Cependant, malgré cet engouement, de nombreuses entreprises peinent à concrétiser leurs projets d’IA, avec seulement 18 % parvenant à déployer plus de 20 modèles opérationnels sur les 51 projets proposés en moyenne.
Les principaux obstacles à cette exécution ne sont pas techniques, mais résident dans des inefficacités structurelles, telles que des systèmes fragmentés, des processus manuels obsolètes et un manque de standardisation.
Cela entraîne des retards dans le retour sur investissement et une frustration croissante des parties prenantes.
Les organisations performantes adoptent une approche proactive en intégrant des processus standardisés et en centralisant la documentation des modèles d’IA.
Elles automatisent les contrôles de gouvernance pour garantir conformité et traçabilité, ce qui leur permet d’améliorer considérablement leur efficacité opérationnelle.
En valorisant la gouvernance non en tant que contrainte mais comme un moteur d’innovation, ces entreprises parviennent à réduire le temps de mise en production et à maintenir un contrôle rigoureux sur leurs initiatives d’IA.
Ainsi, pour réussir, les entreprises doivent non seulement investir dans l’IA, mais également développer des capacités opérationnelles robustes pour maximiser le retour sur investissement.
