Les agents d’IA se pencheront bientôt sur les décisions commerciales, prédit Gartner.
D’ici 2027, la moitié de toutes les décisions commerciales seront soutenues ou automatisées par des agents d’IA. C’est ce qui ressort des prévisions de Gartner, présentées lors du Sommet sur les Données et l’Analytique à Sydney. Le cabinet d’études met également en garde contre les risques croissants liés aux données synthétiques et souligne l’importance de la littératie en IA chez les dirigeants.
Les agents d’IA et les données synthétiques nécessitent une gouvernance rigoureuse
Gartner affirme que ce que l’on appelle « l’intelligence décisionnelle », une combinaison de données, d’analytique et d’IA, soutient de plus en plus souvent des décisions complexes. Les agents d’IA peuvent jouer un rôle en automatisant les analyses et la collecte de données. Cependant, leur efficacité dépend fortement d’une bonne gouvernance et d’une gestion des risques adéquate. Sans connaissances humaines et littératie des données, des erreurs restent possibles.
En outre, Gartner prédit que 60 pour cent des responsables des données et de l’analytique connaîtront des problèmes critiques dans la gestion des données synthétiques d’ici 2027. Ces données, souvent générées pour l’entraînement de l’IA, offrent des avantages tels que la protection de la vie privée et la variété, mais comportent également des risque « s. Sans une représentation précise et une intégration correcte, les modèles d’IA peuvent devenir sujets aux erreurs. Selon Gartner, les métadonnées jouent un rôle clé dans la gestion de ces risque » s.
La littératie en IA devient importante
Selon Gartner, les entreprises qui investissent dans la littératie en IA de leurs dirigeants surpasseront en moyenne de 20 pour cent leurs concurrents qui ne le font pas. Les dirigeants doivent mieux comprendre l’IA pour prendre des décisions responsables concernant les investissements futurs. Des programmes de formation pratique avec des prototypes peuvent être utiles à cet égard.
Gartner souligne également l’importance de données sémantiquement correctes. Une mauvaise sémantique conduit à des résultats imprécis et à des coûts plus élevés dans l’IA générative. Les organisations qui orientent leur gestion des données vers des métadonnées actives peuvent réaliser une précision des modèles jusqu’à 80 pour cent supérieure et des coûts 60 pour cent inférieurs.
De plus, Gartner s’attend à ce que d’ici 2029, un conseil d’administration sur dix utilisera l’IA pour évaluer les décisions stratégiques des dirigeants. Cela souligne l’importance de directives claires pour l’utilisation de l’IA et la gouvernance au plus haut niveau de l’organisation.
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