Ce que vous devez savoir sur l’investissement dans l’IA en période de ralentissement économique

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Au cours des derniers mois, le virus COVID-19 a eu un impact énorme sur le globe. Au 28 avril, selon l’Organisation mondiale de la santé, il y a eu plus de 2,8 millions de cas confirmés dans le monde et près de 198 000+ décès confirmés signalés dans plus de 213 pays à travers le monde. La pandémie COVID-19 oblige les gouvernements et les entreprises à prendre des mesures essentielles pour réduire au minimum la vitesse de propagation du virus.

Le 19 mars, tous les résidents de la Californie, plus de 40 millions de personnes, ont été invités à «s’abriter sur place» et à ne quitter leur domicile que pour les nécessités de base. Tout citoyen de la région de la baie qui a vécu des trajets souvent cauchemardesques peut désormais parcourir facilement les couloirs qui, il y a un mois, auraient été encombrés de trafic de pare-chocs à pare-chocs. Depuis, New York, Philadelphie, Ohio, Delaware et de nombreux autres États et villes ont emboîté le pas.

Bien entendu, ces étapes sont nécessaires si nous voulons avoir un impact sur la tragédie de milliers de vies perdues et des centaines de milliers qui seront infectées. Même avec des mesures sévères, le temps nécessaire aux familles et aux communautés pour guérir de la pandémie de COVID-19 sera mesuré au moins en mois. Dans ce contexte de souffrance humaine, s’inquiéter de la façon dont les entreprises réagiront à un ralentissement économique pourrait sembler, au mieux, une discussion anecdotique qui a peu ou pas de valeur.

L’impact de COVID-19 sur l’économie mondiale a cependant le potentiel de transformer une crise des soins de santé en crise financière tout aussi importante. Le nombre de chômeurs aux États-Unis augmente à à deux chiffres tarifs chaque semaine. En Chine, l’épidémie de COVID-19 a déjà conduit à la première crise économique contraction depuis les années 1970, et l’indice boursier américain DOW JONES a chuté de près de 35% en trois mois. L’économie américaine se dirige clairement vers un ralentissezet les entreprises du monde entier, dans plusieurs secteurs, se préparent à une récession.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique: une histoire de réussite en péril?

Les projets d’Intelligence Artificielle (IA) et de Machine Learning (ML) ont été au sommet de la liste des priorités d’investissement pour les entreprises au cours des cinq dernières années. Selon Gartner, 14% des organisations ont déjà adopté l’IA, et 48% de plus envisagent de l’adopter d’ici 2020. Les raisons de l’adoption rapide et de l’intérêt continu pour l’IA et le ML sont enracinées dans l’énorme impact que l’investissement dans la technologie de l’IA / ML peut avoir sur à peu près toute entreprise.

Une grande banque multinationale a pu doubler le taux de clôture des nouveaux clients en déployant des prédictions basées sur l’IA / ML pour identifier les clients cibles qui correspondent à un modèle plus susceptible de fermer. La même organisation a augmenté les taux de clôture en prévoyant également quand un client pourrait être intéressé à acheter des services en fonction des intérêts d’autres produits déjà achetés. Une multinationale de l’assurance a pu atteindre une augmentation de 2,9X de la probabilité de vente incitative en se concentrant sur les clients ayant des contrats de groupe et sur les contrats qui montraient un taux élevé de visites sur leurs sites Web.

Ce ne sont là que quelques cas d’utilisation où l’IA / ML a apporté des avantages significatifs à la fois aux consommateurs et aux entreprises. Pour la plupart des organisations, même en période de conjoncture économique saine, le défi de l’IA / ML ne réside pas dans la mesure du retour sur investissement, mais plutôt dans les délais importants impliqués dans le développement des projets. Compte tenu de la contraction des économies, des licenciements probables et des périodes de récession dans notre avenir, qu’advient-il des investissements existants et éventuellement nouveaux en IA / ML? Comment les entreprises devraient-elles réagir et s’adapter?

AI / ML En cas de ralentissement, d’aide ou d’entrave?

Les ralentissements économiques apportent toujours beaucoup d’incertitude – la récession sera-t-elle courte et brutale? Moins sévère mais avec une durée plus longue? La planification d’un ralentissement économique est, dans le meilleur des cas, une proposition complexe. De nombreuses organisations réagir trop lentement au début d’un ralentissement, puis ne pas être en mesure de réagir assez rapidement lorsque l’économie se redresse invariablement.

Lorsqu’elles discutent de ralentissements économiques, les entreprises doivent commencer à envisager des réductions des investissements, mais quelle est la bonne décision? Surtout en ce qui concerne les investissements dans l’IA / ML? Les rendements réels des projets AI / ML ne sont généralement pas mesurés en semaines, mais sur des délais beaucoup plus longs. Les projets d’IA / ML tels que la prédiction du taux de désabonnement des clients, la surveillance des défauts de paiement, l’optimisation des campagnes marketing, et d’autres comme eux se sont historiquement concentrés sur des domaines hautement stratégiques de l’organisation ciblant la croissance ou la gestion des risques, ce qui en fait des opportunités à forte valeur ajoutée pouvant fournir de grands rendements , mais qui nécessitent également d’importants capitaux et ressources.

Ces cas d’utilisation AI / ML dans l’entreprise sont même plus précieux en période de ralentissement économique, la vraie question n’est donc pas de savoir si les investissements dans l’IA / ML doivent être réévalués, mais plutôt, comment les entreprises peuvent-elles continuer à faire progresser leurs initiatives en matière d’IA / ML pendant un ralentissement économique?

Alors que les organisations réévaluent leurs investissements pendant une économie en ralentissement, l’une des réponses les plus probables sera de ralentir – voire d’arrêter – l’embauche de nouveaux talents – en particulier des talents hautement qualifiés et plus chers comme les scientifiques des données et les experts en IA / ML. Étant donné un scénario où les projets doivent encore être achevés, mais les ressources ne sont pas disponibles ou accessibles, comment les entreprises peuvent-elles continuer à croître et à étendre leurs projets d’IA / ML?

La réponse réside dans l’optimisation de l’automatisation pour permettre à une toute nouvelle classe de développeurs AI / ML au sein des organisations BI existantes. Les plates-formes AutoML 2.0 peuvent accélérer presque toutes les étapes nécessaires au développement de solutions AI / ML et peuvent offrir un double avantage aux entreprises: premièrement, en facilitant le cycle de vie du développement AI / ML, AutoML 2.0 peut accélérer les délais des projets AI / ML de plusieurs mois à quelques jours seulement. Deuxièmement, et encore plus critique, les investissements dans les plates-formes AutoML 2.0 peuvent permettre à une toute nouvelle classe d’utilisateurs: les développeurs de Business Intelligence et les ingénieurs de données.

Ces nouveaux experts en IA / ML, armés d’AutoML 2.0, peuvent aider l’organisation à faire évoluer les investissements en IA / ML non seulement pendant une récession, mais peuvent également fournir une ressource facilement accessible à mesure que l’économie se stabilise et revient à la croissance.

Investir pour une reprise

Quelle que soit la durée de notre prochaine récession, ses effets sont susceptibles d’être ressentis par tous et d’être importants. Au cours de ces ralentissements économiques, la réponse au niveau de l’intestin pourrait être de réduire les investissements dans des projets qui tirent parti des technologies d’IA / ML en raison des longs délais requis avant qu’un rendement puisse être mesuré. Le vrai problème que les entreprises doivent résoudre n’est cependant pas de savoir si les investissements en IA / ML sont utiles.

Au lieu de cela, l’accent doit être mis sur l’activation d’une plus grande classe d’utilisateurs déjà à l’intérieur de chaque entreprise en adoptant de nouvelles technologies comme AutoML 2.0 pour aider à créer une équipe technologique plus autonome composée de professionnels de la Business Intelligence et d’ingénieurs de données.

Ces membres existants et nombreux de l’organisation peuvent aider les entreprises à concrétiser leurs projets actuels d’IA / ML, tout en augmentant de façon exponentielle la capacité de l’organisation à réagir lors d’une éventuelle reprise lorsque notre monde, enfin, se réunira.

Publié le 26 juin 2020-20: 50 UTC