Données et pilotage
IA dans les PME : Business Case au lieu de Hype d'outils
Comment les PME évaluent les projets d'IA avec valeur de départ, coûts complets, critères de qualité et résultats commerciaux, au lieu de confondre utilisation et impact.
IA et automatisation
Utiliser l'IA là où la tâche et la responsabilité sont claires.
Pour les entreprises qui souhaitent tester des applications appropriées et prendre en compte les connaissances, les données, la validation et les responsabilités dès le départ.
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Commencer par la bonne question.
Un processus d'IA utilisable nécessite plus qu'un outil. Les contributions aident à délimiter les cas d'utilisation, à valider les résultats et à créer les conditions organisationnelles. Les sujets juridiquement variables sont classés avec un état reconnaissable.
- Quelle tâche convient à une première tentative ?
- Quelles connaissances et quelles données peuvent être utilisées ?
- Qui valide les résultats et est responsable des actions futures ?
IA et automatisation
Préparer l'automatisation de l'IA : sept questions avant de commencer
Avant l'automatisation de l'IA, la tâche, les connaissances, les données, les autorisations, la validation, la gestion des erreurs et l'utilité doivent être clarifiées. Ces questions déterminent si un processus...
IA et automatisation
Construire les connaissances de l'entreprise comme base de travail fiable
Dès que le savoir est régulièrement utilisé dans les ventes, le service, la rédaction ou les applications d'IA, sa qualité fait partie des opérations courantes. Les éléments essentiels sont ceux qui sont accessibles...
IA et automatisation
Pourquoi l'IA a besoin de connaissances d'entreprise fiables pour de bons contenus
Un modèle linguistique ne connaît pas automatiquement vos performances actuelles, vos décisions internes et vos limites techniques. Pour des contenus d'entreprise utilisables, il faut...
IA et automatisation
Intégrer l'IA générative de manière sensée dans les flux de travail existants
L'IA générative peut soutenir des étapes individuelles d'une tâche de connaissance, par exemple la structuration, la création de variantes ou la préparation d'un brouillon. Qu'il en résulte un...
IA et automatisation
Clarifier le processus avant l'automatisation
L'automatisation exécute des étapes de travail définies. Si les objectifs, les responsabilités ou les exceptions ne sont pas clairs, ces ambiguïtés sont transférées. Pour un...
IA et automatisation
Réglementer de manière pragmatique la responsabilité de l'IA dans l'entreprise
Dès que l'IA est utilisée régulièrement, des responsabilités concrètes sont nécessaires. Les employés doivent savoir quelles applications sont autorisées, quelles données sont utilisées…
IA et automatisation
Vérifier les résultats de l'IA : qui contrôle quoi et quand ?
La révision humaine doit être une tâche clairement définie dans le flux de travail de l'IA. Les critères d'examen, la compétence et la possibilité de modifier le résultat ou…
IA et automatisation
AI Act en entreprise : Transformer les règles en une approche claire de l'IA
L'AI Act concerne les entreprises en fonction de leur rôle et des applications d'IA concrètes. Une approche judicieuse consiste donc à avoir un aperçu des cas d'utilisation, des données…
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Qu'est-ce qui devrait s'améliorer concrètement chez vous ?
Décrivez votre situation de départ. Nous clarifierons quel soutien est judicieux et quelle pourrait être une approche appropriée.
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