Aller au-delà de « l’utilisation de l’IA » / Blogs / Perficient

Dans le paysage commercial actuel en évolution rapide, le rôle de l’intelligence artificielle (IA) est passé d’un simple mot à la mode à un impératif stratégique. Cependant, si l’objectif est simplement « d’utiliser l’IA », nous risquons de rater des opportunités et de gaspiller des ressources. Pour véritablement exploiter la puissance de l’IA, les organisations doivent changer leur état d’esprit, passant d’aspirations vagues à des objectifs réalisables. Explorons une approche plus significative, qui transcende l’adoption simpliste et se concentre sur l’amélioration des processus.

Comment aborder l’IA dans votre entreprise : aller au-delà de « l’utilisation de l’IA »

Pour suivre le rythme actuel du marché de l’IA, en évolution rapide, certaines organisations sont tentées de déployer des solutions d’IA simplement pour faire face à la concurrence ou à la demande perçue. Sans un alignement clair sur les objectifs commerciaux, ces tentatives de « suivre le rythme » peuvent s’avérer des mésaventures coûteuses. Au lieu de cela, les organisations devraient se concentrer sur des objectifs spécifiques liés aux résultats commerciaux. Des objectifs clairs, alignés sur des stratégies plus larges, ouvrent la voie à une intégration réussie de l’IA.

L’essence des logiciels d’entreprise

Au cœur de chaque solution logicielle d’entreprise se trouve l’intention d’améliorer des processus spécifiques, en les rendant plus rapides, plus faciles et plus efficaces. Traditionnellement, les équipes commerciales évaluent leurs processus pour identifier les zones d’intervention manuelle lourde, les risques de retard ou les goulots d’étranglement qui empêchent la mise à l’échelle. Les solutions d’IA ne devraient pas être différentes : l’IA est un moyen d’amélioration plutôt qu’un objectif final.

Le spectre ML/AI : des règles à l’IA générative

Au risque de simplifier à l’extrême, l’apprentissage automatique (ML) traditionnel et l’IA ont été comparés à des moteurs de décision basés sur des règles, évoluant d’une série d’instructions if-else vers des réseaux neuronaux sophistiqués. Il s’agit de savoir quand décider et quand créer, en exploitant tout le spectre des capacités de l’IA.

Lorsque nous appliquons le ML/AI à nos processus métier, nous pouvons concentrer notre attention sur les moments décisionnels critiques. Les solutions de ML peuvent traiter des relations complexes entre diverses entrées pour produire des décisions reproductibles de haute qualité et renvoyer des décisions ou des recommandations. À leur tour, ces décisions conduisent à des actions qui automatisent davantage nos processus métier. Exemples : Cet envoi sera-t-il en retard ? Ce client est-il satisfait ? Quels produits devrions-nous recommander ?

Alors que l’IA axée sur la décision optimise les processus existants, l’IA générative ouvre de nouvelles possibilités en renforçant la création. Nos invites et le contexte commercial qui les prend en charge permettent au Large Language Model (LLM) de répondre avec une sortie créative de texte, d’images, de vidéo, de logiciels et bien plus encore. Nos opportunités d’automatisation générative s’orientent désormais vers des tâches créatives qui sont souvent des opérations chronophages et réfléchies dans nos processus. Par exemple : créer de nouvelles descriptions de produits, rédiger des messages marketing personnalisés et résumer des manuels de produits pour répondre à des questions spécifiques.

Un meilleur objectif : « Améliorer les processus grâce à l’IA »

1. Définir des objectifs clairs

Plutôt qu’un vague mandat d’« utiliser l’IA », commencez par identifier les processus métier spécifiques qui peuvent bénéficier des améliorations basées sur l’IA. Demander:

• Quels processus sont gourmands en ressources ?
• Où sont les goulots d’étranglement ?
• Quelles tâches répétitives peuvent être automatisées ?

2. S’aligner sur les résultats commerciaux

L’IA doit servir un objectif qui va au-delà de la nouveauté. Réfléchissez à la manière dont l’IA s’aligne sur les objectifs de votre organisation :

• Réduction des coûts: L’IA peut-elle rationaliser les opérations, réduire les efforts manuels et optimiser l’allocation des ressources ?
• Expérience client: Comment l’IA peut-elle améliorer les interactions, la personnalisation et la satisfaction des clients ?
• Innovation: L’IA peut-elle générer de nouvelles sources de revenus ou débloquer des marchés inexploités ?

3. Collaborer entre les fonctions

Le succès de l’IA nécessite une collaboration interfonctionnelle. Impliquez les parties prenantes de l’informatique, des opérations, du marketing et de la finance. Leurs connaissances façonneront la mise en œuvre de l’IA et garantiront l’alignement sur des stratégies commerciales plus larges.

4. Mesurer l’impact

Définissez des KPI mesurables liés aux améliorations des processus. Qu’il s’agisse de réduire le temps de réponse, d’augmenter les taux de conversion ou de minimiser les erreurs, suivez l’impact des interventions d’IA.

Décision ou création : un changement stratégique

Il est essentiel de reconnaître le changement stratégique de l’IA axée sur la décision vers l’IA générative. Alors que l’IA axée sur la décision optimise les processus existants, l’IA générative ouvre de nouvelles possibilités de créativité et d’innovation. La clé réside dans l’exploitation des capacités de l’IA pour améliorer à la fois la prise de décision et les efforts créatifs.

Alors que les entreprises font face aux complexités de l’adoption de l’IA, l’accent doit être mis sur une amélioration ciblée plutôt que sur la simple « utilisation de l’IA ». En alignant les initiatives d’IA sur des objectifs et des résultats commerciaux clairs, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de l’IA pour stimuler l’innovation, rationaliser les opérations et améliorer l’expérience client. Qu’il s’agisse d’améliorer la prise de décision ou de favoriser la créativité, l’IA est prête à transformer le paysage commercial lorsqu’elle est abordée avec clarté et détermination.