Commencer par un petit essai, ou traiter le processus en entier ?
Les preuves sur les pilotes qui n'atteignent jamais la production ne sont pas encourageantes. Un essai étroit est parfois la mauvaise forme pour le problème.
La question
Nous avons identifié un processus où l'IA pourrait aider. Nous pouvons mener un petit test circonscrit, prendre le processus entier avec ses exceptions et ses passages de relais, ou ne rien faire tant que nous ne l'aurons pas vu marcher ailleurs. Les données sur les pilotes qui n'atteignent jamais la production ne sont pas encourageantes. Qu'est-ce qui sépare un test dont on apprend quelque chose d'un test qui s'éteint en silence, et quand un pilote étroit est-il d'emblée la mauvaise forme pour le problème ?
La position de Counsel
Adoptez une approche holistique pour le processus complet, en intégrant les exceptions et les transferts, avec des métriques de succès claires dès le départ.
Verdict
Le verdict: Adoptez une approche holistique pour le processus complet, en intégrant les exceptions et les transferts, avec des métriques de succès claires dès le départ.
Ce qui fait pencher la décision
2 critère(s) sur 3 tranché(s) sur des preuves citées. 1 sans preuve dans un sens ni dans l'autre.
| Critère | Penche vers | Preuves |
|---|---|---|
| Chances d'atteindre une utilisation quotidienne | Prendre en charge l'ensemble du processus | 95 % des pilotes d'IA générative n'atteignent jamais la production roughly 95% of embedded or task-specific generative AI pilots never make it into production. environ 95 % des projets pilotes d'IA générative embarquée ou spécifique à une tâche n'atteignent jamais la production. 95 % des pilotes d'IA générative n'ont généré aucun rendement mesurable roughly 95% of enterprise generative-AI pilots delivered no measurable profit-and-loss return environ 95 % des projets pilotes d'IA générative en entreprise n'ont généré aucun rendement mesurable en termes de profits et pertes |
| Ce que nous apprenons dans tous les cas | Prendre en charge l'ensemble du processus | Plus de la moitié des entreprises citent la qualité des données comme principal obstacle over half of organizations cite data quality as their primary blocker to scaling agents, not model capability. plus de la moitié des organisations citent la qualité des données comme leur principal obstacle à la mise à l'échelle des agents, et non la capacité du modèle. L'évaluation et l'observabilité doivent précéder la sélection des modèles Before touching any code, before discussing about any models, any features, you have to think about when we build this system, how do we measure? What does success look like Avant de toucher à tout code, avant de discuter de tout modèle, de toute fonctionnalité, vous devez réfléchir à la manière dont nous allons mesurer le succès lorsque nous construirons ce système. |
| Perturbation pour les personnes qui effectuent le travail | Aucune preuve dans un sens ni dans l'autre |
Une session de codage non surveillée a coûté 3 762 $
Les pilotes d'IA échouent souvent en raison de coûts de déploiement non anticipés et d'un manque de gouvernance, transformant des expériences technologiques en gouffres financiers.
95 % des pilotes d'IA générative n'atteignent jamais la production
L'échec des pilotes est rarement algorithmique, mais découle de dettes structurelles accumulées lors du passage d'un environnement de démonstration à un environnement d'entreprise déterministe.
Plus de la moitié des entreprises citent la qualité des données comme principal obstacle
Les échecs de déploiement d'agents IA sont principalement des défaillances organisationnelles liées à des critères de succès flous et à un accès inadéquat aux données.
95 % des pilotes d'IA générative n'ont généré aucun rendement mesurable
Les défaillances graves des systèmes d'IA sont systémiques et se produisent lorsqu'un modèle probabiliste agit dans un environnement permissif sans vérification adéquate.
L'évaluation et l'observabilité doivent précéder la sélection des modèles
Le déploiement réussi d'une IA en production nécessite la mise en place d'un cadre rigoureux d'évaluation, de traçabilité et de gouvernance des données avant tout développement.
Lire un autre verdict
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