La semaine dernière, le MIT a publié un rapport pour s’assurer que tous les PDG sont droits. 95% des pilotes d’IA générés offrent un retour sur investissement nul. Voyons que, les startups de l’IA ont gagné environ 250 milliards de dollars en dollars de capital-risque au cours des 12 derniers mois, ne créant une valeur mesurable que 5% de ces projets.
Ceci est la définition d’une ruée vers l’or. Les investisseurs lancent des pelles sur des personnes qui promettent de frapper l’or numérique. Mais la plupart de ces prospecteurs ne savent pas pour quoi ils creusent.
Je dirige une entreprise de robotique qui construit des logiciels alimentés par l’IA pour certaines des industries les plus difficiles de la planète, y compris l’énergie, la défense, la fabrication, l’exploitation minière. Nous avons été amortis pendant des années, atteignant le statut de licorne il y a quelques mois à peine et nous sommes évalués à 1,25 milliard de dollars. Que ce soit Davos, Washington, DC ou le Moyen-Orient, les histoires sont les mêmes partout où moi. Les dirigeants sont vendus des rêves qui ne sont pas enracinés dans la réalité. Le battage médiatique est authentique. Les fondamentaux ont tort.
Pourquoi la plupart des pilotes d’IA échouent
La vérité difficile est: l’IA n’a pas échoué en raison d’algorithmes faibles. Échec dû aux données faibles.
Toutes les salles de réunion du Fortune 500 ont vu le terrain. Un pont de diapositives sophistiqué. Une démonstration éblouissante. Une promesse fondamentale de transformation. Cependant, les dommages à la surface peuvent être mortels. Les entreprises n’ont pas les données dont ces algorithmes ont besoin pour travailler.
Faible qualité de données. Données manquantes. Il n’y a pas de vérité fondamentale. C’est le vrai problème, pas les mathématiques. L’algorithme est aussi bon que le carburant que vous mettez. Et maintenant, la plupart des entreprises essaient de conduire Ferrari dans des réservoirs vides.
Si une installation d’énergie réduit le BTU et ne sait pas pourquoi ses actifs échouent ou comment améliorer la chaleur, comment pouvez-vous augmenter votre KWS?
Si le liant à 3 anneaux est un système d’exploitation, comment les fabricants peuvent-ils augmenter la production ou l’efficacité?
La plupart des gens en technologie ne comprennent pas à quel point le monde physique est analogue et à quel point les systèmes sont complexes. Edison a dit un jour: « La vision sans exécution est une hallucination. » C’est ce que l’IA fait avec ces pilotes.
Bits de l’atome: où commence le retour sur investissement réel
Mais l’IA n’est qu’une partie de l’histoire. La collecte de données est une histoire.
C’est pourquoi les robots et l’IA ont besoin les uns des autres. Les robots sur le terrain peuvent capturer une quantité illimitée de points de données. Pensez à l’échographie, aux vibrations, au cavalier, thermique, à la vision. Transformez le monde physique en un modèle numérique à haute fidélité. En outre, l’un des énormes corpus de données qui doivent être collectés est l’expertise en la matière vivant dans la tête et les mains de ceux qui maintiennent et dirigent le monde construit. humain. Ces intrants sont les ingrédients que l’IA peut finalement apprendre.
C’est là que la valeur est créée. Il s’agit de transformer un atome en un peu. C’est la différence entre un classeur de rapports d’inspection emballés dans un classeur et une carte numérique complète de l’infrastructure qui permet à l’IA de faire son travail. Avec sa fondation, l’IA n’est pas seulement une démonstration flashy, elle empêche l’échec, prolonge la durée de vie des actifs, réduit les émissions, sauve des milliards et crée des milliards de milliards.
Géopolitique de l’IA
La recherche du MIT n’était pas seulement un drapeau rouge pour une entreprise, c’était un drapeau national. La compétition pour l’hégémonie de l’IA est vraiment une concurrence pour l’énergie et les capacités industrielles.
Les modèles AI fonctionnent avec de la puissance, pas avec du battage médiatique. Un pays qui sécurise les ressources énergétiques et numérise les bases industrielles gagnera ce siècle. C’est pourquoi nous avons déplacé notre attention aux États-Unis et au Moyen-Orient, des régions que nous comprenons que l’énergie et les données ne sont pas un problème secondaire. Ils sont essentiels à l’effet de levier mondial.
Des grilles peu fiables, des infrastructures en ruine et des usines inefficaces sont plus que des problèmes économiques. Ce sont des vulnérabilités. Si l’Amérique ne résout pas l’écart de données dans le monde physique, nous risquons de prendre du retard sur nos concurrents qui sont prêts à travailler dur pour construire des systèmes de premières principes.
L’avenir appartient aux créateurs de données
C’est à emporter. Les soi-disant bulles d’IA ne apparaissent pas parce que l’IA est inutile. Trop d’entreprises pop parce qu’elles ont essayé de stimuler le travail acharné dans la création de données.
Le gagnant est quelqu’un qui comprend que posséder des données signifie posséder une IA. Les algorithmes vont et viennent. Les données sont durables.
Lorsque je parle aux clients de l’énergie, de la défense et de la fabrication, je ne leur demande pas d’essayer mes outils dans une boîte à outils surpeuplée. Je les invite à être « natifs de l’IA ». Ainsi, le partage de données avec ma plate-forme vous apportera 10 fois plus de données avec des robots, des capteurs, des ingénieurs de déploiement vers l’avant, et vous deviendrez votre propre entreprise de l’IA lucrative qui fera de l’acier, du MW, de l’huile ou de l’équipement militaire.
Donc, c’est une question que chaque PDG devrait poser lorsqu’il propose une solution d’IA à quelqu’un ensuite. « Quels types de données cette IA utilise-t-elle réellement? »
Si la réponse est vague, partez. Sans les bonnes données, quelle que soit la sophistiquée de la hauteur, le ROI sera nul. chaque. célibataire. temps.
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