Image: Stock Gorodenkoff/Adobe Les responsables de l’analyse et des données disent qu’ils sont incapables de répondre aux attentes élevées des chefs d’entreprise en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine parce qu’ils sont sous-effectifs et sous-équipés, selon un nouveau rapport intitulé Build A Winning Data Analytics Encens : Stratégies de niveau C pour un moteur à revenu ML .

Dans une enquête menée par Wakefield Research au nom de Domino Data Lab aux États-Unis, 95 % ont déclaré que le leadership de l’entreprise s’attendait à ce que les investissements dans les applications AI et ML soient payants avec la croissance des revenus. Un tiers (33%) s’attendent à une augmentation des revenus qui représente un pourcentage à double chiffre.

Selon l’étude, seulement 19% des CDO et des CDAO interrogés ont déclaré avoir les ressources nécessaires pour répondre aux attentes de leurs patrons, et 29,4% ont déclaré qu’il y avait une « pénurie significative » dans le personnel, le financement et les ressources technologiques dont ils avaient besoin pour stimuler la croissance des revenus en utilisant AI et ML.

Une pénurie de compétences en technologie a été identifiée comme une préoccupation majeure, puisque 87 % des répondants ont déclaré qu’ils n’étaient pas en mesure de recruter et d’assumer des rôles en science des données entravent la capacité de leur organisation à innover sur le terrain.

De même, 81 % des répondants ont indiqué que leurs outils actuels n’avaient pas la possibilité de mesurer pleinement l’impact de leurs initiatives en matière d’IA/ML sur les revenus, laissant les équipes de données « aveugles » à leurs applications.

Aller à :

• Pourquoi les CDO et les CDAO veulent plus de pouvoir d’achat
• Déplacement des applications « défensives » à « offensives »
• Le risque de sous-équipement des équipes de données
• Comment les chefs d’entreprise peuvent combler ce fossé
• Méthode d ’ enquête Pourquoi les CDO et les CDAO veulent plus de pouvoir d’achat

Les budgets — et plus précisément les responsables des budgets — ont été identifiés comme l’un des principaux points d’adhérence pour les OACC et les AAC.

Près des deux tiers (64 %) des répondants ont indiqué que le service informatique de leur entreprise contrôlait la majorité des décisions sur les plateformes de données, les équipes de données et d’analyse n’ayant qu’un mot à dire dans environ 56 % des achats.

Les OACC et les OACD ont fait allusion à des priorités concurrentes entre les équipes de données et d’analyse et le département de l’informatique lorsqu’il s’agit de dépenses technologiques : 99 % ont dit qu’il était difficile de convaincre l’informatique de concentrer les budgets sur les initiatives de la science des données, de la ML et de l’IA plutôt que sur les domaines traditionnels de l’informatique comme la sécurité, l’interopérabilité et la gouvernance.

Les responsables des données ont suggéré que l ’ absence de contrôle des achats avait un effet sur la dotation et l ’ embauche, 99% des OACC et des AAC ayant indiqué qu ’ ils n ’ étaient pas en mesure de fournir aux équipes de données et d ’ analyse leurs outils de choix avaient un impact négatif sur leur aptitude à embaucher, à conserver et à acquérir des compétences techniques.

Déplacement des applications ‘défense’ à ‘offensive’

Les OACC et les OACC se sentent encore plus pressés de contrôler les initiatives AI/ML de leur organisation maintenant que les dirigeants d’entreprise veulent faire une utilisation plus novatrice de leurs données, l’étude a révélé.

Les deux tiers (67%) des répondants ont déclaré que leur stratégie passait d’une posture «défense» qui centrée sur la gestion des données, la gouvernance, la conformité et la modernisation de l’intelligence d’affaires à une stratégie plus «offensive» qui visait à stimuler une nouvelle valeur d’entreprise grâce à des applications innovantes d’IA et de ML.

Ainsi, 98 % des responsables de données ont convenu que la vitesse à laquelle les organisations pourraient développer, exploiter et améliorer les applications de l’IA/ML serait « déterminante qui survit et qui prospère au milieu de défis économiques persistants. ”

En raison de cela, 67 % des OACC et des OACC ont estimé qu’il était « temps de prendre les rênes de l’informatique » pour empêcher leur organisation de tomber derrière, et Domino Data Lab concluant que les services informatiques « n’ont pas le mandat de conduire l’innovation AI/ML. ”

Les risques de sous-équipement des équipes de données

En plus de tomber derrière les rivaux et de manquer sur de nouveaux flux de revenus axés sur les données, les équipes de données mal équipées sont confrontées à des risques plus immédiats : 46 % des OEC et OACI interrogés ont admis qu’elles n’avaient pas les outils de gouvernance nécessaires pour empêcher les équipes de données d’introduire des risques dans l’organisation, tandis que 44 % ont estimé qu’un manquement à leur application AI/ML pourrait entraîner des pertes de revenus de 50 millions de revenus.

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«Aujourd’hui, le vaste et rapide paysage réglementaire, associé à de nombreuses initiatives de science des données d’entreprise, signifie qu’un manque d’IA fiable pourrait coûter des dizaines de millions», a déclaré le rapport.

Kjell Carlsson, responsable de la stratégie de la science des données et de l’évangélisation chez Domino Data Lab, a déclaré que les conclusions étaient «sobering» et a mis en garde contre les responsables de la presse à faire plus avec moins.

« Les dirigeants luttent contre les difficultés persistantes d’embauche et de maintien du talent en science des données, en faisant de l’informatique un investissement prioritaire dans l’IA/ML sur des priorités traditionnelles comme la gestion des données, et les faibles capacités de gestion et de gestion des modèles AI/ML », a déclaré Carlsson. « Les rôles de l’ACJ et de l’ODC sont déjà notoires pour leur rotation rapide, et cet écart croissant entre les attentes et la capacité de fournir ne se limite pas à leur espérance de vie. ”

Comment les chefs d’entreprise peuvent combler ce fossé

Carlsson a exhorté les chefs d’entreprise à investir dans la capacité de leurs organisations d’élargir le développement et le déploiement de nouvelles applications basées sur l’IA/ML dans plus de parties de l’entreprise.

En outre, afin d’attirer et de conserver le talent, les organisations devraient investir dans la fourniture de scientifiques de données avec la « large gamme d’outils » sur lesquels elles sont formées, plutôt qu’une poignée d’outils exclusifs dictés par le service informatique.

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« Pour accélérer le temps à la valeur et à l’impact, ils doivent investir dans des plateformes MLOps qui couvrent le cycle de vie du modèle ML de bout en bout, du développement au déploiement, au suivi et au recyclage », a déclaré Carlsson. « Pour y parvenir, les OACCD et les OACC doivent établir un alignement et un partenariat de travail étroit avec les TI. Si cela n’est pas possible, ils n’ont d’autre choix que de mettre en œuvre ces plateformes elles-mêmes. ”

Méthode d ’ enquête

L’enquête de Domino Data Lab a été menée par Wakefield Research auprès de 100 responsables de l’analyse des données auprès des entreprises américaines avec plus de 1 milliard de revenus annuels entre le 5 et le 18 décembre 2022, en utilisant une invitation par courriel et une enquête en ligne. Selon Domino Data Lab, la marge d’erreur pour l’étude était plus ou moins 9,8%.

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