Ce point de vue de l’industrie a été rédigé par Jamie Dobson, fondateur de Container Solutions et auteur de «The Cloud Native Attitude»
Bien que le secteur des télécommunications ne puisse pas savoir quand il devra faire face à des balles courbes telles que la prochaine pandémie, une chose est sûre – la nouvelle technologie doit être surveillée de près. L’IA n’est jamais loin des gros titres, déclenchant à la fois la préoccupation et l’excitation; Certains craignent pour l’avenir de la main-d’œuvre humaine tandis que d’autres voient un avenir brillant où nous sommes tous des ingénieurs rapides. Mais sommes-nous pris dans le battage médiatique, ou ne voyons-nous pas la situation dans son ensemble?
Le battage médiatique à court terme par rapport à la réalité
Selon la loi d’Amara, nous avons tendance à surestimer l’impact d’une technologie à court terme tout en sous-estimant ses effets à long terme. Nous avons déjà vu ce modèle avec le cloud computing. Il a fallu sept ans avant que une concurrence sérieuse n’apparaisse dans l’espace cloud, et ce n’est que maintenant que le cloud computing sort de ce que Gartner appelle le «creux de la désillusion» en adoption pratique et généralisée.
Le voyage a été fascinant à regarder: AWS a lancé ses premiers services en 2006, mais ce n’est qu’en 2013 que de sérieux concurrents comme Microsoft Azure et Google Cloud Platform ont commencé à gagner une réelle traction.
Aujourd’hui, le cloud computing offre des avantages tangibles qui n’étaient autrefois que des promesses.
Parallèle avec le nuage natif
Le cloud computing offre des informations précieuses sur le chemin potentiel de l’IA. Pour que le cloud computing offre des avantages réels, il nécessitait plus que la technologie – il exigeait une bonne gestion, des environnements psychologiquement sûrs, d’excellentes compétences en ingénierie, des pratiques RH matures et une planification financière sophistiquée. Ces mêmes ingrédients seront cruciaux pour rendre l’IA productive dans les milieux d’entreprise.
Décomposons ce que ces exigences signifient vraiment et pourquoi elles sont cruciales pour le succès des nuages et de l’IA:
Bonne gestion Dans le cloud computing, il faut savoir quels problèmes commerciaux du monde réel peuvent réellement résoudre, pas seulement pour chasser les tendances technologiques. C’est la même chose pour l’IA. Son succès dépend du leadership capable d’identifier les véritables défis commerciaux où l’IA peut ajouter de la valeur.
Environnements psychologiquement sûrs se sont avérés essentiels à l’adoption du cloud, où les équipes ont la liberté d’expérimenter et d’apprendre des faux pas. Ceci est encore plus critique pour le développement de l’IA.
Excellence en ingénierie Pour le cloud signifie avoir des équipes qui comprennent à la fois la mise en œuvre technique et l’impact commercial – pas seulement comment déployer des conteneurs, mais pourquoi et quand ils sont la bonne solution.
Pour l’IA, cela se traduit par des ingénieurs qui peuvent à la fois développer des modèles et comprendre leurs applications et limitations du monde réel. Ils doivent comprendre non seulement la façon de mettre en œuvre un algorithme d’apprentissage automatique, mais quand c’est la solution appropriée pour un problème commercial.
Pratiques RH matures Dans le cloud computing, concentrez-vous sur la recherche et le développement des talents qui peuvent combler l’expertise technique avec un sens des affaires. Pour le développement de l’IA, cela devient encore plus crucial – les organisations ont besoin de personnes qui peuvent traduire entre les capacités de l’IA et les besoins commerciaux, comprendre les implications éthiques du déploiement de l’IA et s’adapter à des exigences techniques en évolution rapide.
Cela pourrait signifier l’embauche de scientifiques des données qui peuvent expliquer des modèles complexes aux parties prenantes de l’entreprise ou la formation du personnel existant à travailler aux côtés des systèmes d’IA.
Planification financière sophistiquée Pour le cloud, implique d’équilibrer l’investissement initial avec les avantages opérationnels à long terme, la compréhension du véritable coût de l’infrastructure cloud au-delà des dépenses de serveur simples. Avec l’IA, cela devient plus complexe – les organisations doivent tenir compte non seulement des ressources informatiques, mais également de l’acquisition et du nettoyage des données, des coûts de formation des modèles et des dépenses continues de maintien des systèmes d’IA à jour et pertinents.
Pourtant, contrairement au cloud computing, qui a mis des décennies à atteindre la maturité, le cycle de développement de l’IA est susceptible d’être considérablement plus court – peut-être moins de 20 ans. La façon dont il capture l’imagination du public rend les applications potentielles de l’IA plus immédiatement apparentes, ce qui stimule un investissement massif.
La question de l’infrastructure
Ce qui est vraiment intéressant dans les parallèles entre l’IA et le cloud computing, c’est que la réussite de l’implémentation de l’IA dépend fortement d’une infrastructure de cloud solide. Sans des systèmes cloud robustes en place, les organisations sont confrontées à des défis importants dans la mise en œuvre efficace de l’IA.
Les entreprises atteintes d’infrastructures cloud matures bénéficient d’avantages substantiels dans leur parcours d’IA. Ils peuvent former des modèles d’IA sur leurs propres données, créant des bords compétitifs uniques qui les distinguent des concurrents. Leur capacité à évoluer les ressources informatiques signifie dynamiquement qu’ils peuvent expérimenter librement, augmenter les ressources pour les périodes de formation intensives et réétendre pendant les périodes plus calmes.
Peut-être plus important encore, ils maintiennent le contrôle de leur feuille de route de développement d’IA, intégrant les capacités d’IA directement dans les applications et services existants de manière à être logique pour leurs besoins commerciaux spécifiques.
En revanche, les organisations sans fondations de cloud fortes se retrouvent souvent dépendantes de l’AI-As-A-Service des fournisseurs de cloud. Bien que cela puisse sembler une solution facile, il est livré avec des coûts et des limitations cachés qui peuvent avoir un impact significatif sur le succès à long terme.
La perspective à long terme
Bien que nous puissions surestimer l’impact immédiat de l’IA, nous sous-estimons probablement son potentiel transformateur à long terme.
Il y a probablement des changements systématiques dans la façon dont le travail est organisé et automatisé, les assistants d’IA augmentant la prise de décision humaine dans des scénarios complexes tandis que les systèmes automatisés gèrent plus de tâches de routine. Cela évoluera vers de nouveaux flux de travail collaboratifs, combinant des informations humaines avec la puissance de traitement de l’IA, ce qui a finalement conduit à des structures et des processus organisationnels de l’IA-First.
Le marché du travail commence déjà à changer en réponse à l’influence de l’IA. Nous constatons une demande croissante d’alphabétisation de l’IA dans tous les rôles, des spécialistes du marketing qui ont besoin de comprendre les moteurs de recommandation aux gestionnaires de fabrication qui travaillent avec des systèmes de maintenance prédictifs.
Les rôles traditionnels évoluent pour intégrer des compétences en collaboration sur l’IA, tandis que des postes entièrement nouveaux émergent – des formateurs d’IA, des agents d’éthique et des concepteurs d’interaction IA-humaine. Peut-être plus important encore, l’accent est mis de plus en plus sur les compétences humaines qui complètent les capacités de l’IA, telles que la résolution créative de problèmes, l’intelligence émotionnelle et la prise de décision éthique.
Les modèles commerciaux se transforment également, car les organisations découvrent de nouvelles façons de créer de la valeur avec l’IA. Nous passons des offres standardisées aux produits et services hautement personnalisés, activés par la capacité de l’IA à traiter et à agir sur des données clients individuelles à grande échelle.
Les entreprises découvrent de nouvelles sources de revenus basées sur des informations et des prédictions axées sur l’IA, tandis que les industries traditionnelles sont transformées par l’intégration de l’IA. Des marchés entièrement nouveaux émergent, construits sur des capacités qui n’étaient tout simplement pas possibles auparavant.
La façon dont nous résolvons les problèmes subit également un changement fondamental. L’IA permet une optimisation en temps réel de systèmes complexes dans de nombreux secteurs, y compris les télécommunications, ce qui permet de répondre aux changements et aux perturbations presque instantanément. Nous commençons à voir de nouvelles solutions aux problèmes qui étaient auparavant considérés comme intraitables.
À propos de l’auteur
Jamie Dobson est le fondateur de Container Solutions et aide les entreprises, dans toutes les industries, à passer à des façons de travailler dans le cloud de travailler depuis plus de dix ans. Container Solutions élabore une stratégie, un plan clair et une mise en œuvre étape par étape aidant les entreprises à réaliser une transformation numérique fluide. Avec des services comprenant l’activation de la plate-forme de développeur interne, la modernisation du cloud, les DevOps / DevSecops, le site d’ingénierie de la fiabilité du site (SRE), l’optimisation du cloud et la création d’une stratégie native complète, les entreprises obtiennent bien plus qu’un simple savoir-faire de l’ingénierie. Jamie est également l’auteur de « The Cloud Native Attitude » disponible sur Amazon et Good Bookstores et la publication qui sera bientôt publiée, « Visionnaires, rebelles et machines: l’histoire du parcours extraordinaire de l’humanité de l’électrification à la nufication »
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Catégories: Intelligence artificielle · point de vue de l’industrie
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La technique de motion design est efficace au coeur d’une société, parcequ’il n’est pas toujours commode de remarquer en interne une storytelling qui soit claire aux objectifs d’une entreprise.
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