一般的なAI人種とフィールドの現実の間

一般的なAIへの競争はかなりのリソースを動員していますが、企業はより具体的な問題に直面しています。発表効果からはほど遠く、AIが組織にもたらすことができる本当の価値に議論を再び焦点を合わせることが不可欠です。の機会に DataQuitaine 2025、私は、人工知能をパフォーマンスとビジネス変革にサービスするために送られる優先順位のビジョンを共有しました。

生成：約束と現実の間

ビジネスニーズとAI周辺の支配的な談話との矛盾は露骨です。特定のツールの過剰露出は反映されません 企業の運用上の期待。これらは、信頼できる、文脈化された、安全なソリューションを待ち望んでおり、ファッショナブルなデモ参加者ではありません。地政学的な文脈がこの複雑さに追加されます。米国では、規制は国家によって断片化されます。ヨーロッパはGDPRおよび法律で前進しています。中国は独自の枠組みを開発しています。ヨーロッパの企業にとって、これは航海が難しい不確実な環境を生み出します。

主要な技術者の壮大な発表にもかかわらず、AIとデータの工業化は依然としてビジネスの大きな課題を満たしています。

王からAIまで：データバリューチェーンを理解する

多くの企業が疑問に思います：AIで投資収益率を生み出す方法は？生データは出発点にすぎないことを理解する必要があります。データは観察です。情報は構造化です。知識は、人間がこの情報を理解しているときにのみ現れています。そして、この知識は共有された場合にのみ貴重になります。

したがって、データから王へと進むには、これらすべての手順を越える必要があります。さらに、生データは通貨ではありません。それは燃料です。エンジンと同様に、使用する前に洗練する必要があります。生データをAIモデルに注入することは効果的ではありません。データの変換は成功の条件です。

データメッシュ時代のデータ管理システム

歴史的に、企業は「データカオス」（アプリケーションごとにサイロ酸塩基）からCIOが携帯する集中化の欲求に進化してきました。この集中化は、ボトルネックを作成することにより、限界を示しています。今日、 データメッシュタイプのアプローチ ガバナンスと敏ility性を調整することを許可します。CIOは共通の技術的基盤を提供しますが、データの責任は取引に委ねられます。この連合アプローチは、データの意味を復元し、文脈化されたAIの開発に有利な条件を作成します。

人工知能の厳密な定義に戻ります

多くの辞書にまだ存在する定義は時代遅れです。 AIは、アシスタントおよび/またはエージェント（ソフトウェアまたはハードウェア）を設計し、環境と対話し、データから学習し、特定のコンテキストで機能を実行し、ある程度の自律性を設計できる規律として理解する必要があります。現在、ヨーロッパ法で部分的に取り上げられているこの定義は、2つの主要な家族を区別しています。IaGénérative、構造化されていないデータを処理し、情報をインタラクティブにします。

具体的なユースケースですが、必要な警戒

最近の調査によると、決定メーカーの70％は、生成AIがリスクよりも多くの利益を持っていると考えています。ユースケースは増殖しています：契約上のコンプライアンスの検証、製品シートの生成、ジョブシートの作成。

ただし、自動化されたCV分析などの特定のプラクティスは、ACTごとに高いリスクで分類されます。したがって、これらの用途は識別して展開する必要があります。また、特に公共サービスにおいて、ビジネスチャットボットの一般化も観察しています。これらのツールは、設計された場合、情報へのアクセスを大幅に改善します。

データの品質と量：AI財団

モデルの有効性は、常に3つの柱に基づいています。

• 利用可能なデータの量、
• アルゴリズムの品質と関連性、
• トレーニングと展開を可能にする技術インフラストラクチャ。

これらの3つのコンポーネントがなければ、堅牢で信頼性が高く、有用なAIを構築することは不可能です。適切に準備されたデータがなければ、生成AIは表面的または偏った結果を生成することしかできません。

エージェントAIの出現

私たちは新しい段階を目撃しています：生成AIは対話が可能ですが、行動の方法をまだ知りません。エージェントAIは、AIに独立して行動する能力を与えます。計画、アクションのトリガー、コンテキストに適応します。その間のこの収束です LLM、RAG、および自律エージェント これにより、強力なユースケースへの方法が開かれます。物流の最適化、販売予測、複雑なプロセスの自動化。

倫理、セキュリティ、ガバナンス：非交渉不可能な条件

成功した人工知能プロジェクトは、4つのレバーに基づいています。文化管理者と職業、高価値の使用、制御されたフレームワークでの実験、および方法と堅牢性を備えた工業化です。

Chez オレンジ色のビジネス、AIソリューションを効果的に工業化するための構造化アプローチがあります。データと用途を中心としたこれらの方法は、この分野で経験されています。これらの主題を前進させたい場合は、 それについて話し合ってください。

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