Avec autant d'enthousiasme pour les progrès rapides que nous avons réalisés dans l'utilisation des LLM cette année, certaines des barrières et des goulots d'étranglement restants ont tendance à se perdre dans le shuffle.

Comme pour toutes les technologies antérieures, les entreprises doivent introduire un projet d'IA de la bonne fa?on. La fa?on dont je l'ai entendu dire est que les nouveaux flux de travail et les outils doivent être une aide, pas un obstacle, à une entreprise.

Nous en parlons souvent comme un problème de productivité - s'il est correctement institué, le nouveau projet aidera les travailleurs à être plus productifs, confiants et en plus de leur travail. Si cela se fait mal, il peut les embaucher dans une faible productivité et inhiber en fait le travail qui doit être fait.

Parlons de certains des problèmes spécifiques que j'ai entendus discutés dans les panels et dans les interviews de l'industrie de l'IA, en 2025.

Manque d'adhésion et d'enthousiasme

C'est une autre fa?on dont l'IA suit toutes les autres technologies antérieures. Oui, c'est une technologie plus puissante avec beaucoup plus de polyvalence pour la mise en ?uvre - mais vous avez toujours besoin de l'adhésion des parties prenantes. Sinon, vous partez d'une position de faiblesse, et c'est une bataille difficile.

Cette pièce substitutive parlant de défis courants utilise l'expression ?faible adoption des utilisateurs?, ce qui signifie essentiellement que les gens ne choisissent pas d'utiliser un nouvel outil ou un nouvel outil d'IA.

Cela est à lui seul un problème de base pour l'entreprise AI.

Directives trop larges

Supposons que quelqu'un dans une entreprise ordonne à tout le monde de ?tout déplacer vers l'IA?.

Il y a quelques problèmes potentiels avec cela. Premièrement, il y a un manque de clarté sur ce que ces directives signifient. Il y aura également probablement beaucoup d'efforts de chevauchement et de redondance, ainsi que du chaos à l'intérieur des départements.

Il est préférable de créer un plan stratégique détaillé et de partir de là.

Manque de soutien et de maintenance

à certains égards, il est plus facile de créer une initiative que de le gérer.

C'est là que ce problème suivant entre en jeu - Supposons que quelqu'un en interne ou un fournisseur ait imaginé et construit une sorte de programme d'IA, mais comme il est en production, il y a des problèmes d'adoption et d'utilisation. Les utilisateurs ont des questions - et ce sont souvent des personnes de première ligne utilisant les outils pour les processus commerciaux vitaux.

à qui allez-vous pour reprendre ces questions?

Si chaque département dit ?ce n'est pas notre problème?, vous avez une situation intraitable entre vos mains.

C'est donc quelque chose d'autre à rechercher: non seulement le support dans les phases initiales, mais le soutien plus tard à mesure que les systèmes d'IA font partie des flux de travail et des processus métier.

Agents d'IA et remplacement humain

Ce problème commence par une grande question - les agents de l'IA remplaceront-ils les humains?

Vous pouvez consulter cette entrée de nul autre que Bill Gates, où il suggère que nous ?n'aurons pas besoin d'humains? pour la plupart des choses à mesure que l'IA devient ascendant.

"Il y aura certaines choses que nous nous réservons pour nous-mêmes", a déclaré Gates à propos des initiatives humaines. ?Mais en termes de fabrication de choses et de déplacer des choses et de cultiver de la nourriture, au fil du temps, celles-ci seront essentiellement résolues des problèmes.?

Pour plus, vous pouvez écouter une édition récente de l'un de mes podcasts préférés, AI Daily Brief avec Nathaniel Whittemore.

Whittemore parle avec Nufar Gaspar et suggère que les agents de l'IA remplacent intrinsèquement les humains. En d'autres termes, parce qu'ils sont si naturellement capables, il est facile pour les entreprises de les brancher et de se débarrasser de l'humain qui faisait le travail auparavant.

?Je pense que les agents sont intrinsèquement plus remplacés que l'augmentation, du moins en termes de la fa?on dont les gens pensent à leur sujet?, soutient-il. "Actuellement, vous savez, avec les agents, le retour sur investissement que les entreprises recherchent des agents est:" Peut-être-ils faire une chose à moindre co?t, efficacement, plus rapidement que notre peuple? ""

Il note que les entreprises peuvent choisir de réinvestir dans le potentiel humain ou non.

"Ce que cela ne dit pas, c'est comment les entreprises vont choisir d'utiliser ces nouveaux gains d'efficacité", ajoute-t-il. ?Vont-ils simplement réduire les effectifs, ou vont-ils réinvestir le temps des gens qui est désormais libéré dans une nouvelle croissance comme ?a? Vous savez, chaque entreprise doit prendre ces décisions.?

Cet écart entre la théorie de l'IA en tant qu'assistance, et la réalité des remplaceurs agents, est un gros problème potentiel dans toute entreprise.

Lavage de l'IA

C'est un peu un problème différent qui n'a pas autant à voir avec l'intégration des entreprises et a beaucoup plus à voir avec la marque et la réputation de l'entreprise.

L'idée de base est que les entreprises doivent être sincères en ce qui concerne l'adoption de l'IA et pas seulement le service des lèvres à ce type d'initiative. Voici quelques-uns de nos propres Forbes rendant compte du sujet de Sujai Hajela il y a quelques années. Une grande partie est toujours applicable maintenant. (Et voici plus de CNN).

Le ?lavage de l'IA? est synonyme de toute autre chose comme le greenwashing, où les entreprises pourraient prétendre être plus écologiques qu'elles ne le sont. C'est juste une meilleure pratique pour éviter ce type de décalage, et l'idée qu'une entreprise pourrait ne pas ?pratiquer ce qu'elle prêche?.

Ignorer l'éthique de l'IA

à maintes reprises, nous voyons les entreprises avancer avec les projets d'IA sans penser à l'éthique de la chose - biais, problèmes de confidentialité, etc.

Les principaux chiffres du monde de la technologie ont mis en garde contre la sortie de l'éthique de l'équation. Cela comprend des voix comme Bill Gates et Elon Musk au début de la révolution de l'IA, ainsi que d'autres plus récemment qui mettent en garde contre l'intersection de l'IA avec la vie privée et la propriété des données humaines.

Manque de cybersécurité

Les systèmes d'IA doivent également être utilisés de manière sécurisée.

Pour en revenir au podcast, Whittemore parle de conformité à des normes comme HIPAA et le RGPD européen. Tout cela est tout aussi important dans la mise en ?uvre et la conception de l'IA.

Manque de bonne politique

Autrement dit, les entreprises ont besoin d'une bonne feuille de route pour réussir.

Encore une fois, l'IA est unique dans sa portée, mais pas unique dans certaines des meilleures pratiques que les entreprises devraient s'appliquer. Tout est moins efficace sans un bon plan, les entreprises doivent donc s'assurer que l'IA se profile dans leur planification d'entreprise de manière concrète et définissable.

C'est tout pour l'instant: pensez à ces recommandations courantes en ce qui concerne l'adoption de l'IA dans l'entreprise.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!