3 façons dont les petites entreprises peuvent rapidement adopter l'intelligence artificielle sans Big Data ni programmeurs

Octobre
15, 2020

6 min de lecture

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Lorsque l’IA a été lancée pour la première fois, elle a été perçue comme une technologie qui pouvait révolutionner les modèles commerciaux en créant une compréhension complète du profil d’un client et de ses besoins. Ce serait une technologie incontournable pour les grandes entreprises pour augmenter leurs soldes et un outil magique pour les propriétaires de petites entreprises pour éliminer les barrières entre leur produit ou service et l'utilisateur final – en utilisant les bonnes données, bien sûr.

Au début, l'IA semblait être quelque chose qui pouvait presque «par magie» faire des prédictions parfaites sur le succès ou l'échec de n'importe quel produit simplement en analysant les profils des différents consommateurs et leurs comportements d'achat. Les startups ont imaginé un monde où la traction du marché pourrait être atteinte simplement en exécutant un script Python, plutôt qu'en optimisant un produit minimum viable.

Les investisseurs financiers ont accueilli l'IA comme le début d'un nouveau cycle financier pompant de grosses sommes d'argent sur n'importe quelle action étiquetée Basé sur l'IA. L'ère «dot-com» qui a commencé dans les années 90 – et avec elle, le krach boursier dû à une spéculation excessive – a semblé être remplacée par «l'ère de l'IA». Des images d'humains se reposant pendant que des robots travaillaient en leur nom étaient l'image collective de la ressemblance de cette nouvelle ère. FOMO (peur de passer à côté) a fait le reste, avec les grandes entreprises se jetant dans cette technologie sans la comprendre pleinement, ou dans de nombreux cas, sans même savoir quoi en faire. Les développeurs Python sont rapidement devenus parmi les principaux besoins en matière de recrutement de nombreuses entreprises. s'est avéré très difficile pour les grandes entreprises et a présenté d'énormes obstacles pour les petites entreprises; de Amazon Alexa et les moments embarrassants de Facebook à La police chinoise a avoué avoir fait honte à la mauvaise personne (qui s'est avérée être une femme milliardaire) en raison de la confiance dans son système de reconnaissance faciale. Les machines se sont avérées loin d'être parfaites et derrière les humains dans de nombreux cas, et à ce jour, leurs problèmes ont indiqué qu'elles ne sont tout simplement pas encore tout à fait là. D'où la question: si les grandes entreprises ne maîtrisent pas encore l'IA, comment les petites entreprises peuvent-elles réussir dans cette tâche? Et même avant cela, une question plus générique: les petites entreprises peuvent-elles bénéficier de l'IA, ou est-ce quelque chose dont seules les grandes entreprises – avec de grands ensembles de données, des programmeurs et des analystes de données – bénéficient?

1. Automatisez vos tâches ennuyeuses

Avant que l'on vous dise que les petites entreprises ne disposent tout simplement pas de suffisamment de données pour se lancer dans l'IA et / ou que le fait de ne pas embaucher un data scientist compromettra sérieusement votre budget, une clarification est nécessaire. L'IA est souvent confondue avec Machine Learning . L'IA est un terme générique qui englobe toute application, de l'analyse de texte à la robotique, et l'apprentissage automatique n'est qu'un sous-ensemble de l'IA. Alors que l'IA est censée effectuer des tâches humaines plus rapidement et plus précisément (supprimant ainsi le facteur d'erreur humaine), l'apprentissage automatique aide à prédire les résultats et à faire des estimations.

Bien que l'apprentissage automatique soit devenu beaucoup plus accessible avec des plates-formes telles que Amazon Services d'IA pré-formés ou Google Colab – qui vous permet de créer un modèle de base en quelques minutes sans avoir à engager des data scientists, vous n'avez peut-être pas les compétences ou plus probablement les données pour exécuter un modèle digne de confiance. Cependant, vous avez toujours la possibilité d'utiliser l'IA pour automatiser vos routines quotidiennes. Toute tâche répétitive à laquelle vous pouvez penser peut être entièrement automatisée grâce à l'IA. Par exemple, vous pouvez enregistrer un ensemble d'actions sur votre ordinateur et utiliser des outils d'IA avec détection d'image et reconnaissance de texte à l'écran pour les activer automatiquement. Ou vous pouvez utiliser des extraits de texte avancés organisés par l'IA et la saisie automatique pour éviter d'écrire les mêmes choses plus d'une fois.

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2. Tirez parti de l'IA dans vos présentations

Regardons les choses en face, l'intelligence artificielle est un mot à la mode magique qui attire l'attention des gens. Étiqueter votre produit ou service comme «utilisant l'IA» donne une sorte de crédibilité plus élevée et rend les gens plus susceptibles d'entendre ce que vous dites. Toute entreprise peut trouver un moyen d'implémenter l'IA dans ses processus, que ce soit en utilisant des images ou la reconnaissance de texte, des algorithmes de correspondance, des robots communicants, des classifications plus intelligentes, un langage de traitement naturel, etc.

Mon entreprise a testé cette hypothèse. Je possède une agence de relations publiques et à ce titre, nous associons les marques aux journalistes, ou du moins, nous présentons des histoires dans l'espoir de trouver des journalistes intéressés par ce que nous leur disons. Nous avons construit un grattoir automatisé pour collecter toutes les dernières histoires publiées par des journalistes ciblés, les avons enregistrées dans une base de données, puis avons utilisé l'IA pour classer les données. L'objectif était de se faire une idée précise de ce sur quoi chaque journaliste était le plus susceptible de s'intéresser à écrire. Franchement, les résultats n’ont pas été bien meilleurs que lorsque nous avons fait tout cela manuellement. Dans certains cas, les résultats se sont détériorés, mais cela nous a permis de nous présenter différemment. D'une agence de relations publiques traditionnelle, nous nous sommes transformés en une plateforme d'IA. Nous devions simplement créer une landing page qui résumerait notre «nouvelle» approche. L'ajout de «using AI» a fait tout le reste. Le résultat de cela? Nos conversions – mesurées comme le nombre de personnes qui s'inscriraient à notre programme – ont pratiquement doublé.

3. Utilisez l'IA pour interagir davantage avec vos clients

L'un des plus grands avantages de l'IA, lorsqu'elle est appliquée au service client est qu'elle peut exécuter plusieurs processus simultanément. Imaginez si vous aviez une personne qui dirigeait un bureau de service client; on s'attend à ce qu'ils traitent un client à la fois, peut-être deux. L'IA donne une chance de servir plus de personnes à la fois. L'intelligence artificielle ne prend pas nos emplois, mais nous aide plutôt à remplir nos rôles plus efficacement.

Prenez les boîtes de messagerie sur les sites Web. Auparavant, ils étaient actionnés manuellement, ce qui signifie que quelqu'un vous tapait. De nos jours, l'IA peut prendre le relais et faire une partie du travail à votre place, comme la présélection de vos clients ou leur fournir des réponses communes à leurs questions. Plusieurs fois, le chatbot peut résoudre la requête du client ou s'il ne trouve pas de solution, un opérateur humain peut intervenir.

L'avantage de ceci est que plusieurs requêtes peuvent être traitées à la fois, alors qu'auparavant une seule requête pouvait être traitée à un moment donné. Éviter aux entreprises d’avoir de longues files d’attente aux comptoirs du service client ou de longs délais d’attente téléphonique n’est jamais bon pour l’image d’une entreprise. Le processus d'IA permet aux services de se concentrer sur les clients qui en ont le plus besoin.

L'IA effectue une classification intelligente des informations afin que, dans les environnements de service client complexes (tels que les services informatiques hautement spécialisés), ils puissent transmettre la requête client au bon agent de service à la clientèle. Cela signifie que les spécialistes peuvent immédiatement aborder des problèmes complexes sans que le client ne soit redirigé d'un service à un autre.