Un peu moins de conversation, un peu plus d’action : comment accélérer le déploiement de l’IA générative au cours des 6 prochains mois

Assez de rêveries, assez de spéculations, assez de hype – c’est une année d’action. Selon le McKinsey Global Institute, près de 50% des activités commerciales typiques peuvent désormais être automatisées par l’IA générative (GenAI), un type d’intelligence artificielle capable de produire texte, images, vidéo, et données synthétiques.

Cette automatisation génère une valeur considérable et résout des défis commerciaux critiques dans diverses industries et fonctions, améliorant les expériences client, optimisant les opérations et stimulant l’innovation. Mais, pour la plupart, l’IA générative n’a pas été testée à grande échelle, et le véritable ROI sur ces investissements doit être clarifié.

Alors que les entreprises ont commencé à investir massivement dans des projets expérimentaux et ad hoc de l’IA générative, la mise à l’échelle de ces efforts peut s’avérer compliquée. Les dirigeants sont aux prises avec la manière de maximiser les avantages de l’IA générative tout en observant et en minimisant les coûts, en garantissant l’auditabilité et les contrôles d’accès, en améliorant les performances, en fournissant des abstractions de modèles et en renforçant la sécurité. Ceux qui ont hésité à adopter l’IA générative jusqu’à présent par crainte des coûts élevés et des préoccupations de gouvernance des données et de sécurité devraient considérer les points suivants lorsqu’ils intègrent l’IA générative dans leurs flux de travail et leurs stratégies commerciales plus larges.

Créez un plan de transformation mesurée : 3 actions clés à prendre dès maintenant

1. Développez les compétences de votre main-d’œuvre pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative de manière à risque maîtrisé.

C’est un monde nouveau et courageux en intelligence artificielle, et il existe différents niveaux de compréhension de ce qui est possible. Les entreprises qui démarrent ce parcours peuvent bénéficier de la mise en place de programmes organisationnels pour former les équipes IT et commerciales sur le potentiel de l’IA générative, en élaborant des protocoles spécifiques autour des risques, de la transparence et de l’éthique.

Les organisations peuvent choisir d’apporter des expertises externes ou de créer un nouveau rôle dédié à l’éthique de l’IA, mais elles doivent comprendre que la formation n’est pas un simple exercice. Consacrer des jours ou des semaines à des programmes qui forment tous les employés (et non seulement ceux qui occupent des rôles techniques) sur l’utilisation de l’IA générative verra un meilleur engagement organisationnel que ceux qui ne le font pas.

En éduquant les équipes commerciales sur l’identification des applications potentielles de l’IA générative qui peuvent les aider dans leur travail respectif (et en séparant les faits des préoccupations de sécurité), les organisations seront dans une meilleure position pour évaluer la valeur totale.

2. Fusionnez l’IA avec l’IA générative : Préparez votre infrastructure pour les changements lourds de données

L’IA générative attire rapidement l’attention pour sa capacité à stimuler la productivité, en poussant les marges d’exploitation à des niveaux jamais vus auparavant. Cependant, il est important de se rappeler que l’IA générative n’est pas une solution miracle. Avec l’émergence de l’IA générative, les pratiques traditionnelles d’ingénierie de données et d’IA sont plus importantes que jamais.

Considérez les solutions suivantes alimentées par l’IA générative :

1. Vente au détail : Stimulation de l’hyper-personnalisation dans la vente au détail à l’aide d’agents autonomes pour générer des recommandations.
2. Voyage : Utilisation d’un flux de travail alimenté par l’IA générative pour créer des itinéraires de voyage personnalisés en fonction des préférences individuelles.
3. Banque : Utilisation d’agents de conversation pour personnaliser les services bancaires, des paiements de factures à l’analyse des tendances de dépense et aux recommandations.

L’IA générative seule n’est pas suffisante pour alimenter les solutions mentionnées ci-dessus. Il est essentiel de lier la compréhension et la capacité de raisonnement de l’IA générative avec la précision et l’efficacité éprouvées de l’IA traditionnelle.

Par exemple, l’hyper-personnalisation peut être réalisée avec plus de cohérence si nous utilisons des algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels pour générer un bouquet de recommandations et des agents alimentés par l’IA générative pour raisonner lesquelles d’entre elles seront les plus pertinentes pour l’utilisateur.

Comme tel, il est crucial de considérer l’IA générative, l’IA traditionnelle et les pratiques d’ingénierie de données dans une cohérence, avec un seul prisme, plutôt qu’en isolation. Cela rend extrêmement important pour les organisations de fournir une infrastructure pour fusionner le développement de l’IA avec les solutions de l’IA générative.

3. Construisez votre préparation à l’IA générative : Échelle, innovez, contrôlez

Il est sage d’être proactif, mais la transformation ne se produit pas du jour au lendemain. En identifiant les « must-have » impératifs pour l’organisation, vous pouvez échelonner votre calendrier de développement en fonction des besoins critiques.

Ensuite, désignez un groupe de dirigeants internes pour accélérer la sensibilisation et l’adoption d’un Système d’exploitation de l’IA générative – une plateforme qui fournit l’auditabilité, les contrôles de coûts et les remboursements, la sécurité, la vie privée, le contrôle d’accès et les abstractions de modèles – pour intégrer les applications et les processus de l’IA générative en utilisant cette plateforme. Cela aidera l’innovation à grande vitesse et à grande échelle en garantissant des itérations rapides des cas d’utilisation de l’IA générative en se concentrant principalement sur la fonctionnalité, et ainsi augmenter l’engagement à travers l’organisation.

Dans la vente au détail, selon une récente étude IBM avant NRF 2024, les clients modernes s’attendent à un parcours d’achat personnalisé, complet avec « la commodité des choix de produits, des informations détaillées, des méthodes de paiement diverses et une intégration transparente des expériences en magasin et en ligne » adaptées à leurs préférences individuelles.

Pour répondre à ces attentes, les détaillants doivent organiser et démocratiser l’accès à leurs données afin que les fonctions commerciales, de la R&D à la vente et au marketing, travaillent à partir de la même base. Sans une vue claire des données ou un plan pour les mettre en œuvre de manière transversale, les organisations peuvent surenvestir dans des solutions alimentées par l’IA et voir peu de ROI. Les détaillants qui ne sont pas sûrs de la manière d’optimiser leurs données existantes devraient s’adresser à un partenaire ayant une expérience approfondie du secteur pour établir une infrastructure prête pour l’IA. Seulement alors pourront-ils profiter de l’IA générative pour rationaliser le service client avec moins d’intervention humaine en fournissant des résumés de conversation, en automatisant les tâches et en stimulant en fin de compte la conversion – une priorité clé pour l’industrie.

De plus, les détaillants expérimentent l’idée de descriptions de produits dynamiques. Fondées sur l’IA, les listes de commerce électronique pourraient changer en fonction du spectateur, adaptées aux besoins et aux attentes uniques de chaque client. Une équipe solide, sous-tendue par un niveau de préparation à l’IA générative, sera bien équipée pour capitaliser sur ces technologies d’IA avant les concurrents.

Identifiez les cas d’utilisation transformateurs de l’IA générative et offrez des résultats commerciaux quantifiables.

Souvent, dans la précipitation de montrer des progrès, les entreprises peuvent commencer à sprinter sans direction. Plutôt que de dépenser cette énergie pour tout essayer en même temps, notez les cas d’utilisation spécifiques qui peuvent être achevés dans les 3-6 mois, 6-12 mois, etc. Priorisez ces projets à court terme pour démontrer la valeur de l’exécution de l’IA générative à grande échelle, puis, pour les domaines qui ont un potentiel, concentrez-vous sur la construction de plateformes qui peuvent mettre en valeur les avantages de l’IA générative pour d’autres départements. Des domaines tels que la formation de modèles, les agents autonomes et les LLM privés offrent un énorme potentiel d’innovation future, et un investissement stratégique dans ces domaines maintenant vous donnera une longueur d’avance sur la concurrence.

Dans la banque, la demande de prêt pour les entreprises moyennes et grandes nécessite une analyse de nombreux documents, notamment les états financiers de l’entreprise, les rapports d’audit, les déclarations de taxes, les rapports du bureau de crédit et les actualités récentes. Tout cela doit être traité manuellement pour préparer une note d’approbation. L’automatisation de ce processus via l’IA générative, non seulement économise des coûts quantifiables mais la rapidité de la réduction du délai total peut constituer un avantage concurrentiel et un différentiateur qui peut aider à générer de nouveaux affaires.

Avec l’IA générative, le secteur bancaire, entre autres, est en mesure d’éliminer le stress et de fournir une visibilité supplémentaire aux clients avec un effort et un temps de disponibilité relativement faibles. Alors qu’il existe de nombreux autres cas d’utilisation uniques de l’IA générative, passer à la prochaine phase d’une entreprise alimentée par l’IA générative nécessite de répliquer et d’opérationnaliser la technologie à travers l’entreprise pour l’infuser dans la stratégie commerciale globale.

N’hésitez pas, il est temps de vous réveiller à la livraison de l’IA

Surmonter les défis d’implémentation et mettre en œuvre l’IA générative à grande échelle n’est pas une mince affaire. Cela nécessite un alignement total de la part du conseil d’administration et de la direction, ainsi qu’un engagement des dirigeants commerciaux à travers l’organisation. Pour dépasser la peur de manquer l’IA et commencer à créer des outils alimentés par l’IA qui génèrent des profits, éduquez vos équipes sur ce qui est à venir, établissez une infrastructure capable de soutenir un changement rapide, et concentrez-vous sur les résultats à court terme qui comptent pour vos clients et partenaires.

Lorsque vous transformez, il est important d’apporter des embauches d’experts ou des conseils externes de confiance pour aider à assurer une transition en douceur. Recherchez ceux qui sont axés sur l’action (c’est-à-dire les bâtisseurs, et non seulement les conseillers) et qui amènent la direction dans le processus de prise de décision dès le début pour accroître la transparence et favoriser la collaboration. Les capacités de l’IA générative évoluent rapidement, et en agissant maintenant, vous serez sur la voie de la création d’une organisation prête pour l’avenir, propulsée par une croissance durable.