UNQlik®, entreprise mondiale en intégration de données, qualité des données, analytique et intelligence artificielle (IA), annonce les résultats d'une nouvelle étude réalisée avec l'Enterprise Strategy Group (ESG), mettant en évidence une déconnexion critique entre l'investissement et l'exécution de l'IA.
Le rapport de recherche ESG, «Préparation des données pour une IA générative impactanterévèle que les entreprises se mobilisent de manière agressive pour faire évoluer l'IA, mais beaucoup n'ont pas de plan structuré pour construire les bases de données nécessaires au succès à long terme. Alors que 94 % augmentent leurs dépenses en produits et services pour rendre les données prêtes pour l'IA, seulement 21 % ont réussi à intégrer totalement l'IA dans leurs opérations. Bien que la majorité des organisations reconnaissent que la qualité des données est cruciale, la gouvernance, la conformité et la détection des biais restent les principales lacunes, empêchant les entreprises d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA.
« Les entreprises se précipitent pour adopter l'IA en investissant massivement sans une stratégie cohérente », déclare Drew Clarke, vice-président exécutif et directeur général de l'unité commerciale des données de Qlik. L'IA n'est pas une solution temporaire — c'est une transformation permanente qui exige structure, gouvernance et transparence. Sans un plan clair et des bases de données solides, les entreprises augmentent leurs risques au lieu de créer de la valeur.
La nouvelle étude de Qlik et d'ESG met en évidence un fort désalignement entre l'adoption de l'IA et les précautions nécessaires pour garantir son succès
L'adoption de l'IA s'accélère, mais de nombreuses entreprises n'ont pas de stratégie claire de mise en œuvre :94 % des organisations augmentent leurs dépenses en produits et services permettant la préparation des données pour l'IA, mais seulement 21 % l'ont intégrée complètement dans leurs opérations.
Les entreprises collectent plus de données, mais rencontrent des difficultés à les rendre utilisables pour l'IA :64 % des organisations collectent des données de 100 à 499 sources quotidiennement, mettant en évidence la complexité croissante des données.
L'efficacité opérationnelle est la principale métrique, mais l'impact total de l'IA reste incertain :57 % mesurent le succès de l'IA en fonction de l'efficacité opérationnelle, tandis qu'un nombre moindre suit son impact stratégique sur les affaires.
Des lacunes en biais, gouvernance et conformité génèrent des risques importants :48 % des organisations tentent d'aborder les biais dans l'IA par la transparence dans les décisions liées aux modèles et aux sources de données.
- La qualité des données est essentielle, mais la gouvernance reste un défi :Se seulement 47 % sont fortement d'accord que leurs politiques de gouvernance sont appliquées de manière cohérente, ce qui met en évidence des lacunes dans la supervision et la conformité.
"L'IA n'est pas un problème de technologie — c'est un problème d'exécution", déclare Stephen Catanzano, analyste principal du ESG. Les organisations de tous les secteurs accélèrent rapidement leur déploiement de l'IA, mais sans les précautions nécessaires, elles risquent des conséquences réglementaires, financières et réputationnelles. Bien qu'elles reconnaissent l'importance de la qualité des données, la majorité ne dispose pas encore de la gouvernance nécessaire pour garantir que les modèles d'IA soient sûrs et impartiaux. Ce déficit dans l'exécution explique pourquoi tant de projets d'IA sont paralysés ou ne parviennent pas à fournir un retour sur investissement tangible.
Le rapport de Qlik et de l'ESGPréparation à l'IAidentifie les défis les plus urgents dans la mise en œuvre de l'IA et propose des stratégies pour assurer le succès à long terme. Pour obtenir des insights plus approfondis et des recommandations d'experts, accédez au livre électronique ici :https://www.qlik.com/us/ressource-bibliothèque/données-préparation-pour-un-impact-IA générative
