Comment sortir de la paralysie de l’analyse de l’IA

C’est une étude de cas sur les dangers d’une réflexion excessive. De nombreuses entreprises se retrouvent bloquées en essayant de résoudre des problèmes complexes avec IA au lieu de se concentrer sur des opportunités évidentes où cela pourrait apporter de la valeur très rapidement. Cela revient à la manière fondamentale dont les dirigeants de ces entreprises perçoivent l’intelligence artificielle : est-ce un outil ou une menace ? Une partie du problème réside dans le fait que les gens sont conscients que l’IA peut faire beaucoup de choses. Pourtant, la peur d’initiatives malavisées laisse de nombreuses entreprises figées comme un cerf dans les phares.

Les entreprises commenceront seulement à surmonter toute incertitude Le potentiel de l’IA en devenant pratique et en trouvant les meilleurs cas d’utilisation. Ne cherchez pas plus loin qu’Amazon pour vous inspirer. Son système de recommandation basé sur l’IA pour le marketing personnalisé est devenu l’un des fonctionnalités les plus omniprésentes dans le commerce électronique.

À l’aide des données de l’historique d’achat d’un client, cette fonctionnalité utilise l’IA pour analyser les modèles de comportement des clients et suggérer des produits adaptés à leurs préférences. Cela a eu un tel succès que 35 % de ce que les consommateurs achètent sur Amazon vient de ces recommandations, et la fonctionnalité est depuis devenue une référence dans l’industrie.

Aussi grande que soit Amazon, son succès montre que lorsque l’IA est bien mise en œuvre, il n’y a rien à craindre et tout à gagner. Pourtant, j’ai vu des entreprises sans chemin clair vers la mise en œuvre optimale de l’IA tourner en rond et ne pas parvenir à progresser ou à voir des résultats. Pour aider à lutter contre la paralysie de l’analyse, j’ai élaboré une feuille de route de base sur la manière de capitaliser sur le potentiel de l’IA.

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Libérez-vous de ces idées fausses

La première étape de notre feuille de route consiste à démystifier quelques mythes courants. Pour démarrer votre parcours vers l’IA, soyez réaliste sur les points suivants :

• L’IA ne nécessite pas de données parfaites. Certes, les données alimentent l’IA. Mais il y a il n’y a pas de données parfaites. En fait, la meilleure chose à propos de l’IA est qu’elle se nourrit de données non structurées. Difficiles à utiliser auparavant, les données non structurées représentent désormais un potentiel inexploité. De quelles données commerciales disposez-vous pour démontrer à quoi ressemble le « bon » ? Rapports, conseils, plans ? Introduisez ces excellentes ressources dans l’IA en même temps que le problème est résolu. Une fois que le modèle comprend le problème à résoudre et à quoi ressemble le bon, il peut commencer à produire ces résultats par lui-même.
• Vous n’êtes pas obligé de le construire vous-même. Lors de la mise en œuvre Initiatives en matière d’IA, les solutions prêtes à l’emploi peuvent constituer un excellent point de départ car elles répondent aux besoins de la plupart des organisations. Une multitude de produits d’IA arrivent sur le marché. Prenez le temps de parcourir leurs fonctionnalités et de regarder les commentaires de la critique. Le simple fait de voir ce qui existe peut inspirer l’innovation.
• Des champions internes sont nécessaires pour piloter les initiatives d’IA. Comme pour toute nouvelle initiative, l’équipe doit être investie et passionnée. Ne confiez pas un projet d’innovation en IA à une équipe qui n’est pas enthousiaste à l’idée d’y participer. Nous savons tous où cela va se terminer. Trouvez votre champion, quelqu’un qui voit le potentiel et qui souhaite apprendre et grandir. Si vous trouvez le bon leader, vos projets prospéreront.

Le principal message adressé aux chefs d’entreprise est de commencer dès maintenant. N’attendez pas que les conditions soient parfaites. Tirez parti de toutes les données dont vous disposez actuellement et concentrez-vous sur des gains rapides pour apporter une valeur immédiate à votre entreprise.

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Identifiez les gains rapides

Aussi tentant que cela puisse être de voir la situation dans son ensemble, de trouver des gains rapides, affinez votre concentration. Cela signifie généralement se concentrer sur des processus manuels, répétitifs, chronophages et souvent sujets aux erreurs humaines. Ensuite, appliquez des stratégies d’IA pour identifier les modèles et les tendances dans les données, telles que les préférences, les habitudes et les tendances saisonnières des clients. Déterminez lesquels d’entre eux sont les plus pertinents pour obtenir un gain rapide avec l’aide des personnes qui y travaillent quotidiennement.

Une autre astuce consiste à cibler les zones à forte disponibilité de données, telles que service client ou des ressources humaines, et trouvez des opportunités plus petites et évolutives où les outils d’IA peuvent ajouter le plus de valeur. Par exemple, l’IA peut facilement extraire les sujets de plaintes les plus courants des clients, qui peuvent ensuite être utilisés pour améliorer les services. D’autres gains rapides facilement identifiables incluent :

• Chatbots de vente au détail : Une enquête Gartner a révélé qu’environ un quart des organisations s’appuiera sur les chatbots comme principal canal de service client d’ici 2027. Lorsque les assistants d’achat automatisés seront intégrés aux opérations de vente au détail (c’est-à-dire les applications mobiles, les sites Web, les plateformes de messagerie, etc.), ils pourront analyser les données et les modèles des utilisateurs et faire des suggestions de produits adaptées aux besoins du client. intérêts spécifiques. De plus, les clients auront accès à une assistance efficace en dehors des heures de travail, augmentant ainsi l’efficacité et réduisant les temps d’attente des clients.
• Gestion de la chaîne d’approvisionnement: L’IA aide les entreprises à optimiser leurs chaînes d’approvisionnement et à gérer leurs stocks plus efficacement en analysant de grandes quantités de données et en effectuant des prévisions précises. Que les données soient structurées ou non, elles peuvent éclairer les profils clients, alimenter les documents de planification, mettre en évidence les approvisionnements entrants et même rédiger des documents de planification.

Selon un rapport de McKinsey, la mise en œuvre d’une gestion de la chaîne d’approvisionnement basée sur l’IA pourrait permettre aux premiers utilisateurs d’économiser jusqu’à 15 % sur les coûts logistiques, optimisant ainsi considérablement les niveaux de stocks. Des exemples comme celui-ci montrent que la stratégie d’IA d’une organisation doit aller au-delà de simples mises à niveau technologiques pour s’aligner sur ses objectifs commerciaux afin que chaque initiative itérative puisse générer des avantages commerciaux.

Valeur claire, faible risque

Les entreprises qui prospéreront dans notre marché numérique en évolution sont prompts à exploiter tout le potentiel des outils basés sur l’IA. Cela inclut l’IA générative, un atout puissant pour tout décideur. Extraire des informations à partir de quantités de données, offre de nouvelles parties et peut aider de nombreuses personnes les dirigeants évitent les préjugés dans la prise de décision.

N’oubliez pas de vous concentrer d’abord sur les opportunités à fort impact où l’IA peut apporter une valeur claire rapidement et avec un risque minimal. Cela aidera les dirigeants à sortir de la paralysie de l’analyse et à commencer à réaliser les avantages tangibles de l’IA. À partir de là, l’avenir n’est pas écrit, mais il appartiendra probablement à ceux qui sont disposés à accepter le changement et à s’adapter aux nouvelles réalités.