5 étapes pour sortir du [RPA] Boîte

En tant que chefs de produit, nous sommes souvent confrontés au même défi lorsque de nouvelles technologies émergent : comment donner un sens à ce qui change et que faire pour y remédier. Dans cet article, j’aborde l’IA dans l’automatisation en trois parties : premièrement, une rétrospective sur l’origine de l’automatisation des processus robotiques (RPA), puis un aperçu de ce qu’il faut faire maintenant avec les nouvelles possibilités de l’IA, et enfin, comment le faire – les étapes pratiques pour identifier, valider et intégrer les cas d’utilisation de l’IA dans la feuille de route.

Les chefs de produit ont toujours été des explorateurs de possibilités : trouver un équilibre entre les besoins des clients et ce que la technologie peut offrir. Cependant, à mesure que l’IA s’infiltre dans tous les aspects du travail, cet équilibre a changé. Le défi aujourd’hui n’est pas seulement de trouver nouveaux cas d’utilisation ; c’est à redéfinir eux. Examinez les problèmes familiers sous un nouvel angle de capacité.

Il n’y a pas si longtemps, l’automatisation signifiait l’automatisation des processus robotiques (RPA). Nous avons rationalisé le travail prévisible et basé sur des règles : extraction des factures, intégration, transferts de données et approbations. Cela a fonctionné à merveille lorsque le processus était simple, les contributions structurées et les exceptions rares.

Mais il y avait toujours une limite – un ensemble d’idées « connues mais rejetées » qui ne rentraient pas dans le cadre. Les tâches qui nécessitaient du jugement, une compréhension contextuelle ou de la créativité ont été laissées de côté. Ils étaient trop complexes, coûteux ou risqués à automatiser.

Maintenant, « plus tard » est arrivé.

L’IA a redessiné cette frontière. Il n’a pas besoin d’entrées parfaitement structurées. Il peut interpréter, résumer, classer et raisonner sur différents types de données non structurées, notamment du texte, des images, des documents et des conversations. Soudain, le retard en matière d’automatisation que nous avions autrefois abandonné est redevenu un terrain fertile.

Projets terminés : Cas RPA bien établis comme le traitement des factures ou l’intégration.

Connu mais rejeté : Autrefois irréalisable en raison du coût ou de la complexité, comme la classification des documents ou le tri des e-mails.

Nouvelles idées : Opportunités émergentes rendues possibles uniquement par l’IA : informations contextuelles, assistants intelligents ou flux de travail adaptatifs.

La véritable opportunité se situe au milieu. Ces problèmes autrefois « trop difficiles » sont désormais à notre portée.

Voici à quoi cela ressemble en pratique :

• Compréhension des documents : L’IA peut extraire du sens de fichiers complexes – en interprétant des formulaires fiscaux, des contrats juridiques ou des réclamations d’assurance.
• Validation de la soumission : Il peut vérifier l’exhaustivité et la conformité des documents soumis par les clients, non pas au moyen de règles rigides, mais au moyen d’un raisonnement sémantique.
• Tri des e-mails et des chats : Il peut regrouper, résumer et hiérarchiser la communication par intention ou urgence.
• Flux de travail dynamiques : Il peut acheminer des tâches, générer des résumés ou déclencher des actions en fonction du contexte.
• Informations sur les clients : Il peut synthétiser les données de plusieurs projets ou comptes pour découvrir des risques ou des opportunités.

Pour les chefs de produits, cette évolution apporte à la fois enthousiasme et complexité. Le nouveau défi consiste à découvrir où l’IA ajoute significatif valeur et comment la valider de manière responsable. Considérez cinq étapes pour en sortir [RPA] Boîte:

1. Revisitez la « Liste rejetée
   Passez en revue les idées d’automatisation que votre équipe a explorées une fois. Ceux étiquetés « trop manuels », « trop variables » ou « nécessitent du jugement ». Ce sont souvent les candidats parfaits pour l’IA aujourd’hui.

2. Encadrer les cas d’utilisation autour des résultats
   Au lieu de commencer par « Construisons la classification de l’IA », définissez l’objectif : « Réduire le temps de révision de 50 % » ou « Augmenter la précision des soumissions ». Laissez les résultats commerciaux guider la technologie.

3. Prototype rapide, validation précoce
   Contrairement à la RPA traditionnelle, le comportement de l’IA ne peut être entièrement prédit tant qu’il n’a pas été testé. Créez de petits projets, simulez les résultats et collectez des commentaires avant de les mettre à l’échelle.

4. Concevoir des boucles de rétroaction dans la feuille de route
   L’IA n’est jamais terminée. La précision s’améliore avec les données et l’utilisation. Les feuilles de route doivent inclure l’itération, la surveillance et le réglage fin dans le cadre du cycle de vie du produit.

5. Équilibrer innovation et confiance
   L’IA est puissante, mais elle doit être transparente, explicable et conforme. Une fonctionnalité d’IA réussie est qu’un utilisateur peut confiance. « Ça marche » ne fonctionne pas.

Voilà à quoi ressemble le travail produit moderne. Au lieu de demander « Que pouvons-nous automatiser ? » réfléchissez à ce que nous pouvons désormais rendre possible. La RPA a apporté de l’efficacité. L’IA apporte de l’intelligence. L’un est basé sur des règles ; l’autre est contextuel. Ensemble, ils redéfinissent ce qui est possible dans la façon dont nous concevons des produits, soutenons nos clients et faisons évoluer nos opérations.

La frontière pour les chefs de produit ne consiste pas à suivre chaque nouvelle tendance en matière d’IA ; il est temps de revenir aux « zones interdites » du passé, en demandant pourquoi pas maintenant ? Et trouver le courage de construire autrement.