Découverte d’opportunités

Monétiser l’intelligence artificielle

Vin Vashishta

Technical Strategist

Premiers pas

Chasser les opportunités

 

  • Identifier des opportunités de valeur client, liées aux données métier.
  • Équilibrer les coûts entre génération de produit et création de données.
  • Viser des coûts de données plus faibles pour de meilleures marges.
Monétiser l’intelligence artificielle

Deux faces

  • Chercher des opportunités à forte valeur au-delà des plus évidentes.
  • Exploiter les données de toutes les activités pour développer des produits.
  • L’accès à des données variées est crucial pour découvrir des opportunités.

Deux faces

Monétiser l’intelligence artificielle

Accès aux données

 

Qu’est-ce qui génère des données ?

  • Employés au travail
  • Clients utilisant les produits
  • Expériences

Certaines données sont difficiles à collecter, ce qui limite la création et la livraison de valeur par l’analytique.

Génération de données

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Dynamiques des données : innovation interne

  • Les processus et workflows internes génèrent des données, essentielles pour créer de la valeur.
  • Le manque de technologie limite l’accès à ces données et freine la valeur.
  • Réévaluer la découverte d’opportunités en intégrant accès et coûts des données.
  • Définir la génération et la captation de données actuelles dans l’entreprise.

Données internes

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Autonomiser l’entreprise

Autonomiser l’entreprise

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Transition

Changement de plan

 

  • L’accès au contexte métier et client est essentiel pour que les modèles apprennent le domaine.
  • La découverte d’opportunités doit s’aligner avec la technologie et la captation de données existantes.
  • Passer des évidences aux opportunités « juste adaptées » pour une découverte efficace.
Monétiser l’intelligence artificielle

Passons à la pratique !

Monétiser l’intelligence artificielle

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