Professional Services Embrace Machine Learning (Partie 1)

Partie 1 d'une série en deux parties qui examine les enseignements tirés des entreprises de services professionnels en matière d'innovation dans les technologies d'apprentissage automatique.

Si, comme le dit The Economist un logiciel qui peut apprendre modifie la monde », alors l’apprentissage automatique présente une énorme opportunité. Mon collègue Matt Emmert a déjà exploré la manière dont l'application du renseignement s'annonce comme un facteur clé de différenciation dans les années à venir. Mais maintenant, l'apprentissage automatique va encore plus loin, alimentant la prochaine génération de processus métier et allant bien au-delà de la transformation numérique pour donner à toute entreprise un avantage concurrentiel distinct à l'avenir.

Au cours des dernières décennies , les entreprises de services professionnels ont été en première ligne des bouleversements technologiques. À bien des égards, ils sont les premiers intervenants, canalisant leurs meilleures ressources le plus rapidement possible pour aider leurs clients. Le rythme exponentiel des progrès technologiques, ainsi que la pression exercée pour faire plus avec moins, ont créé une fenêtre d'opportunité pour les sociétés de services professionnels qui souhaitent adapter leurs processus internes et externes à la volée – innovant plus rapidement que quiconque.

Ici, à la croisée des défis et des opportunités, nous observons certaines des tendances fondamentales qui façonnent l’industrie aujourd’hui: accès à de nouveaux modèles commerciaux innovants, connaissances développées et intégration de l’économie de la grande distribution par des réseaux de talents – pour ne citer que quelques-uns. C'est ce point d'inflexion qui pousse les entreprises à monter à bord du train accéléré d'apprentissage automatique et à faire un choix: "perturber ou être perturbé".

Les apprentis rapides de l'apprentissage automatique

De nombreuses entreprises de services professionnels saisissent déjà sur l'opportunité que présente l'apprentissage machine. Selon Deloitte Global, les grandes et moyennes entreprises sont sur le point d'intensifier leur utilisation du machine learning. Le nombre de mises en œuvre et de projets pilotes devrait doubler de 2017 à 2018. Ey et KPMG ont déjà déployé chatbots pour améliorer l'efficacité, et des opportunités encore plus sophistiquées, bien que facilement disponibles, se profilent à l'horizon, comme l'automatisation invisible. SAP propose un logiciel par exemple, conçu pour automatiser des processus financiers intensifs manuellement en tirant des leçons du comportement comptable.

En une enquête réalisée en 2017 par The Economist Intelligence Unit (EIU), en collaboration avec SAP, il est devenu évident qu'une poignée d'entreprises avancent au même rythme que ce type d'implémentation de l'apprentissage automatique. L'enquête les appelle «apprenants rapides», avec un ensemble clair de traits les unissant. La haute direction comprend notamment la valeur stratégique de l'apprentissage automatique et l'entreprise dans son ensemble y voit un moyen de se distinguer de la concurrence et de générer de nouvelles sources de revenus.

une économie axée sur les résultats (et l'économie du marché)

L'automatisation des tâches manuelles via l'apprentissage automatique est un moyen permettant aux entreprises de se libérer pour développer ces nouvelles sources de revenus. Cette automatisation donne aux employés le temps et la possibilité de se concentrer sur un travail à valeur ajoutée et, bien entendu, aide l'entreprise à réduire ses coûts et à augmenter sa rentabilité. Mais cela facilite également la génération de nouvelles sources de revenus qui donnent réellement aux entreprises la possibilité de s’épanouir dans une économie de plus en plus axée sur les résultats. Grâce à l'adoption de l'apprentissage automatique, les entreprises se donnent la possibilité d'effectuer des analyses avancées sur d'énormes ensembles de données et de mieux comprendre les résultats des produits ou services qu'elles fournissent.

La gestion intelligente des enchères en est un exemple. C’est un exemple de sociétés de services professionnels utilisant l’apprentissage automatique pour capitaliser sur le passé et optimiser l’avenir – et, finalement, remporter plus de soumissions. Deal intelligence en est un autre. Dans ce cas, les entreprises peuvent améliorer leur taux de gain, conclure plus rapidement des transactions et des pipelines, grâce à une plate-forme intelligente qui enregistre automatiquement les transactions et les classe en fonction de leur propension à fermer.

L'apprentissage automatique signifie également que les entreprises de services professionnels peuvent être attentives. de la nécessité de s’adapter aux futurs modes de travail, en particulier à la lumière de la prévalence croissante de l’économie de marché. En fait, c’est un domaine dans lequel l’apprentissage automatique offre un avantage considérable, notamment en matière de recrutement. Alors que les entreprises se retrouvent dans une «guerre des talents», les avantages de une plate-forme capable d'associer automatiquement les meilleurs talents aux postes vacants sont clairement visibles. De plus, ce type de plate-forme élimine les biais humains du processus en créant un effectif plus diversifié (ce qui en soi est lié à la productivité). Et n'oublions pas que l'apprentissage automatique a plus d'avantages à offrir tout au long du cycle de vie de l'employé, du développement de l'intégration intelligente à la garantie que les employés restent engagés et motivés tout au long de leur carrière.

travailleurs occasionnels, qui sont largement utilisés dans le secteur. Le problème ici est qu’il peut être difficile de s’assurer que ces travailleurs sont recrutés et déployés efficacement pour les bons projets. Mais avec l’apprentissage automatique, il devient possible d’accéder à de vastes ensembles de données sur les talents disponibles et de s’appuyer sur un processus décisionnel intégré à des algorithmes pour faire correspondre les profils.

En outre, les apprenants rapides sont plus susceptibles de recourir à des processus locaux et aux processus d’approvisionnement. mettre en œuvre des initiatives à l'échelle de l'entreprise. Chacune de ces solutions contribue à l'intégration réussie de la technologie d'apprentissage automatique dans le tissu d'une entreprise et à son utilisation pour gagner un avantage concurrentiel.

La deuxième partie de cette série présente quelques-uns des facteurs importants de l'innovation. efficacement avec l'apprentissage automatique.

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