10 raisons pour lesquelles un «spécialiste de la croissance de l'IA» deviendra un véritable poste de marketing

Les progrès technologiques entrent dans la scène à un rythme sans précédent dans les temps modernes.

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En outre, la flexibilité croissante de ces avancées a alimenté leur application étendue pour guider le processus d'optimisation de domaines tels que les campagnes de marketing en ligne. Un type important de progrès se manifeste dans la prévalence de l'intelligence artificielle et de son proche apprentissage automatique.

Pour les non-initiés, la conception actuelle de l'intelligence artificielle (IA) tend à faire référence à un logiciel avec la capacité de réécrire et d'optimiser certaines parties de son être afin de mieux effectuer certaines tâches, qu'il s'agisse de jouer à Go, d'identifier des maladies graves ou de trier des images.

Cette branche de l'intelligence artificielle est plus sophistiquée, appelée apprentissage automatique. Google a investi une tonne de ressources dans l'exploration du potentiel de l'apprentissage automatique.

L'intelligence artificielle dans son ensemble possède certains aspects qui ne nécessitent pas l'apprentissage automatique pour fonctionner. Par exemple, les moteurs d’échecs n’utilisent pas l’apprentissage automatique et peuvent vaincre les meilleurs grands maîtres humains avec seulement un ensemble d’algorithmes et la puissance de traitement appropriée - que l’on trouve dans vos téléphones mobiles.

Examinons plus en détail les dix principales raisons pour lesquelles un poste de «spécialiste de la croissance de l’IA» ou de consultant pourrait devenir beaucoup plus populaire en ces temps propices par la technologie.

L'apprentissage automatique transformera des industries entières

L’approche originale de l’intelligence artificielle impliquait apparemment la découverte de nouveaux algorithmes et l’intégration manuelle de ces algorithmes dans un logiciel mis à jour qui indiquerait mieux la façon dont les humains abordent certaines tâches.

Cependant, l’apprentissage automatique nous donne la possibilité d’automatiser essentiellement ce processus en faisant en sorte que les machines effectuent le processus d’essai et d’erreur associé à une optimisation ultérieure par le biais d’un code auto-modificateur basé sur des erreurs.

Cependant, ne vous fiez pas à ma parole. La recherche menée par McKinsey Global Institute montre que jusqu'à 45% de toutes les tâches courantes peuvent être automatisées par la technologie, tandis que 80% de cette automatisation serait réalisée par les progrès de l'apprentissage automatique.

L'intelligence artificielle vit actuellement un changement de paradigme

L'intelligence artificielle commence à aller au-delà de ses racines naïves alors que les entreprises suscitent la demande de tâches de plus en plus complexes, gérées par des machines, ainsi que les énormes récompenses potentielles pour les concepteurs d'intelligence artificielle robuste et adaptable.

L’intelligence artificielle a une longue histoire, mais sa pertinence s’intègre de plus en plus dans nos vies avec l’avènement de l’ère technologique moderne.

Le développement de méthodes d’apprentissage automatique plus robustes

L’avènement de l’apprentissage automatique et même de l’apprentissage automatique (AML) s’enracine dans les grandes entreprises. Des applications populaires telles que Airbnb commencent à implémenter l’AML dans leurs modèles de valeur client à vie pour les invités et les hôtes.

Partout, les entreprises découvrent rapidement l'avantage concurrentiel que l'apprentissage automatique peut apporter à l'analyse de données.

Le potentiel non capitalisé actuel existe pour les systèmes d'apprentissage automatique et d'IA

En raison de la complexité technique du codage d'un algorithme d'apprentissage automatique qui permet d'obtenir des résultats rentables, de nombreuses entreprises ont échoué ou n'ont pas encore réussi à créer du code fonctionnel.

Par exemple, le même rapport de McKinsey Global Institute souligne le fait que de nombreuses applications d'analyse de données n'ont capturé qu'environ 30% de la valeur totale de leurs investissements en raison de nombreux obstacles industriels.

L'importance du Big Data dans le marketing réussi

Les mégadonnées ont de nombreuses applications dans le cadre de nombreux efforts opérationnels et marketing pertinents pour la plupart des entreprises.

Celles-ci consistent notamment en des réductions de coûts et de temps, en déterminant et en optimisant de nouvelles offres de produits, en recalculant le risque pour des portefeuilles de placement complets, etc. Cependant, afin de faire le calcul et l’interprétation mathématiques lourds, les méthodes d’apprentissage automatique deviendront de plus en plus pertinentes.

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L'apprentissage automatique se superpose au marketing

À mesure que notre société évoluera dans sa complexité technologique, le marketing devra également s'adapter en tant que domaine afin de prendre en compte ces avancées. L'apprentissage automatique a en réalité la capacité d'accompagner ce changement technologique, offrant aux spécialistes du marketing la possibilité d'automatiser la visualisation des données et même de guider les conversations marketing au moyen d'analyses contextuelles avancées.

Avantage concurrentiel comparatif

Un avantage concurrentiel est défini comme «une condition qui permet à une entreprise ou à un pays de produire un bien ou un service à un prix inférieur, de manière plus souhaitable pour les consommateurs».

Dans une atmosphère marketing et un climat économique à la fois récompensant et exigeant une innovation technologique, les entreprises qui tirent parti des progrès de l’apprentissage automatique vont sans aucun doute supplanter leurs concurrents dans des domaines similaires.

Augmentation de l'efficacité globale

Google a émis l'hypothèse que l'apprentissage automatique aurait un potentiel énorme pour augmenter l'efficacité informatique des unités de traitement en construisant des accélérateurs d'intelligence artificielle directement dans des puces. Les résultats préliminaires indiquent la possibilité pour les applications de réduire à la fois la consommation d'énergie et d'augmenter le taux de calcul de ces processeurs.

Spécialisation vers des données plus petites

Bien que l’apprentissage automatique puisse sembler être un développement technologique hors de portée des petites entreprises disposant de moins de moyens financiers pour s’enrichir en leur propre nom, des évolutions récentes ont montré que l’élaboration de méthodes plus pertinentes pour les petites entreprises.

Par exemple, Google a documenté un récent atelier sur l’apprentissage automatique des données par ordinateur, qui illustre quelques méthodes permettant d’obtenir les avantages habituels de l’apprentissage automatique, mais à plus petite échelle et pour des entreprises plus spécialisées.

AI peut aider à évaluer le retour sur investissement

Le retour sur investissement, ou retour sur investissement, devient essentiel pour optimiser certaines facettes du marketing en ligne. L'intelligence artificielle peut aider à la fois à l'évaluation et à l'amélioration du retour sur investissement en rationalisant les prévisions et la gestion des pipelines, en améliorant considérablement l'adoption de la gestion de la relation client et en réduisant le temps nécessaire à la saisie des données par les commerciaux.

Donc, en fin de compte, quelle est votre opinion sur l’IA? Ouais ou Nan?