Le rapport identifie l’intégration des systèmes existants, la fragmentation des données et l’expertise interne limitée comme les principaux problèmes auxquels les entreprises doivent répondre pour mettre en œuvre l’IA. La question des données fragmentées affecte les cadres de gouvernance des données, rendant ces derniers tout aussi fragmentés. Les auteurs du rapport citent les données complexes de nombreuses entreprises comme la principale raison pour laquelle les déploiements d’IA sont limités dans le secteur.
Les entreprises interrogées géraient en moyenne 17 sources de données, et une majorité citent cela comme un problème, qui s’aggrave après les fusions et acquisitions.
Les auteurs du rapport suggèrent que l’IA aura un impact positif sur les coûts et l’évolutivité et pourrait résoudre certains des problèmes rencontrés par les entreprises en matière de correction manuelle des erreurs et des erreurs dans les processus de rapprochement. Le rapport suggère que les décideurs pourraient cibler les processus de réconciliation comme terrain d’essai initial pour l’IA, étant donné qu’il s’agit d’un domaine limité et basé sur des règles où l’automatisation peut produire des résultats positifs rapides.
Toute forme d’automatisation, IA ou déterministe, placée sur une architecture fragmentée et une couche de données fracturée peut ne pas évoluer correctement sans une augmentation des coûts. Le rapport souligne le potentiel de l’IA dans la structuration de sources de données fragmentées et suggère que les plates-formes d’IA basées sur le cloud, par opposition aux plates-formes d’IA internes, pourraient constituer une réponse à cet égard.
