Les dirigeants d'aujourd'hui sont toujours à la recherche de moyens d'aider leurs entreprises et leurs travailleurs à obtenir de meilleurs résultats. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique sont des outils importants pour y parvenir, surtout s’ils sont utilisés de manière stratégique. De quelles manières pratiques pouvez-vous utiliser ces outils ?

Augmenter la productivité grâce à l'IA générative

« Les employés peuvent augmenter leur productivité jusqu'à 40 % en utilisant des outils d'IA générative dans le cadre des capacités de la technologie. Cependant, leur productivité peut diminuer de 19 points de pourcentage en les utilisant en dehors de ces limites. 

Les outils d’IA générative ont rapidement attiré l’attention du public, d’autant plus que nombre d’entre eux sont gratuits. Cependant, à mesure que de plus en plus de personnes ont commencé à utiliser l’IA générative, le public s’est rendu compte que même si ces produits fournissent des résultats impressionnants dans certains cas, il existe également des limites. 

Une étude récente indique que l’utilisation d’outils d’IA générative dans les limites de leurs capacités est nécessaire pour aider les travailleurs à en tirer le meilleur parti. La recherche a révélé comment la productivité pouvait améliorer jusqu'à 40 % pour ceux qui utilisent l’IA générative par rapport à ceux qui ne l’utilisent pas.

Cependant, l'étude a également révélé que les personnes qui utilisent l'IA pour des tâches dépassant les capacités de la technologie pourraient voir leur productivité diminuer de 19 %. Une autre tendance était que les participants étaient susceptibles d’arrêter de penser de manière critique et de suivre les recommandations de l’IA. 

Les chercheurs ont recommandé de prévoir une période d’intégration au cours de laquelle les gens peuvent utiliser l’IA sous supervision et conseils, leur permettant ainsi de voir les cas d’utilisation dans lesquels la technologie fonctionne bien ou échoue. Cette introduction peut les aider à commencer à imaginer des cas d’utilisation dans lesquels l’IA générative pourrait faciliter leur travail ou poser davantage de défis.

Développer ou améliorer des produits

"Les concepteurs de circuits intégrés ont fait en sorte que les puces consomment près de 9 % d'énergie en moins en laissant l'IA soutenir les décisions humaines." 

Devenir compétitif sur un marché difficile signifie analyser les données et déterminer quels produits les gens souhaitent le plus. Vous pouvez exploiter l’IA et l’apprentissage automatique pour découvrir les tendances dans les préférences des gens. Qu’est-ce qui les pousse à préférer les saveurs salées aux saveurs sucrées ? Y a-t-il des différences régionales à prendre en compte ? Les algorithmes d’IA excellent dans la gestion de grandes quantités de données dont il serait trop difficile pour les humains d’en extraire rapidement des informations sans aide. 

Un cas survenu il y a quelques années impliquait des scientifiques de l’alimentation utilisant l’IA pour déterminer les meilleures saveurs de viande pour les imitations végétales. Plus récemment, les employés de Coca-Cola se sont appuyés sur l'intelligence artificielle pour créer une nouvelle saveur de soda. 

Même si l’IA et l’apprentissage automatique ne peuvent pas remplacer les connaissances humaines, ces technologies peuvent soutenir l’expertise des individus. Un exemple est venu lorsque des chercheurs ont envisagé de les intégrer à des projets dans lesquels des travailleurs concevaient des circuits intégrés. Les résultats ont montré que l’IA pouvait améliorer une création optimisée pour l’humain, la rendant encore plus efficace que prévu. 

Une approche a obtenu une amélioration de 8.93 % dans la consommation électrique de la puce. Cela impliquait que des concepteurs humains développaient deux itérations, puis demandaient à l’IA et à l’apprentissage automatique d’en fournir une troisième. 

Mettre un nouveau produit sur le marché n'est pas facile, et le faire correctement nécessite de nombreuses idées et efforts collectifs de la part de personnes expérimentées. Heureusement, intégrer l’IA et l’apprentissage automatique pourrait vous aider à obtenir des résultats meilleurs que prévu et à éviter les pièges ou les oublis courants.

Trouver plus de valeur dans les données de l'entreprise

"FedEx livre 16 millions de colis par jour, et les dirigeants espèrent que l'intégration des données associées dans les outils d'IA permettra d'obtenir des estimations plus précises de l'arrivée des colis" 

De nombreuses entreprises disposent d’énormes quantités de données collectées au cours de leurs opérations régulières. Cependant, ce n’est que récemment que les décideurs ont commencé à utiliser ces informations à bon escient en les laissant éclairer sur le fonctionnement des entreprises. 

Par exemple, Toyota reçoit des données en temps réel sur la chaîne d'approvisionnement, permettant aux dirigeants de réagir rapidement aux changements. Lorsque les dirigeants, les responsables de chaînes de montage et autres peuvent voir les niveaux de stocks, la durée des cycles de production et d'autres détails critiques, ils peuvent s'adapter pour répondre à la demande et éviter les surstocks. L’introduction des données dans une plateforme d’IA peut permettre aux utilisateurs d’identifier les tendances plus rapidement. De telles capacités les aident à faire des choix plus efficacement et à se sentir en confiance. 

L’IA et l’apprentissage automatique sont particulièrement bénéfiques lorsque de nombreuses variables échappent au contrôle ou à l’influence directe d’une entreprise. C’est le cas des entreprises de livraison de colis. Des aspects tels que les intempéries ou les ralentissements du trafic peuvent entraîner des retards que même les gestionnaires les plus consciencieux et les plus proactifs ne peuvent pas corriger. 

Cependant, les dirigeants de FedEx tentent de changer cela. Ils appliquent l'IA aux données associé à 16 millions colis que l'équipe de l'entreprise livre quotidiennement. L’objectif principal pour l’instant est d’améliorer les estimations des délais de livraison. Cependant, les dirigeants utiliseront également cette technologie pour prédire les émissions de carbone.

Que signifie la performance redéfinie pour votre entreprise ?

Ce ne sont là que quelques-unes des façons dont les dirigeants d’entreprise ont réussi en exploitant le potentiel de l’IA et de l’apprentissage automatique. Cependant, au lieu de copier ces idées et d’espérer le meilleur, prenez le temps de réfléchir aux améliorations de performances les plus utiles pour votre entreprise.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique s’améliorent rapidement, mais ils ne sont pas infaillibles. Comprendre les limites et rechercher comment surmonter ou accepter ces obstacles aidera les gens à bien les utiliser.

Lire aussi, 7 conseils pour choisir la bonne infrastructure d'apprentissage automatique

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• La source: https://www.aiiottalk.com/ai-and-machine-learning-to-redefine-company-performance/