Lorsque l'IA et la blockchain fusionnent, attendez-vous d'abord à quelque chose de banal

Tout le monde veut savoir commenttechnologies blockchain et IA générativetout se passera bien, alors permettez-moi de spéculer.

Des dîners de famille aux après-midis de week-end, j'ai passé beaucoup de temps ces six derniers mois à jouer avec des outils d'IA générative et à réfléchir à la façon dont ils vont changer « tout ». Je suis de plus en plus certain qu'ils auront un impact, mais il ne sera T aussi énorme ni aussi rapide que certains pourraient le penser, en particulier dans l'entreprise.

Commençons par toutes les raisons pour lesquelles l’IA générative va prendre du temps pour réellement atteindre l’échelle dans les processus d’entreprise et avoir un impact mesurable sur la productivité. Tout d’abord, les entreprises atteignent l’échelle en mettant en œuvre des contrôles de processus, puis en automatisant les systèmes. De la gestion des stocks à l’embauche, la clé de la mise à l’échelle des systèmes d’entreprise est la capacité à déplacer les efforts de travail des personnes des transactions ou activités individuelles vers la gestion des processus de bout en bout.

Paul Brody est le responsable mondial de la blockchain chez EY et chroniqueur CoinDesk .

Prenons un exemple simple, comme le réapprovisionnement d'une épicerie en produits alimentaires. Les systèmes d'entreprise et les systèmes de point de vente (POS) au détail ont été soigneusement intégrés au fil des ans pour réapprovisionner automatiquement les articles en rupture de stock et, plus important encore, prévoir et planifier systématiquement pour éviter toute rupture de stock.

Les systèmes d’IA générative, en revanche, ne sont pas très efficaces pour exécuter de manière rigoureuse et cohérente la même tâche à plusieurs reprises avec une grande précision. Posez à un système d’IA générative des questions similaires mais pas identiques et vous obtiendrez peut-être des réponses très différentes. Ce type de variance brise les processus métier fondés sur la cohérence des entrées.

Les systèmes d’IA générative sont très efficaces pour générer de nouvelles idées et le faire à une vitesse fulgurante, mais la transformation des entreprises repose en grande partie sur la gestion du changement, tant au niveau des personnes que des systèmes. Les écosystèmes d’entreprise ont tendance à se transformer à peu près au même rythme que les composants les plus lents de l’écosystème, et non pas les plus rapides.

Un bon exemple de cela vient des débuts du commerce en ligne. Il a rapidement été possible de créer des boutiques en ligne et d'accepter les paiements par carte de crédit. Cependant, l'expédition et l'emballage ont été conçus et optimisés pour un monde de livraisons de palettes aux magasins. Dans la mesure où les entreprises disposaient même de catalogues numériques, elles n'avaient T de photos des produits. Aucun responsable d'épicerie n'a besoin de savoir à quoi LOOKS une boîte de soupe. Ils le savent déjà. Ils sont dans le magasin tous les jours. En conséquence, le commerce électronique a décollé beaucoup plus lentement que prévu, freiné non pas par le Web, mais par les entrepôts et les systèmes logistiques.

Comme le commerce électronique, les systèmes d’IA générative s’infiltreront dans les systèmes d’entrepriseTechnologies blockchainet ils finiront par très bien fonctionner ensemble, mais les progrès seront guidés par une conception et une intégration minutieuses, et non par une adoption rapide et massive. Alors que les consommateurs sont souvent capables d'adopter largement les nouvelles technologies en une décennie environ, il faut généralement environ 25 ans aux entreprises et nous devrions probablement nous attendre à la même chose avecL'IA générative et son intégration avec la Technologies blockchain.

Un regard sur le bon côté des choses

Maintenant que nous avons éliminé les mauvaises nouvelles, permettez-moi de me concentrer sur les domaines dans lesquels nous verrons l’impact le plus spectaculaire de la façon dont ces deux technologies fonctionneront ensemble. J’en ai identifié quatre qui pourraient se produire plus tôt que prévu.

Développement de logiciels

Les processus d’entreprise sont exécutés sur des logiciels et les systèmes d’IA générative sont particulièrement efficaces en matière de développement de logiciels. C’est ONEun des rares domaines dans lesquels nous disposons de preuves solides et documentées montrant que les systèmes d’IA générative améliorent considérablement la productivité. Étant donné que l’intégration des blockchains dans les processus d’entreprise est en grande partie une question d’intégration des processus et des logiciels, l’impact probable sera important et se fera sentir le plus rapidement possible.

Analytique

Les blockchains font un travail incroyable pour améliorer la qualité des données. Lorsque vous pensez aux produits, services et systèmes qui circulent entre les entreprises, ONEune des plus grandes victimes du travail interentreprises est la qualité des données. Dans un monde de silos, les données sont réintroduites dans chaque écosystème d’entreprise. Sur une blockchain, les jetons et les hachages représentent des actifs et des données et peuvent maintenir leur intégrité lorsqu’ils se déplacent dans un écosystème. Avec des données de meilleure qualité, attendez-vous à ce que les systèmes d’IA générative fassent encore mieux meilleure analyse.

Cela fonctionnera également dans l’autre sens : les systèmes d’IA générative sont très efficaces pour faire correspondre et interpréter les modèles. Ils deviendront très bientôt essentiels à l’analyse de la blockchain, en aidant à identifier les tendances et à classer les transactions individuelles.

Données de formation générative de l'IA

ONEun des plus grands problèmes émergents pour les systèmes d’IA est de savoir comment trouver des données sources fiables. Nous en sommes aux prémices d’un flot de contenu généré par l’IA. Une grande partie de ce contenu sera banal, générique et médiocre. Comment saurons-nous ce qu’est un point de vue expert et faisant autorité sur un sujet ou un modèle généré par une machine basé sur d’autres modèles générés par une machine ? En vérifiant l’authenticité et l’origine des données sources à l’aide de hachages de blockchain.

L'agence de presse ANSA en Italie authentifie déjà près d'un million d'articles par an en utilisantOpsChain d'EYsystème. L'objectif était de lutter contre les fausses nouvelles, mais à l'avenir, des outils comme celui-ci pourraient s'avérer essentiels pour authentifier les sources de données de formation de l'IA.

Interfaces utilisateur

De la même manière que les systèmes d’IA générative sont excellents pour écrire du code, ils sont également efficaces pour interpréter les messages d’erreur, les problèmes et suggérer des solutions. L’utilisation de la blockchain est encore trop complexe et les interfaces conversationnelles capables d’accepter les messages d’erreur, de rechercher et de formater des suggestions et de fonctionner comme « copilote » dans un processus sont susceptibles d’être extrêmement utiles aux utilisateurs.

Au début, à mesure que les nouvelles technologies évoluent et interagissent, les résultats ont tendance à être à la fois ennuyeux et prévisibles, comme je l’ai décrit plus haut. Nous l’avons vu avec le GPS, le commerce sur Internet et les téléphones portables. Au début, notre expérience de commerce électronique se résumait à un catalogue papier sur un écran. Finalement, nous avons fini par recevoir des publicités push dans un véhicule de covoiturage proposant de nous faire livrer de la nourriture à destination.

Et ce sera le cas ici, à mesure que la blockchain et l’IA commenceront à évoluer et à converger ensemble. Nous sommes dans une phase ennuyeuse, mais attendez un peu que les choses deviennent bizarres et extrêmement imprévisibles. Parce que ce sera le cas.