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La clé pour libérer le pouvoir de l'IA> Magazine CEOWORLD

Nous savons comment nous voulons que nos entreprises fonctionnent. Les entreprises doivent être axées sur le client, réactives et numériques. Ils doivent fournir à chaque employé et client exactement ce dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin. Les données et la technologie pour ce faire sont disponibles dès maintenant. Et pourtant, trop souvent, les investissements dans l'intelligence artificielle (IA) ne tiennent pas ces promesses. Pourquoi?

Le problème que les PDG doivent comprendre est que l'IA construite sans discipline échoue. Cependant, lorsque l'IA «comprend» ce qui se passe dans une entreprise, cela devient plus qu'une amélioration incrémentielle. Il devient un contributeur clé à l'efficience et à l'efficacité globales.

Prenons le cas d'Allstate Business Insurance. L'assurance des entreprises est difficile à vendre. Par rapport à l'assurance habitation ou automobile, l'assurance entreprise protège contre une variété de risques (juridiques et physiques) pour une variété de types d'entreprises, des coiffeurs aux détaillants en passant par les fabricants de pièces d'avion. Cela crée un problème, car les dix mille petites agences d'assurance réparties aux États-Unis doivent vendre un produit qui soulève d'innombrables questions. Les agents commerciaux de ces sociétés ont fréquemment appelé les lignes d'assistance d'Allstate pour trouver des réponses.

Tous ces appels grignotaient les bénéfices d’Allstate. Chaque représentant avait besoin de 16 semaines de formation pour se mettre au courant, mais un roulement élevé signifiait un investissement continu dans de nouvelles formations. Les réponses n'étaient pas toujours cohérentes, ce qui générait un problème supplémentaire – les agents rappelaient une deuxième ou une troisième fois, espérant obtenir les réponses qu'ils préféraient.

Cela semble être le genre de problème sur lequel l'IA pourrait exceller, car elle couvre des défis complexes, exige de la cohérence et dépend d'un large ensemble d'informations complexes sous la forme de documents de politique. Ainsi, les dirigeants d'Allstate, y compris son président de l'époque, Mike Barton, ont lancé un projet de création d'ABIE – l'expert en assurance d'entreprise d'Allstate. Cette ressource IA était destinée à générer un répondeur cohérent et évolutif pour les agents d'assurance ayant des questions sur les politiques commerciales de l'entreprise.

En théorie, vous pourriez jeter tous les documents remplis de réponses à Allstate dans une grande trémie et dire à l'IA de rechercher tout ce dont elle avait besoin. Mais cette idée ignore une étape clé. Toute IA consommant ces informations a besoin d'un modèle interne des activités d'Allstate – un modèle qui comprend, par exemple, que «clients» signifiait la même chose que «clients» et que les banques sont des institutions financières, mais pas les concessionnaires automobiles, ni conseillers financiers. Le modèle devrait également inclure des connaissances sur les types de produits d'assurance, les types de risques et les réglementations qui varient selon l'État ou la ville – et la façon dont toutes ces variables sont liées et interagissent entre elles.

La clé pour créer ABIE de telle manière qu'il puisse comprendre tout cela était la création d'un ensemble de classifications appelées taxonomies – taxonomies des types d'entreprises et des types de risques, par exemple. Ces taxonomies étaient reliées entre elles dans une structure appelée ontologie. L'ontologie est le modèle de l'entreprise, et c'est ce qui permet à un système comme ABIE d'ingérer un document de politique ou d'autres informations, de le représenter en interne comme une collection de contenu précieux et, plus important encore, de pouvoir faire apparaître ce contenu lorsqu'il s'applique à la question d'un agent.

ABIE a mis un an à construire. Mais une fois lancé, il est devenu une ressource clé. Les volumes des centres d'appels ont baissé de 10%, car les agents vendant à des clients potentiels ont réalisé qu'ils pouvaient obtenir rapidement des réponses du système en ligne. Les rappels ont chuté parce que les agents obtenaient une bonne réponse cohérente au premier appel. Le personnel du centre d'appels se a commencé à utiliser ABIE comme ressource et a pu devenir productif en seulement 12 semaines au lieu de 16. «Nous considérons ABIE comme un gigantesque facteur de réussite pour Allstate Business», a déclaré Barton. Et Allstate a finalement mis ABIE en ligne où n'importe qui – y compris les clients potentiels d'Assurance commerciale Allstate – pouvait accéder aux réponses lui-même.

L'IA est plus productive lorsqu'elle est basée sur une ontologie

L'IA ne peut pas partir de zéro. Il s'appuie sur les structures et l'architecture de l'information. Intelligence artificielle commence avec l'architecture de l'information. En d'autres termes, il n'y a pas d'IA sans IA.

L'IA ne fonctionne que lorsqu'elle comprend l'âme de votre entreprise. L'ontologie est la clé de cette compréhension. C'est une représentation de ce qui compte au sein de l'entreprise et de ce qui la rend unique, y compris les produits, services, solutions, processus, descripteurs clients, structures organisationnelles, méthodes et tous les types imaginables de données et de contenu. Si vous le construisez correctement et l'appliquez de manière appropriée, cela fait la différence entre la promesse brute de l'IA et la réalisation durable de cette promesse.

Une ontologie est une représentation cohérente des données et des relations de données qui peuvent informer et alimenter les technologies de l'IA. Il comprend des éléments qui ont été décrits précédemment avec les termes modèles de données, modèles de contenu, modèles d'informations, architecture de données / contenu / informations, données de base ou métadonnées. Mais c'est plus que chacune de ces choses en soi.

Vous ne pouvez pas acheter une ontologie auprès d'un fournisseur de technologie, car elle est propre à votre secteur et à votre entreprise. Sa construction nécessite un processus systématique du type de celui qu'Allstate Business Insurance et ma société ont entrepris de classer et d'organiser toutes les informations au sein de cette société. La construction est un processus étape par étape qui commence par observer comment l'entreprise résout les problèmes (comme les questions posées aux agents du centre d'appels d'Allstate Business), imaginer des moyens meilleurs et plus productifs d'organiser ces solutions, identifier qui utilise ces solutions, et construction de cas d'utilisation détaillés. Avec ce travail accompli – et c'est, pour toute entreprise de taille décente, un effort majeur – vous pouvez développer des principes d'organisation pour les données et le contenu.

Il est également possible d'adopter une approche ascendante et centrée sur les données, en observant toutes les données que l'entreprise utilise et en les organisant en un ensemble maître de taxonomies qui, ensemble, constituent la base de l'ontologie.

Quelle que soit l'approche que vous adoptez, vous créerez un atout rentable de multiples façons. Comme Allstate Business Insurance l'a trouvé avec ABIE, un système pour organiser et comprendre toutes les données devient précieux pour plusieurs publics, et vous pouvez le faire évoluer pour englober plus de problèmes et de solutions. Et avec une ontologie sur laquelle s'appuyer, vous pouvez appliquer l'IA de manière durable à mesure que la technologie s'améliore et que les données s'enrichissent.

Il est certainement possible d'appliquer l'IA sans faire tout ce travail. Mais les solutions ponctuelles de l'IA échouent presque toujours – parfois tout de suite, et parfois un peu plus tard lorsqu'il devient clair qu'elles ne font qu'ajouter une couche de complexité à un ensemble de problèmes déjà complexes. Vous ne pouvez pas construire un bâtiment moderne sur une vieille fondation pourrie. Et vous ne pouvez pas vraiment tirer parti de la puissance de l'IA à moins qu'elle ne soit construite sur la base d'une ontologie qui modélise ce qui compte dans l'entreprise.


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