Le développement de l'intelligence artificielle (IA) au cours des 25 dernières années devrait nous rendre très curieux de l'avenir. L'intérêt pour l'IA et d'autres technologies haut de gamme augmente dans presque tous les secteurs industriels, la plupart des entreprises se tournant vers les technologies numériques pour améliorer l'efficacité et la productivité opérationnelles, améliorer les stratégies de maintenance et optimiser les services publics pour contribuer à une plus grande durabilité.
Mais d'abord, pour atteindre tous ces objectifs, il faudra surmonter les barrières culturelles et organisationnelles, y compris la résistance au changement, les valeurs et les mentalités. Le changement doit venir de l'intérieur, et les améliorations doivent être apportées rapidement, et non après l'amélioration de l'économie. Les compétences acquises donneront également à l'entreprise un avantage concurrentiel.
En outre, d'autres défis liés aux données doivent être relevés, tels que la collecte et la qualité des données, les infrastructures, les réglementations gouvernementales et la gouvernance des données.
Cependant, 76% d'entre eux ont admis qu'ils travaillaient à étendre l'adoption de l'IA. À l'heure actuelle, il n'y a peut-être pas de plan pour transformer la preuve de concept en production et à grande échelle, donc pour la plupart des industries, la transition devient un combat.
En intégrant l'IA dans les principaux processus métier, les flux de travail et les parcours des clients, elle peut optimiser ses opérations quotidiennes et ses tâches de prise de décision.
Dans les compétences en ingénierie également, les défis démographiques sont plus présents que jamais. Comment transmettez-vous l'expertise et l'expérience, l'attitude au travail, la rigueur et la qualité, la fiabilité et la loyauté à la prochaine génération d'ingénieurs ? Dans un monde idéal, des solutions numériques bien mises en œuvre apportent d'énormes avantages aux entreprises, et la dernière génération d'ingénieurs serait des natifs du numérique.
Afin d'utiliser efficacement l'IA et d'atteindre finalement l'objectif de la transformation numérique, la première étape doit être de planifier correctement. Les décideurs doivent avoir une vue d'ensemble et rechercher des mesures rapides et fondées sur la valeur.
