Quel est le potentiel des opérations d'IA en entreprise ?

Avec la combinaison continue du Wi-Fi6, de la technologie 5G et de la technologie IoT, on s'attend à ce que des milliards d'appareils supplémentaires soient ajoutés au réseau au cours des prochaines années. Cela aura un impact significatif sur le lieu de travail de demain, au-delà des tendances claires des travailleurs à distance et des effectifs hybrides.

Alors que les lieux de travail deviennent plus complexes et que le télétravail devient la norme, le monde approche d'une époque où de nombreuses personnes peuvent communiquer virtuellement avec des collègues de n'importe quel endroit. De plus, la réalité virtuelle et les capteurs IoT pourront apporter une expertise à distance partout dans le monde.

Difficultés de mise en œuvre de l'AIops

L'intelligence artificielle et les opérations d'IA sont la prochaine et dernière étape du processus d'automatisation comparable au travail effectué par des experts humains. En conséquence, les avantages de l’IA sont bien connus et de plus en plus recherchés par les chefs d’entreprise. De nombreuses entreprises freinent les progrès dans la mise en œuvre réussie de l’IA. En règle générale, ils ne parviennent pas à surmonter au moins l’un des trois principaux obstacles : construire la pile technologique, préparer les personnes et établir une gouvernance de l’IA.

De nombreuses entreprises tardent à mettre en œuvre avec succès l’intelligence artificielle. En règle générale, ils échouent dans au moins l’un des trois domaines principaux : la construction de la pile technologique, la préparation des personnes et l’établissement d’une gouvernance de l’IA.

Pile technologique d'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est aussi efficace que les données dont elle a besoin pour apprendre. La génération, le nettoyage et la gestion d'ensembles de données, ainsi que l'ingénierie des fonctionnalités, restent les plus grands obstacles techniques à l'application grand public de l'IA. Que ce soit pour des raisons telles que le manque d'experts en qualité des données ou l'insuffisance des ressources informatiques, préparer vos données pour l'apprentissage automatique est une tâche ardue.

Ces données proviennent d'une surveillance continue des performances, de la santé et de la sécurité du réseau. Obtenir les bonnes données, et pas seulement un grand nombre de données, constitue une difficulté majeure en matière de préparation. La quantité de données peut être énorme, comme chaque changement dans le statut d'un utilisateur du réseau. Les projets d’IA échouent souvent sans définir clairement ce qui est nécessaire et ce qui doit être automatisé.

Préparation

L'avènement de l'ère de l'IA entraîne trois défis uniques en matière de main-d'œuvre. En d’autres termes, les entreprises doivent former leurs employés existants et recruter parmi un bassin très compétitif et limité de data scientists et d’ingénieurs de données hautement qualifiés.

Pour surmonter les deux premiers obstacles, il est nécessaire de réaliser des investissements appropriés dans la formation et la culture d'entreprise. Il y a toujours plus d'opportunités que de personnes pour des emplois techniques hautement qualifiés, en particulier dans le domaine de l'IA/ML. Cependant, si les entreprises établissent les bases appropriées et forment régulièrement leurs employés, elles seront surprises de tout ce qu’elles peuvent construire. L’intelligence artificielle est un moyen de compléter et d’améliorer la main-d’œuvre, et non de remplacer les humains.

La mise en œuvre d'outils qui offrent à tous les employés la possibilité d'utiliser les compétences en IA nouvellement acquises dans leur flux de travail quotidien contribue à renforcer la conviction des gens que l'IA peut améliorer leurs expériences quotidiennes. Bien que tous les employés n’aient pas besoin d’apprendre à coder, il est important d’exprimer que la capacité de s’engager et d’exploiter efficacement les AIops peut apporter d’énormes avantages à de nombreuses carrières.

Gestion de l'intelligence artificielle

Le dilemme des données va au-delà de la question de savoir comment identifier les données appropriées. Il est tout aussi difficile de savoir quoi faire avec toutes les données, notamment en ce qui concerne les risques, la conformité et la sécurité. L’intelligence artificielle implique divers risques de réputation, opérationnels et financiers, mais en raison de la nature discrète et fermée de nombreux projets, ces risques ne sont souvent pas pris en compte.

Il existe actuellement un déficit de gouvernance au sein de l'entreprise, ce qui constitue l'un des plus grands risques auxquels sont confrontés les projets d'intelligence artificielle. Même si la plupart des managers reconnaissent qu’ils ont la responsabilité de faire respecter les normes de conformité, la mise en œuvre de telles gouvernances et procédures est souvent l’une de leurs moindres priorités. Les entreprises peuvent combler cet écart en intégrant la direction générale et les parties prenantes interfonctionnelles afin de garantir que les projets ayant un large impact sont évalués dans une perspective à l'échelle de l'entreprise, et pas seulement à travers le prisme d'un seul département. En outre, il est très utile d’embaucher des leaders spécifiques à l’IA et de créer un centre interne d’IA pour garantir que la gouvernance reçoive le niveau d’attention et d’investissement approprié et pour promouvoir la création de normes cohérentes dans l’ensemble de l’entreprise.

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