L’IA générative peine à décoller dans les entreprises
Bien que l’enthousiasme autour de l’IA générative ait déclenché un incendie d’intérêt dans le monde de l’entreprise, peu de projets dépassent le stade de la preuve de concept. La majorité des entreprises se contentent d’expérimenter avec de petites équipes, tandis que les plus grandes font appel à des consultants pour développer des applications de première génération. Cependant, la plupart des projets ne dépassent jamais le stade de la preuve de concept, et les applications d’IA utilisées quotidiennement pour les tâches critiques sont rares.
Points clés
- Les entreprises ont du mal à comprendre où l’IA générative pourrait être la plus efficace pour leur activité.
- Les capacités de l’IA générative évoluent rapidement, mais il y a beaucoup d’incertitude quant aux cas d’utilisation qui peuvent déjà être correctement pris en charge par rapport à ceux qui sont encore purement expérimentaux.
- Les projets informatiques coûteux nécessitent un haut degré de certitude technologique, ce que la génération actuelle d’IA générative ne peut pas encore offrir.
- Les projets de preuve de concept se poursuivront, mais pour les déploiements à grande échelle en production, la technologie devra se stabiliser davantage.
- Les talents en matière d’IA sont difficiles à recruter, mais ils le sont encore plus aujourd’hui.
- Les utilisateurs finaux doivent également apprendre à utiliser les outils d’IA générative.
- Les produits tels que les co-pilotes d’IA dépendent fortement de la compréhension par l’utilisateur individuel du potentiel d’un nouvel outil et de sa volonté d’adapter et d’investir du temps pour comprendre comment l’utiliser au mieux.
- Il est extrêmement difficile de faire un cas de retour sur investissement pour l’IA générative dans un contexte commercial.
À retenir
Il semble que nous soyons au sommet d’un cycle d’enthousiasme pour l’IA générative, mais la réalité sur le terrain est beaucoup plus nuancée. Bien que certaines applications pour les particuliers connaissent un succès certain, les entreprises ont été lentes à adopter l’IA de manière significative. Les défis auxquels sont confrontées les entreprises sont nombreux, notamment la difficulté à comprendre où l’IA générative pourrait être la plus efficace, l’incertitude quant aux cas d’utilisation qui peuvent déjà être correctement pris en charge, la difficulté à recruter des talents en matière d’IA et la nécessité pour les utilisateurs finaux d’apprendre à utiliser les outils d’IA générative. En fin de compte, il est extrêmement difficile de faire un cas de retour sur investissement pour l’IA générative dans un contexte commercial.
Sources
