L’intelligence artificielle (IA) est devenue le mot à la mode préféré des gens ces derniers mois. Alors que le développement de l’IA s’accélère régulièrement, les start-ups de la Silicon Valley et les entreprises Fortune 500 se sont jointes à cette révolution industrielle. Cependant, l’enthousiasme, les progrès et les signaux d’alarme se rejoignent pour révéler un avenir passionnant mais pas nécessairement une bénédiction. Durant cette période, certaines entreprises désireuses d’attirer l’attention espèrent blanchir leur statut par le battage médiatique et exagérer leurs capacités technologiques d’IA faibles, voire inexistantes.
Par rapport aux startups non IA, ce type de stratégie marketing moins brillante peut les aider à obtenir un financement d'amorçage, de série A et de série B plus substantiel. Selon les données compilées par GlobalData, les startups d’IA ont levé plus de 50 milliards de dollars en capital-risque au cours de la seule année écoulée. Au vu de l’engouement provoqué par les avancées technologiques telles que ChatGPT, ce nombre devrait continuer à croître au cours de cette année.
Avec d'énormes sommes d'argent affluant dans les startups, le battage médiatique sur l'IA ne fera que s'intensifier. La Federal Trade Commission des États-Unis est pleinement consciente de ce risque et a averti les fournisseurs d’être transparents et honnêtes lorsqu’ils font la promotion des capacités de l’IA.
Michael Atleson, avocat à la Division des pratiques publicitaires de la Commission commerciale, a écrit dans un article de blog : « Certains produits qui prétendent avoir des capacités d'IA peuvent ne pas fonctionner du tout comme annoncé. Dans certains cas, les produits ignorent même la possibilité de manquer. Les spécialistes du marketing doivent être conscients que, par souci de supervision de la Commission commerciale, ils ne doivent pas faire d’affirmations fausses ou non fondées sur l’efficacité des produits. »
Dans un environnement réel aussi complexe, nous semblons nous impliquer de plus en plus. Il est de plus en plus difficile de distinguer les solutions d'IA légitimes des pures astuces marketing.
Beena Ammanath, directrice exécutive du Deloitte Global AI Institute, a déclaré : « Les clients doivent rester sceptiques à juste titre lorsqu'ils sont confrontés aux affirmations des fournisseurs concernant leurs propres produits d'IA, comme pour tout, si cela semble trop beau pour être vrai, croyez-le ou non. , c'est peut-être faux. "
Donald Welch, CIO de l'Université de New York, a déclaré que si les DSI et les entreprises ne parviennent pas à comprendre à temps les tactiques de propagande, ils risquent d'être confrontés à l'échec ou au retard de leurs projets, à des pertes financières, à des poursuites judiciaires, à des risques de réputation et même à des carrières. .La fin complète d'une carrière. « J’ai vu des cadres se faire licencier pour cela, et dans une certaine mesure, ils le méritaient. ”
Heureusement, il existe encore plusieurs stratégies qui peuvent aider à éviter cette erreur.
L'examen direct du produit d'IA d'un fournisseur prend du temps, mais l'examiner sous un autre angle. , La recherche de profils d'employés sur LinkedIn peut nous aider à établir rapidement une compréhension globale du fournisseur.
Ammanath a déclaré : « Assurez-vous de vérifier soigneusement l'expérience en IA et le niveau d'éducation des employés du fournisseur. Les entreprises développant des solutions d’IA devraient disposer de tels talents, ce qui signifie qu’elles disposent de data scientists et d’ingénieurs de données possédant une vaste expérience dans des domaines tels que l’IA, l’apprentissage automatique et le développement d’algorithmes. «
En plus de se concentrer sur les employés, les DSI peuvent également rechercher des preuves de la collaboration du fournisseur avec des experts externes en IA et des instituts de recherche. Cela inclut des partenariats avec des universités, la participation à des conférences et des événements de l'industrie et des contributions à des initiatives d'IA open source, etc.
Si le fournisseur a une expérience similaire en matière de développement de projets ou d'applications, c'est certainement un bon signe, indiquant qu'il est censé fournir des produits de haute qualité qui correspondent également à la promotion.
Directeur de la technologie et de l'innovation de la startup américaine MacPaw, Originaire ukrainienne, l’Américaine Vira Tkachenko a déclaré : « Enquêtez attentivement sur les tendances historiques du fournisseur. S’ils sont véritablement des experts en IA, ils auront probablement des antécédents de documents de recherche dans ce domaine ou dans d’autres produits d’IA. ”
Pour intégrer la technologie de l'IA dans les produits, les entreprises doivent également développer des stratégies de données bien conçues. Après tout, les données sont le « sang » des algorithmes d'IA. -des données de qualité, plus les données sont riches et pertinentes, meilleur sera le résultat de l'IA
Ammanath a souligné : « Les systèmes d'IA sont forcément pilotés par de grandes quantités de données, les entreprises doivent donc absolument disposer de bonnes données. stratégie qui peut expliquer la quantité de données qu'ils collectent, d'où proviennent ces données. «
Un autre objectif est de savoir si ces entreprises déploient suffisamment d'efforts pour se conformer aux exigences réglementaires et garantir des normes élevées de confidentialité et de sécurité des données Avec le règlement général sur la protection des données (RGPD) et la confidentialité des consommateurs de Californie Avec l'introduction de réglementations avancées sur la confidentialité des données. en vertu du CCPA, les organisations doivent être transparentes sur leurs pratiques en matière de données et permettre aux individus de contrôler leurs données. Ne pas le faire peut mettre à l’épreuve les capacités des fournisseurs.
Bien que le slogan promotionnel puisse être extrêmement tentant, le client doit toujours être ferme et doux dans sa recherche de vérification. Ammanath estime : « Il est essentiel de poser les bonnes questions et de demander des preuves à l'appui des affirmations pour déchiffrer les allégations marketing et déterminer si un produit est véritablement alimenté par l'IA.
Lors de l'évaluation de produits ou de services dits basés sur l'IA, les DSI peuvent le faire. » demandez comment le modèle a été formé, quels algorithmes ont été utilisés et comment le système d'IA s'adapte aux nouvelles données.
Tkachenko a déclaré : « Tout le monde devrait demander au fournisseur quelles bibliothèques ou modèles d'IA il utilise. Tout ce qu'il montre peut être basé sur de simples appels d'API OpenAI.
Partenaire et partenaire mondial chez BearingPoint, une société de conseil en gestion et en technologie, responsable technique, Matthias. Roeser est d'accord. Il a ajouté que les DSI doivent bien comprendre les composants et le cadre d'un produit ou d'un service, notamment en évaluant « l'éthique, les préjugés, la faisabilité, la propriété intellectuelle et la durabilité ».
En posant la question, les DSI peuvent en savoir plus sur les véritables fonctions et limites du produit, et ainsi décider s'il vaut la peine de dépenser de l'argent réel.
Les startups sont à la pointe de l'innovation. Beaucoup d'entre elles ont en effet repoussé les limites des possibilités de l'IA grâce à leurs propres efforts, mais beaucoup d'entre elles exagèrent aveuglément leurs capacités et tentent de gagner rapidement de l'argent. .
Vlad Pranskevicius, co-fondateur ukrainien et CTO de Claid.ai, une start-up appartenant à Let's Enhance, a déclaré franchement : « En tant que CTO d'une entreprise d'apprentissage automatique, je rencontre souvent des cas de battage médiatique autour de l'IA, en particulier dans le domaine des startups. " Il J'ai également remarqué que la situation récente est devenue de plus en plus exagérée. Après tout, dans cette vague de ruée vers l'or provoquée par l'IA, de nombreuses personnes veulent profiter du cycle de battage médiatique pour faire fortune.
Mais Pranskevicius estime qu'à mesure que les réglementations sur l'IA deviennent plus strictes, le battage médiatique sur l'IA sera contrôlé dans un avenir proche.
Il n'est pas rare que des clients achètent des solutions d'IA qui ne sont pas à la hauteur de leur nom, et il n'est probablement pas que le DSI ait fait quelque chose de mal. Welch a déclaré que cela pourrait être "la conséquence du syndrome d'un mauvais leadership d'entreprise. Le service commercial perd la raison face à un marketing fou, et l'équipe informatique le bloque à plusieurs reprises en vain, et est finalement obligée de nettoyer le désordre."
Afin de prévenir une telle situation, Une culture collaborative doit être développée au sein de l'organisation. Dans cette culture, les opinions des professionnels techniques doivent être valorisées et ils doivent être autorisés à développer leurs opinions et leurs preuves.
Dans le même temps, les DSI et les équipes techniques doivent également bâtir une réputation au sein de l'entreprise pour garantir que leurs opinions sont incluses dans le processus de prise de décision. Pour atteindre cet objectif, ils doivent s’efforcer de démontrer leur expertise, leur professionnalisme et leurs compétences générales.
Max Kovtun, directeur de l'innovation de Sigma Software Group, a déclaré : « Je ne vois rien de mal à ce que les DSI vérifient le battage médiatique autour de l'IA. Les plus gros problèmes viennent souvent des parties prenantes de l'entreprise ou des fondateurs eux-mêmes qui se laissent emporter par ce qui semble innovant. et une publicité de pointe. L'esprit est désespéré de poursuivre l'IA. La question la plus importante est donc de savoir comment éviter d'être victime du battage médiatique de l'IA au milieu de ce boom.
Vous devez avoir une ouverture. Faites attention lorsque vous comparez des produits et des services. Évaluez-les et examinez de manière exhaustive leurs attributs essentiels.
Tkachenko estime : « Si le seul avantage d'un produit ou d'un service pour vous est l'IA, vous devez bien réfléchir avant de l'acheter. Par exemple, il est préférable d'étudier sa proposition de valeur et ses caractéristiques fonctionnelles, et de vous assurer également de comprendre son Welch. a convenu : « Est-ce que j'achèterais un produit parce qu'il est écrit en C, C++ ou Java ? Bien sûr que non, ce que je veux savoir, c'est si le fournisseur peut bien maintenir ce code pour survivre pendant longtemps dans la concurrence brutale du marché. «
Une évaluation approfondie peut aider l'organisation à déterminer si le produit ou le service qu'elle envisage d'acheter répond à ses objectifs et peut fournir les résultats attendus.
Kovtun a souligné : « Plus la technologie est complexe, plus il est difficile pour les non-professionnels de la comprendre, et il est même impossible de vérifier si la technologie doit être utilisée et si elle a donc du sens avant de décider de l'introduire. Technologie de l'IA dans l'entreprise, il est préférable d'embaucher quelqu'un qui est un expert possédant une riche expérience et des connaissances dans le domaine de l'IA. Sinon, vos efforts risquent de ne pas apporter les bénéfices escomptés. Les produits liés et les dernières informations aideront également les DSI à prendre des décisions éclairées. De cette manière, ils peuvent identifier les failles dans la propagande de chacun et suivre en temps opportun les nouvelles idées et les réalisations techniques.
Art Thompson, CIO de la ville de Détroit, estime : « Je pense que le niveau actuel de formation en IA n'est pas suffisant. »
Il a suggéré que les DSI fassent leurs devoirs pour éviter de tomber dans le piège technique des niveaux prometteurs qui dépassent les capacités de livraison réelles. Une fois que cela se produira, "le temps perdu à relancer et à changer de produit rendra difficile pour les employés de suivre les changements, et l'enthousiasme de chacun à investir du temps dans l'apprentissage de nouvelles technologies sera considérablement réduit". De plus, comprenez Les dernières tendances en matière d'IA peuvent également aider les DSI à prévoir les changements réglementaires et les normes de l'industrie, à se conformer aux réglementations avec une longueur d'avance et à conserver un avantage concurrentiel.
Bien sûr, se tenir au courant des dernières informations n'est pas seulement la responsabilité du seul DSI. Roeser de BearingPoint a souligné : « La formation des équipes ou des experts techniques devraient également être embauchés pour ajouter des capacités pertinentes à la composition de la main-d'œuvre. » Les réglementations peuvent simplifier le processus permettant aux DSI de déterminer si un produit ou un service utilise réellement la technologie de l'IA. La Maison Blanche a récemment publié une Déclaration des droits de l’IA, qui comprend des lignes directrices sur la manière de concevoir des systèmes d’IA de manière responsable. Dans les prochaines années, des réglementations plus pertinentes pourraient être introduites.
Ammanath a souligné : « Le but de ces actions est de protéger les droits des consommateurs et même toute l'humanité contre les dommages potentiels de la technologie. Nous devons prédire les impacts négatifs potentiels de la technologie et garantir que les risques sont réduits. .”
Les entreprises sont souvent disposées à discuter elles-mêmes des nouvelles technologies et à mettre l'accent sur les avantages potentiels, mais minimisent souvent les impacts négatifs.
Philip Di Salvo, chercheur postdoctoral à l'Université de Saint-Gall en Suisse, a déclaré : « Lorsqu'une technologie crée un engouement, nous avons tendance à ignorer les effets néfastes qu'elle peut avoir sur la société. que les entreprises sont à l'origine des discussions liées à l'IA, et dans lesquelles le déterminisme technologique domine toujours. . discussion, soutenant plutôt des arguments plus orientés marketing. Comme le dit Di Salov, cela crée "un brouillard dans l'opinion publique qui donne aux solutions techniques et même à leurs producteurs une plus grande marge de manœuvre et des possibilités d'échapper à leurs responsabilités.
Di Salvo a conclu : « La plupart des applications d'IA que nous voyons aujourd'hui – y compris ChatGPT – sont essentiellement construites autour d'applications statistiques et d'analyse de données à grande échelle. Cela semble être une définition ennuyeuse, mais. cela aide les gens à éviter de trop s’associer à l’expression « intelligente » ici. Nous devons prêter attention aux problèmes réels dans le domaine de l’IA, notamment aux problèmes tels que les préjugés et les traitements différentiels, et ne pas nous laisser enivrer par des visions hypothétiques et spéculatives à long terme. »
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