De nombreuses entreprises se précipitent pour acheter des modèles d'IA ou des API, espérant déployer rapidement des chatbots ou de l'automatisation. Cependant, cette approche échoue souvent parce que les modèles manquent de contexte sur les opérations uniques de l'entreprise. Une stratégie plus efficace consiste d'abord à construire une base de connaissances d'entreprise complète qui capture les processus internes, les données et l'expertise du domaine. Cette base permet à l'IA de fournir des réponses précises et contextuelles. L'article souligne que sans ce travail préparatoire, même les modèles les plus avancés sous-performeront. Pour les CTO et les fondateurs de startups technologiques, c'est un rappel crucial d'investir dans l'infrastructure de données avant de courir après les dernières tendances en IA. Cette perspective est particulièrement pertinente pour les industries avec des flux de travail complexes, comme la fabrication, la santé et la finance.
Un argument stratégique selon lequel le succès de l'IA en entreprise dépend de l'infrastructure de connaissances interne, et non du choix du modèle.