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Ce que "prêt pour l'IA" signifie réellement pour une architecture e-commerce
Il y a une différence entre utiliser l'IA et être prêt pour l'IA, et il est facile de la manquer. Une entreprise peut greffer un moteur de recommandation sur sa vitrine en ligne ou exécuter un outil génératif au sein de son PIM et avoir l'impression d'être passée à une approche axée sur l'IA. Ce n'est pas le cas. Elle a ajouté une fonctionnalité.
Une stratégie axée sur l'IA est fondamentalement différente. Cela signifie que l'IA est au cœur du fonctionnement de l'entreprise, prenant des décisions concernant les prix, les stocks, le merchandising et le service, et agissant sur celles-ci à travers les systèmes sans qu'une personne ne déplace les données entre les étapes. Cela ne fonctionne que si l'architecture peut fournir à l'IA une image actuelle et complète et lui permettre d'agir en retour sur chaque système en temps réel.
La plupart des architectures ne peuvent pas faire cela, et la raison est structurelle. Elles ont été conçues pour des personnes naviguant à travers des interfaces, et non pour une couche d'IA lisant et écrivant sur l'ensemble de la pile en même temps. Se préparer à une approche axée sur l'IA est donc un projet d'architecture avant d'être un projet d'IA, et cela se résume à quelques propriétés spécifiques.
Ce qui rend une architecture e-commerce prête pour l'IA
Trois propriétés distinguent une architecture capable de soutenir une approche axée sur l'IA de celle qui ne le peut pas. Aucune d'entre elles n'est une fonctionnalité d'IA. Toutes sont des décisions concernant la manière dont les systèmes se connectent.
- Découplée et composable : lorsque la vitrine en ligne, le PIM, l'ERP, l'OMS et le CRM sont des services distincts connectés via des API plutôt que fusionnés en un seul monolithe, l'IA peut lire et agir sur chacun d'eux indépendamment. C'est le fondement que le passage des plateformes aux dorsales de données a construit, et l'approche axée sur l'IA est la raison pour laquelle cela est désormais plus important.
- Flux de données en temps réel : une IA prenant une décision de prix ou de stock basée sur l'exportation de données de la veille agit sur une entreprise qui n'existe plus. Les architectures prêtes pour l'IA déplacent les données au fur et à mesure que les événements se produisent, ainsi l'IA travaille à partir de l'état actuel, et non de celui d'hier.
- Une couche par laquelle l'IA peut agir : l'IA n'a pas seulement besoin de lire des données, elle doit aussi pouvoir écrire en retour. Une couche de contrôle qui permet à l'IA de déclencher des actions à travers les systèmes, avec des autorisations et une journalisation, est ce qui transforme l'IA d'un conseiller en un opérateur.
Une entreprise qui possède ces trois éléments peut placer l'IA au centre et lui faire confiance pour agir. Une entreprise à laquelle il manque l'un de ces éléments est limitée aux fonctionnalités d'IA périphériques, quelle que soit la sophistication du modèle.
Pourquoi la plupart des architectures e-commerce ne sont pas prêtes pour une approche axée sur l'IA
L'architecture commerciale typique s'est développée une intégration à la fois. Un nouvel outil était connecté aux deux ou trois systèmes dont il avait besoin, de point à point, et le résultat est un enchevêtrement de connexions directes qui fonctionne pour les humains, mais pas pour une couche d'IA.
Le problème est que l'IA a besoin d'une vue cohérente et unifiée de tous les systèmes simultanément. Un enchevêtrement de connexions point à point ne peut pas lui offrir cela. Chaque connexion transporte les données dans son propre format, selon son propre calendrier, de sorte que l'IA voit une version légèrement différente de la vérité selon le système qu'elle interroge. Aucun endroit unique ne détient l'image actuelle et complète dont l'IA aurait besoin pour agir. Un agent d'IA placé dans cet environnement ne devient pas plus intelligent. Il prend des décisions plus rapides sur des données incohérentes, ce qui est pire que des décisions lentes sur de bonnes données.
C'est pourquoi l'ajout d'IA à une architecture non préparée est si souvent décevant. Le modèle est bon. L'architecture ne peut pas lui fournir ce dont elle a besoin, de sorte que l'IA se retrouve confinée au seul endroit où les données sont propres. Le même piège se retrouve dans la gestion des données produit par IA, où l'IA s'étend sur l'ensemble du catalogue ou reste bloquée dans un seul système, selon la couche d'intégration sous-jacente. Préparer l'architecture est ce qui permet à l'IA de sortir de ce coin.
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