Écrit par: Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review, coproduit avec Adobe, EY et OWKIN.
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Après une série de technologies surmédiatisées comme le Web3, le métavers et la blockchain, les dirigeants d’entreprise se préparent à une vague d’IA générative, un changement que certains considèrent comme comparable à l’avènement d’Internet ou des ordinateurs de bureau. Mais avec le pouvoir vient la responsabilité, et les risques et les avantages de l’IA générative sont tout aussi grands. La technologie teste le système juridique pour le droit d’auteur et la propriété intellectuelle, introduisant de nouvelles menaces de cybersécurité et de gouvernance des données, et déclenchant l’anxiété de la main-d’œuvre au sujet de l’automatisation.
Les entreprises doivent agir rapidement pour répondre aux attentes des parties prenantes, mais elles doivent également faire preuve de prudence pour s’assurer qu’elles ne violent pas les réglementations ou les normes éthiques dans des domaines tels que la confidentialité des données et les préjugés. Sur le plan opérationnel, les entreprises doivent reconfigurer leur main-d’œuvre et s’associer à des entreprises technologiques pour concevoir une IA générative sûre, efficace et fiable.
Pour comprendre ce que pensent les décideurs d’entreprise à ce carrefour, MIT Technology Review Insights a interrogé 1 000 dirigeants sur leurs cas d’utilisation actuels et attendus de l’IA générative, les obstacles à la mise en œuvre, les stratégies technologiques et les plans de main-d’œuvre. Combinée aux informations d’un panel d’entretiens d’experts, cette enquête fournit les principales considérations stratégiques d’aujourd’hui pour l’IA générative et peut aider les dirigeants à trier les grandes décisions qu’ils doivent prendre.
Les principaux résultats des sondages et des entretiens sont les suivants :
Les dirigeants reconnaissent le potentiel de transformation de l’IA générative, mais ils la déploient avec précaution. Presque toutes les entreprises pensent que l’IA aura un impact sur leurs activités, avec seulement 4% affirmant qu’elle ne sera pas affectée. Mais actuellement, seulement 9% des entreprises ont entièrement déployé des cas d’utilisation de l’IA générative dans leurs organisations. Ce chiffre n’est que de 2 % dans les ministères, tandis que les services financiers (17 %) et l’informatique (28 %) sont les plus susceptibles de déployer des cas d’utilisation. Le plus grand obstacle au déploiement est la compréhension des risques de l’IA générative, que 59% des répondants ont classée comme l’un des trois principaux défis.
Les entreprises ne font pas cavalier seul : le partenariat avec des startups et de grandes entreprises technologiques est essentiel pour une mise à l’échelle fluide. **La majorité des dirigeants d’entreprise (75 %) prévoient de travailler avec des partenaires pour apporter l’IA générative à leur organisation à grande échelle, et seule une très petite minorité (10 %) considère la collaboration comme le principal défi de la mise en œuvre, ce qui indique qu’il existe un solide écosystème de fournisseurs et de services pour collaborer et co-créer. En tant que développeurs de modèles d’IA génératifs et fournisseurs de logiciels d’IA, les grandes entreprises technologiques ont des avantages écosystémiques, tandis que les start-ups bénéficient d’avantages dans plusieurs domaines d’expertise. Les dirigeants sont plus enclins à travailler avec de petites entreprises d’IA (43%) qu’avec de grandes entreprises technologiques (32%).
Dans l’ensemble de l’économie, l’accès aux technologies générées par l’IA sera démocratisé. **Notre enquête a révélé que la taille de l’entreprise n’affecte pas la probabilité que les entreprises essaient l’IA générative. Les petites entreprises (entreprises dont le chiffre d’affaires annuel est inférieur à 500 millions de dollars) sont trois fois plus susceptibles (13 % contre 4 %) d’avoir déployé des cas d’utilisation génératifs de l’IA que les entreprises de taille moyenne (500 millions à 1 milliard de dollars). En fait, ces petites entreprises ont des taux de déploiement et d’expérimentation similaires à ceux des plus grandes entreprises (entreprises avec plus de 10 milliards de dollars de revenus). Des outils d’IA générative abordables peuvent stimuler les petites entreprises de la même manière que le cloud computing fournit aux entreprises des outils et des ressources informatiques qui nécessitaient autrefois d’énormes investissements en matériel et en expertise.
**Un quart des répondants s’attendent à ce que l’impact principal de l’IA générative soit une réduction de la main-d’œuvre. **Ce chiffre est plus élevé dans les secteurs industriels tels que l’énergie et les services publics (43 %), la fabrication (34 %) et le transport et la logistique (31 %). Le taux le plus faible a été enregistré dans le secteur des technologies de l’information et des télécommunications (7 %). Dans l’ensemble, les chiffres sont modestes par rapport aux scénarios de remplacement d’emploi plus horribles qui circulent. Il existe une demande croissante de compétences dans les domaines techniques axés sur l’opérationnalisation des modèles d’IA, tandis que les postes organisationnels et de gestion traitent de questions épineuses, notamment l’éthique et le risque. L’IA démocratise les compétences technologiques au sein de la main-d’œuvre, ce qui crée de nouvelles possibilités d’emploi et augmente la satisfaction des employés. Mais les experts avertissent que si elle est déployée de manière incorrecte et sans négociation significative, l’IA générative peut dégrader l’expérience de qualité du travail humain.
La réglementation est imminente, mais l’incertitude est le plus grand défi aujourd’hui. L’IA générative a déclenché une vague d’activité alors que les législateurs sont aux prises avec des risques, mais une réglementation vraiment percutante progressera au rythme du gouvernement. Dans le même temps, de nombreux chefs d’entreprise (40%) estiment que la gestion de l’incertitude réglementaire ou réglementaire est un défi majeur dans l’adoption de l’IA générative. La proportion varie grandement selon l’industrie, la proportion la plus élevée étant de 54 % dans les ministères; Les technologies de l’information et des télécommunications sont les plus faibles à 20%.
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Points clés丨Rapport d’examen de la technologie du MIT Déploiement de l’IA générative: une stratégie pour une mise à l’échelle en douceur
Écrit par: Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review, coproduit avec Adobe, EY et OWKIN.
Après une série de technologies surmédiatisées comme le Web3, le métavers et la blockchain, les dirigeants d’entreprise se préparent à une vague d’IA générative, un changement que certains considèrent comme comparable à l’avènement d’Internet ou des ordinateurs de bureau. Mais avec le pouvoir vient la responsabilité, et les risques et les avantages de l’IA générative sont tout aussi grands. La technologie teste le système juridique pour le droit d’auteur et la propriété intellectuelle, introduisant de nouvelles menaces de cybersécurité et de gouvernance des données, et déclenchant l’anxiété de la main-d’œuvre au sujet de l’automatisation.
Les entreprises doivent agir rapidement pour répondre aux attentes des parties prenantes, mais elles doivent également faire preuve de prudence pour s’assurer qu’elles ne violent pas les réglementations ou les normes éthiques dans des domaines tels que la confidentialité des données et les préjugés. Sur le plan opérationnel, les entreprises doivent reconfigurer leur main-d’œuvre et s’associer à des entreprises technologiques pour concevoir une IA générative sûre, efficace et fiable.
Pour comprendre ce que pensent les décideurs d’entreprise à ce carrefour, MIT Technology Review Insights a interrogé 1 000 dirigeants sur leurs cas d’utilisation actuels et attendus de l’IA générative, les obstacles à la mise en œuvre, les stratégies technologiques et les plans de main-d’œuvre. Combinée aux informations d’un panel d’entretiens d’experts, cette enquête fournit les principales considérations stratégiques d’aujourd’hui pour l’IA générative et peut aider les dirigeants à trier les grandes décisions qu’ils doivent prendre.
Les principaux résultats des sondages et des entretiens sont les suivants :
Les dirigeants reconnaissent le potentiel de transformation de l’IA générative, mais ils la déploient avec précaution. Presque toutes les entreprises pensent que l’IA aura un impact sur leurs activités, avec seulement 4% affirmant qu’elle ne sera pas affectée. Mais actuellement, seulement 9% des entreprises ont entièrement déployé des cas d’utilisation de l’IA générative dans leurs organisations. Ce chiffre n’est que de 2 % dans les ministères, tandis que les services financiers (17 %) et l’informatique (28 %) sont les plus susceptibles de déployer des cas d’utilisation. Le plus grand obstacle au déploiement est la compréhension des risques de l’IA générative, que 59% des répondants ont classée comme l’un des trois principaux défis.
Dans l’ensemble de l’économie, l’accès aux technologies générées par l’IA sera démocratisé. **Notre enquête a révélé que la taille de l’entreprise n’affecte pas la probabilité que les entreprises essaient l’IA générative. Les petites entreprises (entreprises dont le chiffre d’affaires annuel est inférieur à 500 millions de dollars) sont trois fois plus susceptibles (13 % contre 4 %) d’avoir déployé des cas d’utilisation génératifs de l’IA que les entreprises de taille moyenne (500 millions à 1 milliard de dollars). En fait, ces petites entreprises ont des taux de déploiement et d’expérimentation similaires à ceux des plus grandes entreprises (entreprises avec plus de 10 milliards de dollars de revenus). Des outils d’IA générative abordables peuvent stimuler les petites entreprises de la même manière que le cloud computing fournit aux entreprises des outils et des ressources informatiques qui nécessitaient autrefois d’énormes investissements en matériel et en expertise.
La réglementation est imminente, mais l’incertitude est le plus grand défi aujourd’hui. L’IA générative a déclenché une vague d’activité alors que les législateurs sont aux prises avec des risques, mais une réglementation vraiment percutante progressera au rythme du gouvernement. Dans le même temps, de nombreux chefs d’entreprise (40%) estiment que la gestion de l’incertitude réglementaire ou réglementaire est un défi majeur dans l’adoption de l’IA générative. La proportion varie grandement selon l’industrie, la proportion la plus élevée étant de 54 % dans les ministères; Les technologies de l’information et des télécommunications sont les plus faibles à 20%.
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