L'IA nécessite des données de qualité
L'impact de l'intelligence artificielle générative sur la productivité incite à donner la priorité aux initiatives en matière d'IA et de ML. Les modèles et l'infrastructure d'IA sont standardisés, et la disponibilité des ressources qualifiées augmente. Le dernier ingrédient clé du succès est la disponibilité de données consenties, préparées et filtrées, le réglage et l'exécution des modèles. Il est impératif de mettre en place une structure de collecte des données qui soit flexible, gouvernable et contrôlable, mais cette structure reste complexe et fragmentée. Les exigences de conformité et de transparence en matière d'IA sont amplifiées dans les secteurs réglementés.
Les données sont le moteur de la différenciation
Les entreprises ont accès aux mêmes modèles, outils et ressources pour alimenter leurs initiatives en matière d'IA. Ce sont leurs données uniques (first-party data) et la façon dont elles sont utilisées pour offrir la bonne expérience client qui les distinguent. Les entreprises qui disposent d'une structure de données flexible, consentie et centralisée ont une longueur d'avance. La seule façon de tirer parti du machine learning et de l'IA est d'avoir les données et les pipelines associés mis en place pour se connecter à l'infrastructure de l'IA et au reste de l'organisation. Pour les industries réglementées, cela permet de gérer le risque et l'exposition, tout en fournissant un accès sécurisé au succès de l'IA.
