Quelle corrélation entre IA et Indice d’Intensité Numérique (DII)

En parlant d'intelligence artificielle dans l'environnement des affaires, il est essentiel d'analyser d'abord l'état d'évolution des PME et comment, par rapport à ces indicateurs, l'IA peut s'intégrer et se développer de manière saine et performante au sein des processus d'affaires avec également un œil sur ce point que les grandes entreprises mettent en œuvre.

L'indice d'intensité numérique (DII), qu'est-ce que c'est et ce qu'il mesure

Le Indice d'intensité numérique (DII) est un indice composite adopté par l'ISTAT et utilisé pour mesurer le degré d'adoption des technologies numériques par les entreprises. Il évalue l’usage de 12 activités numériques spécifiques, notamment :

1. pourcentage de salariés connectés à Internet supérieur à 50
2. utilisation des technologies d'IA
3. connexion Internet fixe à haut débit avec des vitesses de téléchargement égales ou supérieures à 30 Mbit/s
4. effectuer des analyses de données à l'intérieur ou à l'extérieur de l'entreprise
5. achat de services de cloud computing
6. achat de services de cloud computing intermédiaires ou sophistiqués
7. utilisation des médias sociaux
8. utilisation d'un logiciel ERP (Enterprise Resource Planning)
9. utilisation du logiciel CRM (Customer Relationship Management)
10. utilisation d'au moins deux médias sociaux
11. valeur des ventes en ligne égale ou supérieure à 1 % du chiffre d'affaires total
12. ventes Web supérieures à 1 % du chiffre d'affaires total et ventes Web B2C supérieures à 10 % des ventes Web totales.

Corrélation entre DII et adoption de l’IA

Une analyse approfondie des données DII révèle que certaines activités numériques ont une corrélation significative avec l'adoption des technologies d'IA dans les PME. Parmi ces indicateurs, se démarquent particulièrement l'utilisation du cloud computing, l'exécution d'analyses de données, l'utilisation de logiciels de gestion ERP et CRM et la présence d'une connexion haut débit à haut débit. Voyons en détail comment :

Informatique en nuage: Les PME qui investissent dans les services de cloud computing, notamment intermédiaires ou sophistiqués, montrent une plus grande propension à adopter les technologies d'IA. Le cloud computing offre l'évolutivité et la puissance de calcul nécessaires pour exécuter des algorithmes d'IA complexes, rendant ainsi la mise en œuvre de ces technologies plus accessible.

Analyse des données: L'adoption de l'IA est étroitement liée à la capacité des PME à effectuer des analyses de données. Les entreprises qui utilisent des outils avancés d’analyse de données sont mieux placées pour mettre en œuvre des solutions d’IA, car ces technologies nécessitent souvent de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement.

Logiciel ERP et CRM: l'intégration de logiciels de gestion tels que ERP et CRM facilite l'adoption de l'IA. Ces outils aident à centraliser les informations commerciales, en fournissant une base de données robuste qui peut être utilisée pour développer des modèles prédictifs et automatiser les processus grâce à l'IA.

Connectivité haut débit: Une connexion Internet haut débit est une condition préalable essentielle à l’adoption de l’IA. Disposer d'une connexion rapide et stable permet aux PME d'accéder aux ressources cloud et aux services d'IA en temps réel, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.

Le état actuel de l'IA dans les PME italiennes

Malgré l’importance croissante de l’IA, le rapport ISTAT Business and ICT – Year 2023 souligne que seulement 5 % des PME italiennes utilisent les technologies de l’IA. Ces données mettent en évidence un écart important par rapport aux grandes entreprises, où l’adoption de l’IA est plus répandue. Les principaux obstacles à l’adoption de l’IA dans les PME comprennent le manque de compétences spécialisées, les coûts de mise en œuvre élevés et la mauvaise qualité des données disponibles.

L'importance des compétences numériques

Le manque de compétences numériques est l’un des obstacles les plus importants. Le rapport souligne que l'Italie doit combler un déficit important, avec une pénurie d'environ 3,7 millions de travailleurs possédant des compétences numériques de base. Un plus grand nombre d'inscriptions dans les cursus TIC sera donc nécessaire pour former de nouveaux professionnels tels que des data scientists, des analystes de données et des ingénieurs de données, ainsi que des personnalités cruciales pour la mise en œuvre de solutions d'IA.

Intégrer l’IA dans l’entreprise est donc un processus qui demande une culture interne, des compétences mais surtout de la persévérance et de la confiance dans l’outil. Les logiciels sont souvent utilisés de manière approximative et inefficace, et il en va de même pour l’utilisation de l’intelligence artificielle. Encore plus important est la conscience du mantra « ordures dans ordures dehors », c'est-à-dire que quelle que soit la criticité mise en évidence sur laquelle appliquer l'IA et l'apprentissage automatique, il est essentiel que ces flux critiques produisent des données structurées, car si les données ont peu de valeur car non structurées, le résultat ne sera pas non plus pertinent et donc utile pour la fin des affaires.

Opportunités futures et recommandations

À plus grande échelle, un effort conjoint entre le gouvernement, le secteur privé et les établissements d’enseignement est essentiel pour accroître l’adoption de l’IA dans les PME. Investir dans la formation continue et le développement des compétences numériques est essentiel pour préparer la main-d’œuvre à l’utilisation des nouvelles technologies. En outre, les politiques d’incitation et le soutien financier peuvent aider les PME à surmonter les obstacles économiques et à adopter des solutions d’IA.

Sans compter que, face à un certain scepticisme largement répandu chez de nombreuses entreprises à l'idée de se jeter comme premiers utilisateurs lors de l'utilisation d'outils basés sur l'IA (une attitude qui risque de leur faire rater le train de l'innovation par rapport à d'autres concurrents plus disposés), il est utile de s'appuyer sur des sociétés de conseil capables de procéder à une évaluation de la meilleure manière de développer les outils adaptés en fonction des besoins. secteur d’expertise et les demandes spécifiques de chacun.

Conclusions

En conclusion, même si les PME italiennes progressent dans la numérisation, il est clair qu’il reste encore un long chemin à parcourir pour exploiter pleinement le potentiel de l’intelligence artificielle. La corrélation entre les indicateurs DII et l’adoption de l’IA offre une feuille de route pour identifier les domaines clés sur lesquels se concentrer pour faciliter cette transition. Avec le bon soutien et les bonnes stratégies, les PME italiennes peuvent améliorer considérablement leur compétitivité et contribuer à la croissance économique du pays.