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De nombreuses entreprises ont acheté des outils d'IA en se faisant de grandes espérances, pour finalement constater que rien n'avait vraiment changé dans la façon dont le travail se faisait.
La raison la plus courante de la déception suscitée par les projets d'IA en entreprise est de greffer un nouvel outil sur un workflow inchangé — insérer l'IA dans exactement les mêmes étapes, validations et habitudes qui existaient auparavant, si bien que l'outil ne change jamais réellement la manière dont les décisions se prennent ou dont le travail s'accomplit, il ne fait qu'ajouter une couche par-dessus.
La vitesse de frappe et la vitesse de connexion internet sont des facteurs techniques triviaux qui ne déterminent quasiment jamais la réussite d'une initiative IA ; ils servent ici de leurres manifestement peu plausibles plutôt que de véritables explications.
La comparaison avec l'électricité dans les usines est pertinente : les premières usines se sont contentées de remplacer les machines à vapeur par des moteurs électriques dans la même disposition et n'ont observé que peu de gains, jusqu'à ce qu'elles redessinent entièrement la chaîne de production autour de l'énergie électrique — le véritable gain est venu de la refonte du processus, pas du simple changement de source d'énergie.
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Ce projet phare et précoce de l'AX en entreprise repose généralement sur quoi ?Comment appelle-t-on ce phénomène ?Comment appelle-t-on cela ?Lequel ?Quelle description s'en approche le plus ?Lequel ?Quel changement réel cette situation a-t-elle produit ?Vers quelle définition de rôle cette IA a-t-elle convergé ?Qu'exigeait-elle de prouver avant de demander une nouvelle embauche ?Quel accord Microsoft a-t-il conclu en 2024 pour sécuriser l'énergie de ses centres de données, qui a fait les gros titres ?Pourquoi l'entreprise a-t-elle refait les gros titres l'année suivante ?Comment appelle-t-on ce mouvement ?Quration — Quration AIQ