L’intelligence artificielle générative est en passe de connaître des avancées continues en 2024. Selon McKinsey, cette technologie pourrait contribuer jusqu’à 4,4 billions de dollars annuellement à travers 63 cas d’utilisation. Cela dit, la plupart des entreprises ne font que commencer leur voyage dans la compréhension des possibilités, de la portée et de la puissance de l’IA générative.
Il n’y a aucun doute sur l’excitation qui entoure l’IA générative. De nombreux dirigeants, cependant, préfèrent une stratégie mesurée, testant un petit nombre de cas d’utilisation et recueillant davantage d’informations avant de faire de gros investissements. Les entreprises devront également évaluer si elles disposent des connaissances technologiques nécessaires, de l’infrastructure de données, du cadre opérationnel et de la gestion des risques pour certaines des utilisations les plus innovantes de l’IA générative.
Cet article vise à aider les experts en entreprise à envisager comment l’IA générative pourrait créer de la valeur commerciale à l’avenir en mettant en avant les principaux domaines qui devraient connaître une croissance et un développement dans les prochains mois et années. Voici quelques tendances à suivre :
– L’IA quantique
– Les modèles d’IA multimodaux
– Les petits modèles de langage
– Les agents autonomes en IA générative
– Les applications et services améliorés grâce à l’IA générative
Ces développements auront un impact important sur des industries telles que la santé, l’éducation et le développement de logiciels. Cette transformation actuelle du paysage de l’IA est indéniablement révolutionnaire et les investissements à long terme dans ce domaine sont plus que justifiés.
Cependant, ce voyage n’est pas sans défis. Les entreprises doivent trouver des réponses stratégiques aux difficultés posées par l’IA générative, telles que le test des cas d’utilisation et la préparation de l’organisation avec les connaissances technologiques, l’infrastructure de données, le cadre opérationnel et la gestion des risques nécessaires pour réussir.
Des données diversifiées de haute qualité sont également essentielles, tout comme les considérations éthiques qui ont conduit à des appels à des réglementations strictes. Assurer la conformité aux règles, mettre en place des mesures de sécurité solides et des formations intensives seront cruciales pour surmonter ces défis.