Le Royaume-Uni est depuis longtemps un leader de la recherche de l’intelligence artificielle (IA), des percées pionnières dans des domaines tels que les soins de santé, la modélisation financière et la cybersécurité. Le plan d’action de l’IA du gouvernement et les investissements récents mettent en évidence une ambition claire d’établir le Royaume-Uni en tant que superpuissance mondiale de l’IA. Cependant, l’ambition seule ne suffit pas.
Le Royaume-Uni est classé parmi les cinq premières nations au monde pour Préparation à l’IApourtant, les entreprises continuent de lutter contre la mise en œuvre. UN L’enquête récente a révélé Ce quart des entreprises britanniques a adopté la technologie de l’IA depuis la pandémie. Sans adoption efficace dans plusieurs industries, les risques britanniques acquérir une réputation synonyme d’ambition de l’IA plutôt qu’une exécution réussie.
Michael Green, UK & I MD et leader country, Databricksexpliquer à convertir l’innovation théorique en cas d’utilisation tangibles, les entreprises doivent aborder trois domaines critiques: la mise à jour de la main-d’œuvre, la démocratisation des données et l’acquisition spécialisée des talents d’IA.
Démocratiser les données pour stimuler le succès de l’IA
L’adoption efficace de l’IA est impossible sans fondations de données solides. Pourtant, de nombreuses entreprises britanniques ont toujours des problèmes de qualité des données. La recherche indique que 9 sur 10 (91%) des chefs d’entreprise britanniques admettre Il a un impact négatif sur leurs opérations, limitant la capacité de l’IA à générer des informations significatives.
Investir dans des plateformes qui centralisent et démocratiser l’accès aux données peuvent aider à éliminer le bloqueur que les données de mauvaise qualité peuvent avoir sur le succès de l’IA. Avec des plateformes de données intelligentes construites sur une architecture Lakehouse, qui fournit une base ouverte et unifiée pour toutes les données et la gouvernance, les employés ont accès à la «seule vraie source» de données uniques en temps réel. Le résultat? Ils sont capables d’accéder facilement et efficacement à des données à travers l’entreprise et à les interroger en langage naturel.
En rendant les données plus transparentes et accessibles, les équipes sont autonomes, la prise de décision dirigée par l’IA est améliorée et, surtout, des informations précieuses de toute l’entreprise ne sont pas négligées ou perdues.
La mise en place de la main-d’œuvre et l’alphabétisation de l’IA doivent être prioritaires
Les outils d’IA ne sont aussi efficaces que les personnes formées pour les utiliser. Un manque d’alphabétisation de l’IA au sein des organisations reste l’un des plus grands obstacles au déploiement réussi. PwC trouvé Le fait que la majorité des PDG britanniques (78%) ont signalé une certaine forme de pénurie de compétences au sein de leur organisation, et 68% spécifient un manque de capacités technologiques inhibe leur capacité à progresser avec la transformation numérique.
Pour assurer une transition en douceur, les entreprises devraient adopter une approche structurée de la formation de l’IA, en alignant la mise en œuvre des objectifs commerciaux. Cela signifie s’approprier l’éducation interne de l’IA et intégrer des programmes d’apprentissage continu pour garantir que les employés se sentent complètement équipés pour s’engager dans de nouveaux processus.
Concentrez-vous sur la construction de l’expertise interne de l’IA pour combler l’écart de talent
Le spécialiste du recrutement AI Talent est un autre défi important. UN étude récente ont montré que les deux tiers des dirigeants de recrutement ont trouvé l’embauche pour les rôles de l’IA plus difficile que pour d’autres postes technologiques. En raison de cette pénurie de compétences, les entreprises paient une prime pour ceux qui ont des connaissances spécialisées pertinentes.
Sans cette expertise interne, les entreprises comptent souvent sur des solutions génériques tierces qui peuvent ne pas s’aligner sur leurs besoins opérationnels uniques. Pour y remédier, les entreprises doivent prioriser le recrutement des spécialistes de l’IA avec des connaissances techniques et spécifiques à l’industrie, tout en augmentant les employés existants pour créer une main-d’œuvre capable de travailler aux côtés des systèmes d’IA – et pour s’assurer qu’il n’y a pas un écart de compétences majeur à travers l’organisation.
L’investissement dans des applications d’IA à domicile peut également offrir des avantages à long terme. Lorsqu’elles sont développées en interne, de préférence dans une plate-forme de données unifiée, les outils et agents d’IA peuvent être personnalisés pour relever des défis commerciaux spécifiques et créer des connaissances institutionnelles sur l’IA. Les entreprises qui développent une expertise en interne sur l’IA seront mieux positionnées pour adapter la technologie à leurs besoins uniques plutôt que de s’appuyer sur des solutions standard qui peuvent ne pas s’aligner pleinement avec leurs objectifs opérationnels, et donc ne pas atteindre les résultats prévus.
La transparence et la collaboration sont essentielles pour impliquer les employés dans le parcours de l’IA
L’adoption de l’IA n’est pas seulement un changement technologique – c’est aussi culturel. Malgré le potentiel de l’IA, 85% des travailleurs croient L’IA aura un impact sur leur travail au cours des cinq prochaines années, conduisant à un sentiment de résistance et d’incertitude.
Les entreprises doivent être transparentes sur la façon dont l’IA sera utilisée et les limites. L’accent doit être mis sur l’IA en tant que catalyseur, pas en remplacement. En communiquant clairement que le rôle de l’IA est d’automatiser les tâches de routine tout en augmentant l’expertise humaine, les organisations peuvent atténuer certaines de ces préoccupations et mettre en place un processus d’adoption d’IA plus collaboratif.
Une stratégie de mise en œuvre progressive est essentielle. Les entreprises doivent piloter des outils d’IA avec la participation des employés, permettant aux équipes de fournir des commentaires et d’affiner le processus d’intégration. Cela permet de créer un sentiment de propriété et de responsabilité partagée, donc l’IA est considérée comme un actif de la main-d’œuvre plutôt que comme une transformation imposée.
Pour que le Royaume-Uni consolide sa position de superpuissance de l’IA, les entreprises doivent aller au-delà du battage médiatique de l’IA idéaliste et se concentrer sur l’exécution pratique. Investir dans la formation de la main-d’œuvre, la rupture de silos de données et l’intégration de l’alphabétisation de l’IA dans la culture organisationnelle déterminera si l’IA offre une valeur commerciale significative ou reste une opportunité inexploitée.
Les entreprises britanniques ont une occasion unique de travailler collectivement pour diriger une nouvelle ère de développement de l’IA et d’intelligence des données. Mais sans relever les défis fondamentaux de la mise en œuvre, nous risquons de prendre du retard. Le moment d’agir est maintenant.
