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Comment comparer les assistants IA d'entreprise
La plupart des entreprises n'évaluent pas un seul assistant. Elles passent au crible plusieurs solutions, souvent sans moyen clair de les comparer.
Selon les recherches de Gartner®, 92 % des responsables IT donnent la priorité à deux assistants ou plus, et les organisations en utilisaient trois en moyenne. Ce rapport fournit aux équipes des enseignements pratiques pour évaluer les assistants IA d'entreprise selon six critères clés, de la sécurité et de la gouvernance aux fonctionnalités, intégrations et coûts.
- Les six critères recommandés par Gartner pour évaluer les assistants IA d'entreprise
- Ce qu'il faut examiner lors de l'évaluation de la sécurité, de la gouvernance, des intégrations, des fonctionnalités et des coûts
- Comment comparer les assistants lorsque plusieurs outils sont utilisés
- Quels éléments prendre en compte avant que ces décisions deviennent plus difficiles à modifier
Ce que les acheteurs doivent garder à l'esprit
Les assistants doivent fonctionner sur l'ensemble de votre stack
Les acheteurs doivent évaluer les assistants sur différents modèles, clouds, besoins de déploiement et contraintes géographiques, et — surtout — sur leur capacité à fonctionner avec les outils existants sans renforcer le verrouillage fournisseur. Glean offre aux équipes davantage de flexibilité entre les systèmes, plutôt que de les enfermer dans une suite unique.
La prolifération de l'IA exige une gouvernance
À mesure que les organisations adoptent plusieurs assistants, la gouvernance devient plus complexe. Gartner souligne que la surveillance, la conformité, les intégrations de sécurité et la gestion des agents sont des domaines clés à évaluer. Glean apporte davantage de visibilité, de contrôle et de cohérence à l'usage de l'IA en entreprise.
Des assistants utiles reposent sur des connaissances fiables
La définition d'un assistant IA d'entreprise selon Gartner commence par la recherche, les connecteurs, les outils et l'extensibilité. Glean relie les employés aux bonnes connaissances, au bon contexte et aux bonnes actions à travers les systèmes qu'ils utilisent déjà.
Work AI qui fonctionne.
