L’IA générative rend obsolètes les méthodes traditionnelles de mesure du succès des entreprises

Les entreprises sont déjà radicalement transformées par intelligence artificielle (IA). Il existe désormais des outils qui offrent des résultats instantanés et de haute qualité pour améliorer certaines opérations sans coûts ni délais élevés. En fait, l’IA générative pourrait complètement bouleverser les méthodes traditionnelles dont nous mesurons le succès. entreprise.

L’IA générative fait référence à des programmes qui produisent du texte, des images, des idées et même des images de haute qualité. code logiciel complexe en réponse aux invites (questions ou instructions) d’un utilisateur. Les applications alimentées par des algorithmes basés sur les données permettent aux utilisateurs de créer rapidement contenu de haute qualitéredéfinissant les mesures traditionnelles du succès.

Un petit café peut générer des menus esthétiques en quelques clics grâce à des applications comme Jasper.AI. Les détaillants en ligne peuvent utiliser des chatbots génératifs tels que botco.ai pour fournir une assistance 24h/24 et 7j/7, répondre aux questions et offrir des conseils.

Les entreprises ayant une présence en ligne peuvent utiliser l’IA générative pour analyser les publications sur les réseaux sociaux afin de comprendre le sentiment des clients. L’IA donne du pouvoir aux entreprises en automatisant des tâches telles que la rédaction de textes marketing, la création de publications sur les réseaux sociaux et la génération d’articles de blog. De plus, l’IA peut gérer les demandes courantes des clients, la saisie des données et la planification, libérant ainsi un temps précieux pour les initiatives stratégiques.

Des plateformes telles que GPT-4, GÉMEAUX et Copilote sont gratuits ou abordables, ce qui facilite la tâche, même pour les petites entreprises en bénéficieront des capacités haut de gamme autrefois réservées aux grandes entreprises dotées de budgets plus importants.

Les outils d’IA générative peuvent produire du contenu dans proche du temps réelet fournir des résultats sans obliger les entreprises à faire des compromis sur la qualité. En fait, les outils d’IA s’améliorer dans ce qu’ils font car ils sont exposés à plus de données.

Les entreprises qui exploitent une famille de modèles appelés modèles « as-a-service » peuvent notamment utiliser l’IA générative. Dans l’un d’eux, connu sous le nom contenu en tant que service (CAAS)les entreprises offrent à d’autres organisations un accès rapide à du contenu écrit et visuel de qualité. Autrefois réservées exclusivement aux humains, ces tâches peuvent désormais être effectuées par l’IA. Les entreprises exploitant un modèle de logiciel en tant que service (SAAS) peuvent également tirer parti de l’IA étant donné que certains programmes génèrent désormais un code informatique complexe.

Anciennes mesures du succès

Historiquement, la gestion de projet et la réussite commerciale étaient largement définies par une formule simple :

Coût x Temps = Qualité.

Souvent présenté comme le « triangle de fer » du point de vue de l’efficacité opérationnelle, cette équation implique que, pour atteindre un certain degré de qualité, les entreprises doivent équilibrer les coûts et le temps passé pour atteindre ce niveau de qualité.

Par exemple, demander que quelque chose soit livré rapidement et avec une qualité élevée entraîne généralement des coûts plus élevés. Une planification et un calendrier appropriés contribuent à garantir des prix compétitifs et une qualité fiable.

Obtenir des résultats plus rapidement signifie souvent investir davantage de ressources, telles que de la main-d’œuvre ou des équipements spécialisés, s’ajoutant aux coûts globaux. À l’inverse, proposer des solutions à moindre coût se ferait souvent au détriment de la qualité.

Un compromis connexe est celui de vitesse contre précision. Si quelque chose doit être fait rapidement, la précision est souvent compromise.

L’IA a bouleversé cette façon de penser, car les entreprises peuvent désormais atteindre à la fois vitesse et précision. en même temps par tirer parti de l’IA. Cela peut améliorer la productivité et stimuler l’innovation sans perdre en qualité.

De même, grâce à l’IA générative, les petites entreprises disposant de moins de ressources sont en mesure de côtoyer et de rivaliser avec les grandes entreprises en utilisant des outils basés sur l’IA. Pour ce faire, ils peuvent rationaliser leurs opérations, créer du contenu marketing rentable et offrir des expériences client personnalisées.

Cela peut rendre les entreprises existantes plus efficace, plus compétitif et créatif. Cela peut également réduire les obstacles à l’entrée sur les marchés pour les futurs propriétaires de petites et moyennes entreprises.

Perspectives de survie

De nombreux outils d’IA générative sont basés sur le cloud, ce qui réduit le besoin de coûts d’infrastructure importants. Ils sont également conviviaux et ne nécessitent aucune expertise spécialisée. Cela signifie que les organisations n’ont plus besoin de talents spécialisés pour stimuler la compétitivité au sein de leur organisation.

Le récent budget d’automne du gouvernement britannique prévoyait un certain nombre d’augmentations d’impôts. cela va frapper les entreprisesen particulier certaines petites et moyennes entreprises (PME) qui ne disposent pas des réserves financières nécessaires pour faire face à de graves difficultés économiques.

Les entreprises peuvent soit suspendre les budgets de recrutementou les réduire. Dans un environnement économique aussi difficile, les PME utilisent l’IA générative pour transformer l’efficacité et la productivité, ainsi qu’améliorer l’accessibilité et réduire les coûts.

L’IA générative a reconfiguré la formule Coût x Temps = Qualité et a permis aux entreprises d’agir à la fois rapidement et avec précision, sans compromis. Pour les PME, il a abattre les barrières concurrentielles et les perspectives de survie en période de bouleversement économique.

Alors que l’IA générative continue de se développer, les entreprises doivent être ouvertes au changement et repenser la façon dont elles perçoivent tout ce qu’elles considéraient autrefois comme vrai. Sinon, ils auront le mauvais cheval, pour le mauvais parcours.

Kamran Mahroofprofesseur agrégé, analyse de la chaîne d’approvisionnement, Université de Bradford et Sankar Sivarajahprofesseur de gestion technologique et d’économie circulaire, Université de Kingston

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