What Enterprises Get Wrong About AI Adoption - Crawl, Walk, Run, Fly

Summary

Cette vidéo présente un modèle progressif pour l'adoption de l'IA dans les entreprises, le modèle 'Crawl, Walk, Run, Fly'. Elle met en avant l'importance d'une adoption décentralisée dans les phases initiales, permettant aux équipes de s'adapter et de développer des compétences internes avant de formaliser un Centre d'Excellence. L'objectif est d'accélérer l'intégration de l'IA dans l'industrie pour maximiser son impact économique et scientifique. Le processus est une évolution qui passe de la découverte à la maîtrise, avec un accent sur la création de valeur mesurable à chaque étape.

Takeaways

• 😀 La méthode d'adoption de l'IA doit être progressive et éviter la centralisation trop rapide des compétences.
• 😀 Commencez par une phase d'exploration et de curiosité (Crawl), où l'objectif principal est de se familiariser avec l'IA sans attendre de résultats immédiats.
• 😀 Passez à la phase de mise en œuvre (Walk) en appliquant l'IA dans des domaines spécifiques pour résoudre des problèmes concrets et commencer à mesurer les résultats.
• 😀 Dans la phase de course (Run), l'IA doit être intégrée dans les processus d'affaires pour augmenter l'efficacité et la productivité.
• 😀 La phase finale, le vol (Fly), consiste à établir un Centre d'Excellence pour centraliser la connaissance, les meilleures pratiques et la stratégie autour de l'IA.
• 😀 La curiosité et l'expérimentation sont essentielles pour surmonter les obstacles à l'adoption de l'IA.
• 😀 L'adoption de l'IA ne doit pas être précipitée, mais doit plutôt être un processus itératif qui commence par des projets pilotes et évolue vers une intégration complète.
• 😀 L'IA ne doit pas être vue comme une solution unique, mais doit être adaptée aux besoins et à la maturité de l'organisation.
• 😀 L'expertise interne en IA est cruciale pour la réussite à long terme. Les employés doivent être formés et impliqués dans le processus d'adoption.
• 😀 L'objectif global est d'augmenter l'adoption de l'IA dans l'industrie pour stimuler la productivité économique et les progrès scientifiques.

Q & A

Qu'est-ce que le modèle Crawl, Walk, Run, Fly dans l'adoption de l'intelligence artificielle ?

Le modèle Crawl, Walk, Run, Fly est un cadre progressif d'adoption de l'IA. Il commence par la phase 'Crawl' où l'expérimentation et la curiosité sont primordiales, suivie par la phase 'Walk' où des cas d'utilisation spécifiques sont explorés et mesurés. Ensuite, dans la phase 'Run', l'IA est intégrée dans les processus d'entreprise à une plus grande échelle. Enfin, dans la phase 'Fly', l'IA devient une partie intégrante de l'organisation, soutenue par un Centre d'Excellence.

Pourquoi la phase 'Crawl' est-elle importante dans le processus d'adoption de l'IA ?

La phase 'Crawl' est essentielle car elle permet aux entreprises de se familiariser avec l'IA sans pression immédiate sur les résultats. Cela permet de développer la curiosité, de tester des outils et d'explorer les possibilités offertes par l'IA, avant de chercher à obtenir des retours sur investissement concrets.

Comment l'adoption de l'IA dans la phase 'Walk' se distingue-t-elle de la phase 'Crawl' ?

Dans la phase 'Walk', les entreprises commencent à identifier des cas d'utilisation spécifiques où l'IA peut ajouter de la valeur de manière mesurable, comme améliorer l'efficacité ou réduire les coûts. Cela se fait en testant des applications d'IA pour des tâches précises et en mesurant l'impact, contrairement à la phase 'Crawl' qui se concentre sur l'exploration.

Quel est le rôle de la phase 'Run' dans l'intégration de l'IA au sein d'une organisation ?

La phase 'Run' marque l'élargissement de l'utilisation de l'IA à travers l'entreprise, en l'intégrant dans les processus de travail et en formant les équipes pour qu'elles l'utilisent de manière optimale. Cela implique également de mesurer les résultats de l'IA et de l'améliorer au fur et à mesure.

Qu'est-ce qu'un Centre d'Excellence pour l'IA et comment cela s'intègre-t-il dans la phase 'Fly' ?

Un Centre d'Excellence pour l'IA est une équipe de leaders techniques et stratégiques qui aident à guider l'intégration de l'IA dans toute l'entreprise. Dans la phase 'Fly', ces experts prennent en charge la gestion des meilleures pratiques, la stratégie et la gouvernance de l'IA au sein de l'organisation.

Pourquoi l'expertise interne est-elle cruciale pour l'adoption réussie de l'IA dans les entreprises ?

L'expertise interne est essentielle car elle permet à l'organisation de maîtriser l'IA et de l'adopter de manière autonome, plutôt que de dépendre exclusivement d'experts externes. Cette expertise est développée au fur et à mesure que les employés acquièrent des compétences en IA et montent en compétence dans les phases 'Crawl' et 'Walk'.

Comment la mise en œuvre de l'IA dans des cas spécifiques peut-elle démontrer son retour sur investissement dans la phase 'Walk' ?

Dans la phase 'Walk', le retour sur investissement de l'IA est démontré en utilisant l'IA pour accomplir des tâches précises où elle améliore l'efficacité, réduit les coûts ou augmente la vitesse. Par exemple, l'IA peut être utilisée pour générer des couvertures de livres, comme dans l'exemple de l'hôte, où l'IA a surpassé les artistes humains en termes de coût et de rapidité.

Qu'est-ce qu'un 'techno-optimiste' et comment cette perspective influence-t-elle l'adoption de l'IA ?

Un 'techno-optimiste' est quelqu'un qui croit fermement que la technologie, y compris l'IA, peut améliorer la productivité économique et favoriser les progrès scientifiques. Cette perspective pousse à une adoption rapide et à une exploration approfondie de l'IA, tout en cherchant à éviter les limitations dues à l'absence d'expertise interne.

Quel est l'objectif principal du modèle Crawl, Walk, Run, Fly dans le cadre de l'adoption de l'IA ?

L'objectif principal du modèle est de rendre l'adoption de l'IA plus accessible et mesurable pour les entreprises, en permettant une progression graduelle qui réduit les risques tout en maximisant les bénéfices. Le modèle favorise l'apprentissage autonome, la consolidation des compétences internes et l'intégration harmonieuse de l'IA.

Comment la centralisation de la gestion de l'IA au début du processus peut-elle entraver son adoption ?

La centralisation prématurée de la gestion de l'IA peut freiner son adoption, car cela met l'accent sur une gestion top-down au lieu de promouvoir une adoption progressive et expérimentale. Cela peut créer des résistances et ralentir l'appropriation par les équipes internes, qui sont essentielles pour réussir l'intégration de l'IA à long terme.