est utilisée de manière éthique, l'IA a le potentiel de démocratiser le monde. Il est important de constituer des équipes interfonctionnelles où les connaissances du domaine se chevauchent. Cela aide les experts à mieux élaborer des stratégies sur la base d'une perspective holistique. Il s'agit d'un atout à long terme qui aide les organisations à planifier et à hiérarchiser les KPI d'une manière plus axée sur les données.
Pour créer une forte traction et un retour sur investissement efficace, les organisations doivent se fixer des objectifs pragmatiques lorsqu'il s'agit d'adopter l'IA dans les opérations de l'entreprise. L'IA est un domaine émergent et actuellement, il est évident qu'en raison du manque de compréhension de l'utilisation de l'IA, de nombreuses organisations ne savent pas comment l'exploiter correctement. Les organisations doivent adopter ces protocoles petits mais efficaces afin de canaliser le succès. Ceux-ci sont:
- Prioriser les projets pilotes d'IA
- Constituer une équipe d'IA interne
- Fournir une formation de base sur l'IA aux équipes interfonctionnelles de l'organisation
- Développer la communication interne et externe : alignez vos parties prenantes sur la façon dont votre entreprise navigue et élabore des stratégies sur l'intégration de l'IA dans les opérations.
Il existe des idées fausses courantes concernant les investissements dans l'IA. On prétend que l'IA nécessite des investissements intensifs dans l'infrastructure, les changements de processus et la main-d'œuvre. De même, on entend souvent dire que ce n'est généralement pas avant plusieurs années que les organisations voient un retour sur investissement. Cela ne pourrait pas être plus éloigné de la vérité. Les moteurs d'IA modernes peuvent fonctionner sur site à l'aide d'accélérateurs tels que le GPU de NVIDIA pour accéder aux données sur site.
Il peut s'agir de données visuelles provenant de séquences CCTV, de données opérationnelles provenant de machines et de leurs contrôleurs. Les moteurs d'IA modernes sont également rapides, souples et extrêmement légers. Des pipelines d'IA complexes autour du suivi, de la détection et de la classification sur 8 flux de caméras à 30 FPS, peuvent s'exécuter sur un appareil périphérique qui coûte moins de 100 USD et peuvent être déployés en quelques semaines.
Il devient beaucoup plus simple pour les organisations de définir et de construire des pipelines adaptés à leurs besoins. Les informations fournies par l'IA permettent à une organisation de réduire les coûts, d'assurer la sécurité et d'améliorer la qualité, le tout conduisant à un retour sur investissement tangible.
Conclusion
Les économies du monde entier s'effondrent, les nuages de la récession se profilent. AI fournit une doublure argentée en ces temps sombres. La pandémie a créé de puissants écosystèmes d'intelligence artificielle à travers le monde. Il a aidé la logistique, la distribution de la chaîne d'approvisionnement et les ventes, permettant aux organisations de fonctionner aussi près que possible de l'optimum après le verrouillage. Des entreprises ont commencé à fonctionner et plusieurs vies sont sauvées. Pour chaque roupie investie dans un système d'IA adapté à une organisation, cela a permis d'économiser beaucoup plus.
Avec le temps, les vraies statistiques apparaîtront. Le nouveau monde exigera également des paramètres différents pour tout juger, y compris le retour sur investissement pour la mise en œuvre d'une solution d'IA. Désormais, les projecteurs sont braqués sur l'IA. Bien que quelques personnes s'attendent à des épines, le monde peut clairement voir un halo.