Plusieurs organisations prennent déjà les mesures nécessaires pour s’assurer que leurs stratégies d’IA s’alignent sur leurs objectifs, leurs données et leur sécurité actuels et futurs. Par conséquent, il devient obligatoire pour les employés de se tenir au courant des concepts d’IA et de les mettre en œuvre dans leur travail.
Voici quelques étapes de base pour apprendre et mettre en œuvre l’IA sur le lieu de travail. Jetez un œil aux conseils suivants pour avoir une meilleure perspective :
1. Apprenez les ficelles du métier
Forrester s’attend à ce que les investissements dans la technologie de l’IA triplent cette année.
Sans surprise, les programmeurs sont prêts à adopter le changement en apprenant comment l‘intelligence artificielle tente de reproduire l’intelligence humaine. Pour les entreprises, former leurs développeurs internes à comprendre l’IA peut être une décision intelligente si elles veulent garder une longueur d’avance sur la concurrence.
Cela dit, vous pouvez choisir parmi une variété de ressources et commencer avec les derniers concepts d’IA. Il s’agit notamment d’ateliers à distance et de cours en ligne.
2. Donner de l’importance à la gouvernance des données
En moyenne, nous créons environ 2,5 quintillions d’octets de données par jour. C’est l’équivalent de plus de 90 ans de vidéo HD!
Avec ce type de données, vous ne pouvez pas vous passer de l’IA si vous recherchez une meilleure gouvernance des données.
Pour les non-initiés, une mauvaise gouvernance des données peut entraîner :
– Poursuites judiciaires – Amendes réglementaires – Atteintes à la sécurité – Divers risques liés aux données
À long terme, ceux-ci peuvent nuire à la réputation durement acquise d’une entreprise.
N’oublions pas non plus que les données jouent un rôle important dans différents secteurs, tels que les entreprises de santé, qui doivent régulièrement gérer de grandes quantités de données et de technologies. Suivre et comprendre cette énorme base de données peut être écrasant sans l’intervention de l’IA.
Parallèlement à la gouvernance des données, il fournit un cadre pour l’automatisation et la gestion des données et leur contexte dans l’écosystème de la santé. Il aide également les organisations de soins de santé en supprimant les charges administratives, en suivant les changements incrémentiels et en améliorant les processus d’analyse et de prise de décision basés sur les données.
3. Prédire les ventes avec l’analyse prédictive
L’analyse prédictive est un terme souvent utilisé de manière interchangeable avec l’IA. Il a le pouvoir de transformer les ventes des entreprises grâce à des prévisions efficaces à l’aide de technologies basées sur le cloud et d’algorithmes d’apprentissage automatique. Dans l’ensemble, il aide les entreprises à proposer des ventes contextuelles à leurs clients et à améliorer leurs performances.
Une entreprise qui possède une base de données de plus de cent millions de cartes de crédit dans le monde aura besoin de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour utiliser les données à bon escient, comme offrir de la valeur aux clients et proposer des produits innovants.
De même, en tant que vendeur, vous pouvez faire bon usage de l’IA, par exemple, pour travailler avec des clients potentiels pour un processus de suivi et d’analyse des ventes plus efficace. Il permet d’économiser des heures de traitement de données et vous aide à cibler plus rapidement les meilleurs prospects.
Vous pouvez également l’utiliser pour explorer les meilleures opportunités et même recommander le bon produit à votre public cible. Ceci, à son tour, conduit à de meilleurs résultats chaque mois.
4. Augmentez la sécurité
Avec l’avènement de machines et de technologies sophistiquées, la cybercriminalité se développe également à une vitesse fulgurante. La récente attaque de ransomware qui a provoqué une vague de panique à travers les nations est un bon exemple de la raison pour laquelle des mécanismes de sécurité solides ne peuvent jamais être une réflexion après coup pour une entreprise.
Entrez l’IA.
Il aide les entreprises à gérer leurs vulnérabilités de sécurité en apprenant constamment à partir des données et des informations, en filtrant de grandes quantités de données, en détectant les menaces et en fournissant une remédiation instantanée aux menaces. Cela dépasse certainement les capacités humaines!
