La génération de revenus a traditionnellement été plus une activité secondaire pour les leaders en technologies de l’information. L’IA générative est en train de changer cela. La bonne stratégie en matière d’IA, soutenue par une allocation délibérée d’applications, de technologies et de bonnes pratiques en matière d’IA générative, peut transformer les centres de données en générateurs de revenus.
L’IA générative incite les organisations à repenser comment la génération de contenu assistée par l’IA peut améliorer l’efficacité et leurs résultats financiers. Pourtant, certaines organisations réfléchissent également à la manière d’augmenter leurs revenus en injectant des données d’entreprise dans des logiciels d’IA générative.
L’idée de tirer des profits des données d’entreprise fait suite à des années de discours sur la façon dont les données – le nouveau pétrole proverbial – et l’analytique aideront les organisations à tirer de nouvelles informations de vastes silos d’information.
Alors que l’intérêt pour l’exploitation des données a considérablement augmenté au cours de la dernière décennie, les leaders en technologies de l’information ont cherché à exploiter ces insights pour gagner en crédibilité auprès de l’entreprise. Et la génération de revenus figure en tête des priorités des leaders en IT, selon 68% des personnes interrogées pour l’enquête State of the CIO de CIO.com en 2024.
Cependant, de nombreux leaders en technologies de l’information peuvent témoigner du fait que les organisations ont eu du mal à tirer des profits de leurs données. Peut-être ont-ils même rencontré ce blocage tout en guidant leurs équipes.
Néanmoins, la pression s’accroît pour s’assurer que les investissements en IA produisent des résultats commerciaux. Heureusement, la bonne stratégie en matière d’IA, soutenue par une allocation délibérée d’applications, de technologies et de bonnes pratiques en matière d’IA générative peut transformer les centres de données en générateurs de revenus.
Faire de l’argent avec l’IA générative
Tout commence lorsque les organisations connectent leurs données propriétaires à des modèles de langage volumineux prêts à l’emploi ou open source (ou à des versions plus petites) pour construire de nouvelles applications d’IA générative qui servent les clients. Les cas d’utilisation émergents incluent :
Recommandations de produits. Les détaillants peuvent proposer des recommandations de produits aux consommateurs en utilisant une analyse de reconnaissance de motifs basée sur l’IA générative de l’historique des achats et des préférences de contenu pour augmenter les taux de conversion et les revenus.
Augmentation des ventes. Certaines organisations utilisent des assistants d’IA générative pour fouiller dans les notes d’appels de vente que les humains lisent rarement, afin de découvrir des insights pouvant conduire à une meilleure façon de servir les clients. Plus les vendeurs en savent sur leurs clients, mieux ils peuvent les servir et obtenir un avantage concurrentiel.
Stratégie de tarification et prévisions de la demande. L’IA générative offre un moyen potentiel d’ajuster les stratégies de tarification et de prévoir la demande en fonction des conditions du marché et des comportements des clients, aidant ainsi les entreprises à accroître leurs revenus et leur rentabilité. Il s’agit d’une priorité majeure pour les organisations en quête d’opportunités de différenciation.
Simulation via les jumeaux numériques. Les jumeaux numériques sont également devenues une application populaire. Les fabricants peuvent faire passer des données de simulation à travers un service d’IA générative pour répondre à des questions sur l’amélioration de l’efficacité des processus et l’optimisation de la production pour des gains matériels. Les simulations peuvent explorer les résultats potentiels.
Maintenance prédictive. Les organisations expérimentent la manière dont l’IA générative peut être utilisée pour anticiper les pannes d’équipements fonctionnant dans les résidences et les industries commerciales. Réduire les temps d’arrêt et prolonger la durée de vie de l’équipement, complétée par la commande proactive de pièces de rechange, renforce la fidélité des clients, ce qui peut accroître les revenus sur le long terme.
Finalement, les cas d’utilisation commerciaux sont uniquement limités par votre imagination.
Où ai-je déjà vu ce film ?
Les leaders en technologies de l’information sont pardonnés d’être sceptiques. Les organisations restent incertaines de la valeur de l’investissement dans l’IA générative, étant donné certaines préoccupations liées à la désinformation, aux hallucinations et à la gouvernance.
De plus, malgré tout le discours sur la culture des insights axés sur les données, des erreurs ont réduit cette notion à un rêve inattainable, ou a tout au plus un complément d’activité.
Peut-être que l’ensemble de données collecté à partir de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement est devenu obsolète et a manqué la fenêtre du marché. Peut-être qu’une entreprise s’est tournée vers autre chose en raison de fluctuation de la direction. Un manque d’hygiène de données adéquate et de préparation des données représente des problèmes, selon les experts.
Tout cela soulève la question suivante : Comment les organisations peuvent-elles exploiter ce qui pourrait être une excellente opportunité pour générer des revenus avec des services d’IA générative ? En s’appuyant sur des partenaires de confiance pour fournir les bonnes technologies et les meilleures pratiques pour les mettre en œuvre.
Dell Technologies et NVIDIA travaillent ensemble pour fournir des serveurs optimisés pour l’IA, des GPU et des technologies d’interconnexion à haute vitesse pour aider les organisations à soutenir leur cycle de vie en matière d’IA générative, de la génération augmentée par le raisonnement et la recherche (RAG) au réglage, au développement et à l’entraînement du modèle. Dell et NVIDIA offrent également un support technique pour aider les organisations à optimiser la conception de leur centre de données, les logiciels d’IA et l’analyse de données pour accélérer les projets du concept à la production.
La question est : êtes-vous prêt à positionner votre centre de données pour capitaliser sur de nouvelles applications et services d’IA générative ? Si la réponse est oui, il est temps de voir quelle valeur vous pouvez tirer de vos données d’entreprise.
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