Rapport de référence Qlik IA générative, investissements, stratégie

Qlik a présenté son Rapport de référence sur l’intelligence artificielle générative qui met en évidence la façon dont les entreprises prévoient des investissements importants dans des technologies qui améliorent la tissu de données pour permettre le succès grâce à l’IA générative. De plus, les entreprises recherchent une approche hybride intégrant l’IA générative à l’IA traditionnelle pour accroître son impact dans leurs organisations.

Le « Generative AI Benchmark Report », réalisé en août 2023 par Enterprise Technology Research (ETR) pour le compte de Qlik, interviewé 200 gérantsvice-présidents et directeurs d’entreprises de niveau C Mondial 2000 de différents secteurs. L’enquête explore la manière dont les dirigeants exploitent les outils d’IA générative qu’ils ont achetés, les leçons apprises et les domaines sur lesquels ils se concentrent pour maximiser leurs investissements.

Rapport de référence Qlik : les dirigeants ont besoin de direction

« Le potentiel de l’IA générative a déclenché une vague d’intérêt et d’investissement dans des outils et des technologies discrets qui aident les organisations à gérer les risques, à accepter la complexité et à faire évoluer l’IA générative et l’IA traditionnelle en fonction de leur impact », déclare James Fisher, directeur de la stratégie chez Qlik. « Notre rapport Generative AI Benchmark montre clairement que les grandes entreprises comprennent que ces outils doivent être soutenus par une base de données fiable. Cette base de données alimente les informations et les cas d’utilisation avancés où la puissance de l’IA générative et de l’IA traditionnelle prend vie ensemble.

Le rapport révèle que même si l’enthousiasme initial quant à ce que l’IA générative peut offrir demeure, les dirigeants savent aujourd’hui qu’ils doivent utiliser ces outils avec les bonnes stratégies et technologies de données pour réaliser pleinement leur potentiel de transformation. Et tandis que nombreux sont ceux qui se tournent vers l’IA générative pour réduire les pressions concurrentielles et accroître l’efficacité, ils recherchent également des conseils sur par où commencer et comment avancer rapidement, tout en gardant un œil sur les risques et les problèmes de gouvernance.

Rapport de référence Qlik : comment créer de la valeur grâce à l’IA générative

Même si le marché se concentre sur l’IA générative, les personnes interrogées sont conscientes que l’IA traditionnelle continue d’apporter de la valeur dans des domaines tels que l’analyse prédictive. Là où l’IA générative devrait aider, c’est en étendant la puissance de l’IA au-delà des scientifiques ou des ingénieurs des données, en ouvrant les capacités de l’IA à une population plus large. Les dirigeants s’attendent à ce que cette approche les aide à accroître leur capacité à obtenir des informations plus approfondies et à trouver de nouvelles façons de résoudre les problèmes beaucoup plus rapidement.

Identifier ce qui est possible avec l’IA générative a conduit à une croissance significative des investissements. Les données le prouvent : 79 % des personnes interrogées ont acheté des outils d’IA générative ou investi dans des projets d’IA générative Et 31 % déclarent qu’ils prévoient de dépenser plus de 10 millions de dollars dans des initiatives d’IA générative au cours de l’année prochaine. Ces investissements risquent toutefois d’être isolés, car le 44% de ces organisations ont indiqué qu’elles n’avaient pas de stratégie claire à cet égard.

Bonne stratégie et support pour les solutions d’IA générative

Selon le rapport de référence de Qlik, lorsqu’on leur a demandé comment ils envisageaient d’aborder l’IA générative, les 68% des personnes interrogées ont déclaré vouloir exploiter des modèles publics ou open source affinés avec des données propriétaires et le 45% au lieu de cela, il évalue la possibilité de créer des modèles à partir de zéro avec des données propriétaires. En effet, l’expérience dans ces domaines est essentielle pour éviter les problèmes (comme cela est souvent signalé) de sécurité des données, de gouvernance ou de biais qui peuvent survenir avec l’IA générative.

Les interviewés sont donc conscients qu’ils ont besoin d’aide, avec le 60% d’entre eux déclarent qu’ils prévoient de s’appuyer partiellement ou totalement sur l’expertise de tiers pour combler cette lacune.

De nombreuses entreprises considèrent également les Data Fabrics comme un élément clé de leur stratégie visant à atténuer ces problèmes. Les personnes interrogées ont reconnu que leurs structures de données nécessitent des mises à jour ou ne sont pas prêtes pour l’IA générative. En fait, seulement 20% estime que sa structure de données est très ou extrêmement équipée pour répondre à ses besoins en IA générative.

À la lumière de cela, il n’est pas surprenant que le 73% prévoit d’augmenter les dépenses dans les technologies prenant en charge les structures de données. Une partie de ces dépenses devra se concentrer sur la gestion des volumes de données, puisque près des trois quarts des personnes interrogées ont déclaré qu’elles s’attendent à ce que l’IA générative augmente la quantité de données déplacées ou gérées sur les analyses actuelles.

La majorité des personnes ayant répondu au rapport Qlik AI Benchmark ont ​​également noté que la qualité des données, les outils d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle, la gouvernance des données, l’intégration des données, ainsi que la business intelligence et l’analyse sont tous des domaines importants ou très importants pour fournir une structure de données qui permet le succès grâce à l’IA générative. . Les investissements dans ces domaines aideront donc les entreprises à éliminer certains des obstacles les plus courants à la mise en œuvre, notamment la réglementation, la sécurité des données et les ressources.

Le chemin vers l’IA générative : une question de données

Même si la stratégie de mise en œuvre de l’IA de chaque entreprise peut et doit être différente, un fait reste le même : les meilleurs résultats de l’IA commencent par les meilleures données. Compte tenu de l’énorme quantité de données qui doivent être conservées, dont la qualité est assurée, protégées et gouvernées pour prendre en charge l’IA et créer des modèles d’IA génératifs utiles, une structure de données moderne est essentielle. Et une fois les données en place, la plate-forme devrait fournir des fonctionnalités d’IA de bout en bout qui aident tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence, à obtenir des informations grâce à l’automatisation et à l’assistance.