#CIO, Comment les DSI peuvent aider la génération d’Intelligence Artificielle à atteindre son efficacité - Établir une politique.

Quelles sont les principales manières dont les DSI peuvent aider la génération d’Intelligence Artificielle à atteindre son efficacité ?

Malgré le niveau actuel d'engouement et d'adoption généralisée, l’intelligence artificielle générative doit encore connaître le creux de la désillusion avant de s'engager sur la voie de la productivité maximale.

L'adoption rapide et la démocratisation de l’intelligence artificielle générative ont été comparées à celle de l'ampoule électrique, qui a fait de même pour l'électricité il y a près d’un siècle et demi. Tout comme son invention, venue des décennies après l'invention de l'électricité, a apporté des cas d'utilisation pratiques aux masses et aux entreprises, l’intelligence artificielle générative fait de même pour l’intelligence artificielle.

Lorsque la technologie passe du laboratoire à la vie quotidienne, l'adoption généralisée repose généralement sur des cas d'utilisation initiaux de plus en plus puissants et éprouvés. Avec une adoption aussi rapide vient l'excitation quant à l'art du possible. C'est en partie la raison pour laquelle l’intelligence artificielle générative est maintenant au sommet des attentes.

Nous sommes en pleine adoption de l’intelligence artificielle générative (maintenant, près de la moitié de la population générale utilise l’IA générative), mais nous sommes toujours au sommet des attentes exagérées. Donc, en regardant de plus près, il se pourrait que nous soyons toujours au moment de l'éclairage à gaz pour l'IA générative, le moment de l'ampoule électrique étant encore à venir.

In fin, ce n'est pas une mauvaise chose.

Dans le monde de l’intelligence artificielle générative, nous découvrons comment l'ordinateur peut se tromper de manière surprenante. En expérimentant avec l’IA générative appliquée à la fois aux données publiques et privées, nous apprenons en temps réel ce qui fonctionne bien et ce qui ne fonctionne pas.

Voici cinq recommandations pour les DSI afin de naviguer dans le cycle de l'hype de l’intelligence artificielle générative et se préparer à une transition rapide du creux de la désillusion à la pente de l'illumination.

1. Être réaliste avec les clients, les employés et les parties prenantes

2. Établir une politique d'utilisation d'entreprise

3. Évaluer la valeur commerciale de chaque cas d'utilisation

4. Maintenir des normes de test rigoureuses

5. Avoir un plan pour quand la technologie échoue

2. Établir une politique d'utilisation d'entreprise

La politique d'utilisation corporative et la formation associée peuvent aider à sensibiliser les employés sur certains risques et écueils de la technologie, et fournir des règles et des recommandations pour tirer le meilleur parti de la technologie, et donc de la valeur commerciale maximale sans mettre l'organisation en danger. En développant votre politique, assurez-vous d'inclure toutes les parties prenantes pertinentes, de considérer comment l’intelligence artificielle générique est utilisée aujourd'hui au sein de votre organisation et comment elle pourrait être utilisée à l'avenir, et de la partager largement au sein de l'organisation. Vous voudrez faire de la politique un document vivant et le mettre à jour à une cadence appropriée au besoin. Avoir cette politique en place peut aider à se protéger contre un certain nombre de risques liés aux contrats, à la cybersécurité, à la confidentialité des données, aux pratiques commerciales trompeuses, à la discrimination, à la désinformation, à l'éthique, à la propriété intellectuelle et à la validation.

L’intelligence artificielle générative aura son moment de l'ampoule électrique et il n'est pas trop loin, mais pas avant que nous ayons traversé le creux de la désillusion, que nous ayons gravi la pente de l'illumination et que nous soyons enfin arrivés au plateau de la productivité. L’accélération, l'expérimentation et l'apprentissage en cours de route font tous partie du processus, afin d’atteindre les lumières.