3 principes fondamentaux pour tirer un meilleur ROI des déploiements de GenAI

Les dirigeants d’entreprise sont impatients de déployer l’intelligence artificielle générative (GenAI) dans leurs entreprises. Alors, pourquoi de nombreux projets échouent-ils à sortir de la phase de preuve de concept (POC) ? Lors d’un récent événement Gartner, Rita Sallam, analyste distinguée, a déclaré qu’au moins 30 % des projets de GenAI seront abandonnés après les POC d’ici la fin de 2025 en raison de problèmes tels que la mauvaise qualité des données, les contrôles de risque insuffisants, les coûts en augmentation rapide ou l’incapacité à réaliser la valeur commerciale souhaitée.

Ces problèmes sont parmi les raisons pour lesquelles Gartner a déclaré que la GenAI commence à entrer dans le trou de désillusionnement dans son dernier cycle de hype pour les technologies émergentes, 2024. Cependant, dans une enquête distincte de Gartner, les répondants ont indiqué que leurs déploiements de GenAI ont aidé les entreprises à enregistrer des augmentations de revenus de 15,8 %, des économies de coûts de 15,2 % et des améliorations de productivité de 22,6 %.

Alors, qu’est-ce qui distingue les entreprises qui réussissent à intégrer la GenAI dans leurs flux de travail clés de celles qui échouent à réaliser la valeur commerciale projetée ? Ces dirigeants et équipes utilisent une approche différente caractérisée par une préparation et une gestion du changement rigoureuses. Voici trois principes clés pour guider l’évaluation, la sélection et la mise en œuvre de cas d’utilisation avec la GenAI, afin que les équipes puissent atténuer les risques et gérer les coûts tout en transformant les processus métier.

1. Principe fondamental 1 : Quantifier rigoureusement la valeur commerciale dès le départ :

Alors que les dirigeants d’entreprise ont peut-être donné la priorité à l’expérimentation de la GenAI initialement, ils sont maintenant impatients de tirer une valeur commerciale tangible de leurs investissements.

Les partenaires peuvent aider les entreprises à élaborer des affaires commerciales détaillées en organisant des ateliers pour comprendre les objectifs globaux, l’état actuel des processus de données et des infrastructures technologiques, et plus encore. Dans le cadre de ce processus, ils travaillent avec les équipes d’entreprise pour évaluer les cas d’utilisation potentiels, en les classant par ordre de priorité pour résoudre les douleurs commerciales, déterminer le niveau d’effort et le ROI attendu, et élaborer des indicateurs de performance clés pour mesurer les progrès. Lors de Google Cloud Next ’24, la société a mis en évidence 101 histoires d’organisations qui réussissent avec la GenAI en déployant des agents clients, employés, créatifs, données, code et sécurité.

Les capacités du marché continuent d’évoluer, rationalisant le chemin de création de valeur. Microsoft et Google ont intégré des modèles de langage grandeur nature dans leurs moteurs de recherche. Les utilisateurs d’Internet peuvent maintenant recevoir des réponses résumées et des liens, accélérant leur temps d’obtention d’informations. De même, les partenaires offrent des plateformes d’accélérateurs de GenAI avec des modèles d’IA et d’apprentissage automatique que les entreprises peuvent personnaliser et déployer dans leur environnement en quelques semaines. Les entreprises bénéficient ainsi d’outils éprouvés, réduisant le coût et le risque de déploiement, et mettant en œuvre de nouvelles capacités métier plus rapidement.

2. Principe fondamental 2 : Assurer la qualité, la confidentialité et la sécurité des données.

Fournir des données de haute qualité, conformes à la confidentialité et sécurisées pour la formation et l’inférence de modèles est la base de chaque implémentation réussie de GenAI. Les entreprises doivent préparer les données pour garantir que les modèles d’IA génèrent des sorties précises et fiables. En outre, elles mettent en place des garde-fous et de nouveaux outils pour protéger les informations sensibles, y compris les sorties de modèles, contre l’exposition. De même, la GenAI peut être utilisée pour identifier les problèmes de sécurité qui peuvent être résolus par les équipes ou l’automatisation.

Mastercard utilise la GenAI pour faciliter les interactions avec les clients et réduire les fraudes. Ses chatbots alimentés par l’IA offrent aux clients un accès instantané à des recommandations personnalisées, des informations de compte et un historique de transactions.

La société utilise également la modélisation prédictive de la GenAI pour identifier les modèles de dépenses inhabituels, qui pourraient indiquer une fraude potentielle. Avec la GenAI, Mastercard a doublé le taux de détection des cartes compromises ; réduit les faux positifs de jusqu’à 200 % ; et augmenté la vitesse de détection des marchands vulnérables à la fraude de 300 %.

3. Principe fondamental 3 : Renforcer la collaboration humaine-GenAI.

Alors que la GenAI automatisera certains processus, la plupart du temps, elle aidera les humains à prendre de meilleures décisions. La GenAI peut créer des données synthétiques, traiter des données, reconnaître des modèles et créer des analyses prédictives pour permettre une collaboration et la création de nouveaux services. Par exemple, la GenAI peut fournir des scénarios et des recommandations pour que les décideurs puissent optimiser les résultats. Les humains apportent une conscience du marché et du contexte, des connaissances commerciales, des jugements et de l’empathie dans la prise de décision, en s’appuyant sur les capacités de la GenAI.

Alors, comment les entreprises peuvent-elles maximiser le potentiel de la collaboration humaine-GenAI ? Les dirigeants devraient prendre le temps de définir clairement les rôles et les responsabilités, de former en continu les équipes aux dernières capacités, et de fournir des garde-fous et des chemins d’escalade lorsque la GenAI ne fonctionne pas comme prévu. En outre, ils devraient partager leur vision de la GenAI qui transforme l’entreprise et souligner qu’ils augmentent les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Une enquête Forrester a révélé que 36 % des employés craignent de perdre leur emploi en raison de l’automatisation ou de l’IA, mais seulement 1,5 % le feront, tandis que 6,5 % verront leur rôle influencé par la GenAI. Par conséquent, les employés devraient embrasser cette technologie plutôt que de la rejeter.

Allstate a mis en œuvre un chatbot alimenté par la GenAI qui utilise le traitement du langage naturel pour offrir un support en temps réel et multilingue et acquérir une meilleure compréhension du comportement des clients. Par exemple, il cherche à améliorer les performances des modèles précédents de trois fois en identifiant les parcours clients qui nécessitent un support d’agent.

Le chatbot rationalise le processus de réclamation en fournissant une plateforme centralisée pour la collecte et l’examen des informations pertinentes. Alors que les agents humains continuent de gérer les réclamations complexes nécessitant un jugement d’expert, le chatbot améliore considérablement l’efficacité en automatisant les tâches routinières et en réduisant le temps de traitement. En utilisant l’IA pour rationaliser la complétion de formulaires, Allstate améliore la précision et la satisfaction des clients.

Tirer un meilleur ROI de la GenAI en adoptant ces 3 principes fondamentaux

Lorsque la GenAI a émergé dans la conscience mondiale, les dirigeants ont rapidement appliqué cette technologie à leurs entreprises, encourageant l’expérimentation et l’innovation. Cependant, parfois, les POC ont précédé les fondamentaux, augmentant les coûts et créant des solutions qui n’ont pas fourni la valeur souhaitée.

Les dirigeants peuvent utiliser ces trois principes fondamentaux – élaborer un cas d’affaires commercial solide, répondre aux exigences de données et aider les équipes à collaborer avec l’IA – pour rendre les nouvelles initiatives de GenAI réussies. Ils pourront ainsi pointer vers des cas d’utilisation et des outils à haute valeur, des sauvegardes de données et des améliorations de productivité et d’innovation qui enthousiasment la direction, les conseils d’administration, les clients et les investisseurs.