IA intégrée : Tendances des systèmes embarqués pour 2019

Avec l'accent mis fortement sur la transformation numérique, les acheteurs de logiciels recherchent activement des produits qui intègrent l'intelligence artificielle dans les applications pour plusieurs raisons.

Ces acheteurs qui peuvent saisir les réalités de la modernisation rapide des technologies d'entreprise savent que cette IA intégrée aidera à automatiser les processus et les tâches d'entreprise, fournira aux utilisateurs et aux entreprises des informations exploitables via des analyses avancées, aidera à guider la prise de décision et améliorera l'expérience client globale.

Inévitablement, les acheteurs n'auront plus à rechercher des produits avec de l'IA, l'IA sera simplement là, et ce sera le point focal pour les entreprises de logiciels en 2019.

Qu'est-ce que l'IA intégrée ?

L'IA intégrée est un terme générique pour l'utilisation de l'apprentissage machine et profond à l'intérieur d'une plateforme logicielle qui améliore les aspects du quotidien d'un employé.

Systèmes d'IA intégrée perturbant les entreprises

Je suis sûr que les responsables marketing de produits pousseront l'idée que leur logiciel possède de puissantes capacités d'IA, mais ce pourrait être la seule fois où vous en entendrez parler. La plupart des applications d'IA au sein du logiciel passeront inaperçues par les utilisateurs quotidiens des outils, et c'est le but.

Elle augmentera simplement les tâches quotidiennes ou donnera aux utilisateurs accès à des fonctionnalités qu'ils n'avaient jamais eues auparavant, ce qui rendra finalement leur travail plus facile. Ces augmentations seront à la fois prédictives et réactionnaires par nature, mais les deux fourniront une grande valeur.

En raison de la fonctionnalité imperceptible de l'IA intégrée, les entreprises de logiciels devront devenir encore plus orientées vers le service dans leurs approches de vente et de réussite client.

Elles devront comprendre les besoins de l'entreprise et comment l'utilisation de l'IA par leurs applications peut aider à transformer numériquement l'entreprise à laquelle elles vendent. Les sociétés de conseil et les revendeurs à valeur ajoutée auront également une grande opportunité dans ce domaine, surtout s'ils peuvent prouver de manière concise l'impact de l'IA intégrée sur les entreprises.

Le développement de l'IA intégrée sera de plus en plus simplifié avec les avancées des microservices d'IA d'entreprise. Les entreprises de logiciels n'auront pas à rechercher les quelques ingénieurs logiciels ayant les compétences pour créer des modèles d'apprentissage machine avancés ; elles pourront plutôt utiliser les offres d'apprentissage machine de sociétés comme AWS, Azure Machine Learning et Google Compute Engine, entre autres. Cela leur fera économiser du temps, des efforts et beaucoup d'argent en salaires annuels.

De plus, l'Internet des objets (IoT) bénéficiera de l'utilisation de l'intelligence intégrée. En créant des objets intelligents, les entreprises peuvent être prédictives et proactives dans des domaines comme la fabrication, la chaîne d'approvisionnement et la gestion des services sur le terrain, pour n'en nommer que quelques-uns. La quantité de données des capteurs et l'utilisation de l'analyse IoT ne feront qu'alimenter l'apprentissage machine et augmenter l'intelligence des objets physiques. Bien que de telles avancées puissent encore être à quelques années de l'utilisation massive, elles sont exploitées par des entreprises comme GE.

Le chemin de l'IA est similaire à celui des appareils mobiles ou de l'informatique en nuage. Il y a une décennie (ou moins), il y avait une énorme poussée pour avancer vers ces tendances, et maintenant nous les remarquons à peine. Nous nous attendons simplement à ce qu'il y ait une application mobile pour nos outils d'entreprise et que nos produits fonctionnent dans le nuage. L'IA intégrée progressera vers ce niveau de normalité dans l'année à venir.

L'impact de l'IA intégrée sur la modernisation des entreprises

L'impact commercial de la transformation numérique est vaste, mais les acheteurs devraient rechercher l'IA intégrée pour avoir la plus grande influence dans les domaines suivants :

1. L'automatisation des processus et des tâches d'entreprise

Lorsque les acheteurs recherchent à acheter un logiciel contenant de l'IA, ils devraient examiner la manière dont la solution automatisera les tâches quotidiennes pour les employés. L'IA intégrée devrait faire gagner du temps et de l'énergie aux employés afin qu'ils puissent les réaffecter à un travail plus important.

Les logiciels CRM ont été un domaine qui a profité de l'automatisation des processus avec l'IA. Les solutions dans cet espace commencent à faciliter le travail des représentants du développement commercial en fournissant un scoring intelligent des prospects et un contenu d'email optimisé, afin que le représentant puisse rapidement choisir quels comptes prioriser et comment attirer leur attention.

Ces outils peuvent même recommander le moment optimal de la journée pour envoyer des emails en fonction des taux d'ouverture et de clics et informer le représentant de la méthode de suivi appropriée. Chacune de ces tâches est automatisée, de sorte que le représentant peut organiser plus de réunions et finalement aider à augmenter les revenus.

2. Informations exploitables fournies par des analyses avancées et prédictives

Le boom des big data est le véritable catalyseur de toutes les avancées de l'IA, mais à mesure que l'apprentissage machine consomme et apprend des données, il peut commencer à fournir des informations digestes pour les utilisateurs. Cela aide à réduire le besoin de scientifiques et d'analystes de données hautement qualifiés.

Les analyses avancées et prédictives peuvent être utiles pour ceux dans des départements traditionnellement sans analyses, tels que les ressources humaines. Les coordinateurs RH peuvent utiliser des évaluations de performance basées sur les données ou suivre l'engagement des employés basé sur des enquêtes internes pour déterminer de manière prédictive le roulement.

Cela aiderait une entreprise à planifier ses besoins en recrutement avant que les employés ne partent réellement pour s'assurer que le remplacement se fait rapidement et efficacement, tenter de manière proactive de retenir les employés et éviter les lacunes de performance.

3. Prise de décision intelligente

Les entreprises pourront tirer parti des recommandations de l'IA intégrée pour prendre des décisions plus éclairées. Une grande partie des conjectures peut être éliminée avec des fonctionnalités d'apprentissage machine prédictives afin que les décideurs sachent qu'ils prennent les mesures les plus optimales pour développer leur entreprise.

Un excellent exemple de cela se trouve dans l'espace de la planification des ressources d'entreprise - ou systèmes ERP - où l'IA intégrée pourra aider avec des processus traditionnellement manuels tels que la budgétisation et la prévision, la gestion des stocks et la tarification.

Avec l'apprentissage machine, les systèmes ERP pourront se concentrer sur des chiffres de budgétisation et de prévision plus précis pour permettre aux entreprises de déterminer des choses telles que les chiffres de fabrication ou la quantité optimale de stock à conserver à un moment donné.

L'IA intégrée pourra également aider avec des chiffres de tarification optimisés basés sur les données du marché et les chiffres d'inventaire. Ce n'est qu'un exemple mineur de la façon dont l'IA intégrée aidera à la prise de décision, mais l'impact se fera sentir dans chaque département.

4. Rationaliser l'expérience client

Le succès client dans les entreprises B2B et B2C est si crucial dans le monde des affaires d'aujourd'hui qu'il serait apparemment irresponsable si l'IA intégrée ne pouvait pas l'améliorer d'une manière ou d'une autre.

Les chatbots se sont déjà intégrés dans les plateformes de service client et sont presque toujours la première ligne de défense pour les entreprises B2C, mais les entreprises B2B trouvent des moyens d'utiliser des bases de connaissances intelligentes comme méthode d'expérience client rationalisée.

En tirant parti du traitement du langage naturel (NLP), les entreprises n'ont pas toujours besoin d'avoir un employé payé en ligne pour parler à un client ; elles peuvent plutôt augmenter ces tâches avec un bot.

Tendances et prédictions de l'IA intégrée

Quelques tendances des systèmes intégrés impactant les entreprises incluent :

1. IA prédictive vs réactionnaire

Il est important de reconnaître que chacun de ces processus d'entreprise optimisés et rationalisés par la transformation numérique adopte soit une approche prédictive, soit une approche réactionnaire de l'IA intégrée. Bien que la prédiction soit plus bénéfique pour une entreprise, il est presque impossible d'être toujours un pas en avant. Les meilleurs exemples de cela peuvent être l'utilisation de l'IA intégrée dans la cybersécurité et les systèmes de sécurité intelligents.

Les entreprises espèrent être aussi prédictives que possible lorsqu'il s'agit de protéger leurs appareils et données contre les logiciels malveillants et les cyberattaques. L'espoir est que l'IA puisse prédire les menaces cybernétiques avant qu'elles ne causent des dommages à une entreprise ; cependant, il existe tellement de nouvelles formes d'attaques cybernétiques malveillantes qu'il est impossible de toutes les prédire. Par conséquent, les applications de sécurité doivent également être réactionnaires.

Si un logiciel malveillant passe à travers une solution de renseignement sur les menaces, l'IA intégrée doit être capable de prendre immédiatement les mesures appropriées pour atténuer tout dommage ou perte potentielle de données. Ce serait un monde idéal si nous avions les solutions à tous nos problèmes d'entreprise avant de savoir ce qu'ils étaient, mais ce n'est tout simplement pas une attente réaliste, donc l'IA réactionnaire est toujours nécessaire.

Des espaces tels que l'ERP, où l'IA intégrée fournit des informations basées sur des données historiques, offrent un service prédictif basé sur la réaction de performances antérieures, des projections humaines inexactes et des catalyseurs inconnus ou externes. Il en va de même pour les analyses de personnes fournies par l'IA dans les solutions RH, ainsi qu'une pléthore d'autres logiciels d'entreprise.

2. Les fournisseurs de logiciels devront s'adapter ou les tiers domineront

Il devient déjà une pratique standard d'adopter une approche orientée service pour vendre, mais avec l'IA intégrée devenant la base des produits, les fournisseurs devront vraiment comprendre leurs prospects pour livrer. Il faudra mettre davantage l'accent sur la façon dont la solution du fournisseur peut tirer parti des données d'une entreprise et utiliser ces données pour alimenter et renforcer le logiciel basé sur l'IA.

Souvent, cela signifiera comprendre comment la solution peut consommer les données non structurées et non nettoyées d'une entreprise, ce qui sera un défi majeur pour les fournisseurs de logiciels. Les équipes de vente devront être capables de définir les possibilités de leur outil et de ne pas survendre, car ne pas répondre aux attentes peut être plus coûteux qu'une vente perdue.

En vérité, il est simplement difficile pour les représentants commerciaux de suivre et de faire une diligence raisonnable intense dans chacun de leurs comptes, donc il y aura une grande opportunité pour les sociétés de conseil, les partenaires fournisseurs et les revendeurs à valeur ajoutée de capitaliser sur la vente de solutions contenant de l'IA. Ces entreprises peuvent avoir plus d'opportunités d'apprendre ce dont une entreprise a besoin avant de commencer le processus de vente, elles seront donc plus aptes à leur fournir l'outil basé sur l'IA exact dont elles ont besoin pour résoudre leurs problèmes.

Cependant, si un représentant commercial comprend les besoins de l'entreprise et les nuances de la façon dont leur produit résout ce problème en utilisant l'IA, ils auront une chance de dépasser largement leurs quotas. Les acheteurs voudront savoir comment l'IA intégrée contribuera à la transformation numérique de leur entreprise, donc prouver et vendre l'impact commercial est tout.

3. L'apprentissage machine en tant que service aidera à la croissance de l'IA intégrée

Il n'y a qu'un nombre limité de développeurs de logiciels ayant les connaissances et les compétences pour construire les modèles d'apprentissage machine nécessaires pour les produits d'IA intégrée, mais le besoin de ces employés est réduit par les fournisseurs de cloud d'entreprise. Amazon Web Services (AWS), Azure de Microsoft et Google Cloud Platform sont les trois principaux fournisseurs de plateformes numériques capitalisant sur les microservices, y compris l'apprentissage machine en tant que service.

Au cours de la dernière décennie, ces géants ont déplacé toutes leurs énormes infrastructures dans le cloud, ont tiré des leçons de ces processus et ont fourni aux entreprises extérieures un espace de centre de données avec une infrastructure en tant que service. Ce stockage cloud public est une raison majeure de la migration rapide des produits hérités vers le cloud : c'est tout simplement si facile. Le temps de configuration est considérablement raccourci avec ces microservices, et les entreprises ne paient que pour ce qu'elles utilisent. C'est simple, apparemment rentable et pratique.

Des choses similaires se produisent dans l'espace de l'apprentissage machine. En raison des données accessibles aux fournisseurs d'entreprise, ils sont capables de construire et de former leurs propres modèles d'apprentissage machine et sont responsables de certaines des avancées les plus rapides en IA.

Ces avancées vont de l'AlphaGo de Google DeepMind, capable de battre des champions du monde de "Go", à la capacité d'Amazon d'ajouter Alexa à ses produits pour fournir une interface utilisateur conversationnelle. Les entreprises prennent ces outils d'apprentissage machine et les fournissent à d'autres entreprises pour un abonnement mensuel, mais ils sont rapides et faciles à déployer et peuvent avoir un impact immédiat sur la transformation numérique d'une entreprise.

Par exemple, en fournissant les données d'image d'une entreprise à des produits comme Amazon Rekognition, Google Cloud Vision API, IBM Watson Visual Recognition ou Microsoft Computer Vision API, une entreprise peut former ses solutions à reconnaître et classer les images. La facilité et la rapidité de l'intégration de ces algorithmes d'apprentissage machine dans les produits logiciels augmenteront le nombre de solutions utilisant l'IA intégrée dans l'année à venir, et "l'apprentissage machine en tant que service" deviendra un terme courant à mesure que de plus en plus de développeurs de logiciels tireront parti des services.

4. L'Internet des objets utilisera l'IA intégrée pour créer des objets intelligents

L'IoT et l'IA figurent sur les listes de tendances technologiques depuis plusieurs années maintenant, mais en intégrant l'IA dans les appareils connectés à Internet, vous obtenez quelque chose d'encore plus puissant et bénéfique, des objets intelligents.

Ce concept figurait sur la liste des tendances de G2 pour 2017, mais il continuera d'être discuté dans l'année à venir à mesure que les entreprises continueront d'adopter la transformation numérique. L'IA intégrée pourra analyser les données IoT, qui seront une énorme quantité de données consommables à l'avenir, pour obtenir de meilleures informations exploitables. C'est ce qui permettra aux machines d'être prédictives plutôt que réactionnaires.

Les industries que cela pourrait impacter le plus sont apparemment plus traditionnelles, telles que la fabrication, l'agriculture, l'aviation, la santé et le transport maritime. Les entreprises B2B dans ces domaines peuvent tirer parti de l'intelligence intégrée en fournissant des produits et des machines qui sont prédictifs par nature en utilisant l'apprentissage machine.

L'IA intégrée dans le produit physique, disons un tracteur, peut alerter les propriétaires ou les entreprises des problèmes de maintenance avant qu'ils ne se produisent réellement. Cela permettrait au fermier d'économiser du temps et des ressources tout en garantissant un temps de fonctionnement maximal afin qu'il puisse maintenir sa récolte au mieux de ses capacités.

Je reviens à contrecœur à cette publicité d'IBM Watson (parce que qui veut une vidéo YouTube au milieu d'un article sur les tendances technologiques ?), mais c'est un très bon exemple d'intégration de l'IA dans les machines.

Prédictions finales

L'IA intégrée continuera de s'intégrer dans les applications logicielles en 2019, que les utilisateurs le sachent ou non.

Les équipes marketing feront des capacités d'apprentissage machine de leurs solutions la pièce maîtresse de leurs supports, tandis que les équipes de vente devront adapter leurs méthodes de vente en creusant davantage dans les données d'une entreprise et comment elles peuvent bénéficier de l'IA intégrée. Si les départements de vente ne s'adaptent pas, les consultants tiers auront une énorme opportunité d'aider à moderniser les entreprises en mettant en œuvre des applications intelligentes.

Le développement de l'apprentissage machine prospérera en 2019 grâce à l'utilisation de l'apprentissage machine en tant que service fourni par les fournisseurs de cloud computing d'entreprise. Presque tous les aspects de l'entreprise seront impactés par la mise en œuvre d'applications contenant de l'IA intégrée, y compris les espaces non logiciels, lorsque l'intelligence intégrée est combinée avec l'Internet des objets.

Une autre application importante de l'IA intégrée qui est passée inaperçue ? Parlons de la façon dont elle est renforcée par la technologie blockchain. Cette infographie de LiveTiles présente certains des principaux projets d'IA blockchain en 2019. Aucune de ces prédictions ne peut être révolutionnaire ou même se réaliser au cours de l'année prochaine. Cependant, si les acheteurs de logiciels et les entreprises sont sérieux au sujet de la transformation numérique, ils s'assureront de se renseigner sur les capacités d'IA d'un produit avant de l'acheter.

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