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La différence entre les fonctionnalités d'IA et l'infrastructure prête pour l'IA
La frontière entre une fonctionnalité et une infrastructure est facile à estomper lorsque chaque démonstration de produit met l'IA en avant. Les deux impliquent l'IA, les deux coûtent de l'argent, et les deux sont présentés comme l'élément qui rend une entreprise prête pour l'avenir.
Une fonctionnalité d'IA améliore une tâche au sein d'un seul système. L'infrastructure prête pour l'IA est la couche sous-jacente aux produits qui permet à l'IA de voir et d'agir sur tous ces systèmes simultanément. Cette distinction est importante, mais à elle seule, elle est incomplète.
Il y a un troisième élément dont les deux dépendent, et que la plupart des entreprises négligent en débattant des deux premiers. Le nommer change la façon dont une entreprise devrait évaluer tout achat lié à l'IA, il est donc utile d'examiner les trois à tour de rôle.
Qu'est-ce qu'une fonctionnalité d'IA ?
Une fonctionnalité d'IA est une capacité intégrée à un produit pour améliorer une tâche spécifique. Le CRM qui résume un appel, le PIM qui étiquette automatiquement une image, l'outil d'analyse qui rédige un résumé en langage clair d'un graphique. Chacun est utile, et chacun mérite d'être adopté. Mais chacun d'eux ne fonctionne que sur les données de son propre système. L'IA du CRM ne peut pas voir l'entrepôt. L'IA du PIM ne peut pas voir l'historique des commandes. Une fonctionnalité est intelligente concernant son propre domaine d'activité et aveugle à tout ce qui se trouve en dehors.
Pourquoi les fonctionnalités d'IA ne constituent pas une infrastructure prête pour l'IA
Parce que les fonctionnalités résident au sein des systèmes, et que les systèmes restent déconnectés. Ajouter une fonctionnalité d'IA à un CRM rend le CRM plus intelligent concernant ses propres données. Cela ne change rien au fait que le CRM ne peut pas accéder à l'ERP ou à l'entrepôt. Achetez dix de ces fonctionnalités et le résultat sera dix îlots d'intelligence locale, chacun aveugle aux autres.
L'infrastructure prête pour l'IA est ce qui supprime ces murs. C'est la couche qui permet à une IA de lire les données actuelles de l'ensemble de l'entreprise et d'agir sur plusieurs systèmes simultanément, plutôt qu'un à la fois. Le pas que les entreprises franchissent trop rapidement est de passer de "cet outil intègre l'IA" à "cet outil nous rend prêts pour l'IA". Le premier est une fonctionnalité. Le second nécessite la couche sous-jacente, et cette couche a besoin de quelque chose pour fonctionner.
L'élément que la plupart des entreprises négligent est une fondation de données prête pour l'IA
Une fonctionnalité comme l'infrastructure qui la supporte ont besoin de quelque chose sur quoi agir, et ce quelque chose est une fondation de données prête pour l'IA : des données propres, cohérentes et actuelles, provenant de l'ensemble de l'entreprise. C'est la partie qui est négligée, car elle est la moins visible lors d'une démonstration et la plus difficile à vendre comme un produit.
Son absence limite discrètement tout le reste. Une fonctionnalité sans données fiables ne fonctionne que sur une petite partie, souvent obsolète. Une infrastructure sans données fiables n'a rien de sûr à acheminer entre les systèmes. C'est la même contrainte abordée dans pourquoi l'IA n'est aussi intelligente que vos données, où la limite de l'IA n'est pas le modèle, mais l'état des données qui la sous-tendent. Mettez en place la bonne fondation, et les fonctionnalités comme l'infrastructure commenceront à produire des résultats. N'en tenez pas compte et aucune des deux ne le fera, quel que soit le montant dépensé.
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