Comment l’IA permet aux entreprises de passer à une ère de self-service

Que vous soyez un responsable des ventes, un analyste ou un directeur financier, vous aurez des demandes d’information qui nécessiteront des réponses de votre entreprise.

Dans les entreprises à forte croissance, ces questions surviennent sans préavis, souvent déclenchées par des réunions du conseil d’administration, des changements dans le comportement des clients, des examens réguliers ou des fluctuations du marché.

Peut-être s’agit-il de déterminer si un fournisseur a été payé ou quel est le dernier taux d’abandon, ou ce qui le provoque, ou peut-être s’agit-il de quelque chose qui nécessite une analyse encore plus approfondie – comme le pourcentage des revenus de l’entreprise que représentent vos 10 % de clients les plus importants. Ce ne sont pas des dilemmes de « science des données », mais des problèmes pratiques, et souvent critiques pour l’entreprise, qui nécessitent encore beaucoup d’énergie pour y répondre.

Ce qui suit est un processus souvent long et fastidieux qui consiste à naviguer à travers des tableaux croisés, des tableaux de bord et des applications pour trouver l’intelligence nécessaire, et à fournir une réponse qui peut prendre des heures ou même des jours. Ce processus est généralement fragmenté, compliqué par des données réparties sur différents systèmes et outils, chacun appartenant ou étant exploité par différentes équipes.

Ces retards ralentissent la progression et engendrent des coûts énormes et inutiles pour une entreprise, certaines recherches suggérant que entre 20%-30% des revenus sont perdus chaque année en raison d’inefficiences. Au-delà des simples retards, ils érodent également la confiance et ralentissent la prise de décision. Cela décourage les employés de poser des questions stratégiques.

La prochaine étape de l’IA est de permettre aux employés d’accéder à plusieurs sources de données et de générer des insights sans avoir besoin du soutien de couches d’équipes au sein d’une entreprise. Plutôt que d’agir comme un gardien, l’IA devient un facilitateur et élimine les frictions.

Ce type d’IA permet à tout le monde de se concentrer sur les tâches prioritaires et favorise une plus grande autonomie pour tous – ou plus simplement ; en permettant une approche self-service pour la collecte d’informations, la réponse aux questions et la génération d’insights.

Évolution de l’IA dans l’entreprise

Le domaine de l’« IA self-service » opère à l’intersection entre l’extrapolation des données clés de l’entreprise et la récolte d’insights, avec la possibilité pour quiconque de le faire, à tout moment. Cela représente un déplacement d’une fonction d’intelligence centralisée à une fonction d’intelligence distribuée, où l’insight est intégré dans les flux de travail. En plus de contourner les processus internes longs, les équipes sont habilitées à poser des questions incisives et à acquérir les connaissances. L’IA self-service est plus qu’une simple « entreprise DIY », elle permet de développer les compétences de la main-d’œuvre pour penser de manière stratégique et établir des liens plus profonds entre les points de données.

Ce type d’IA ne connaît pas seulement l’emplacement des données dans les coffres de l’entreprise, mais comprend également leur contexte, leur signification et peut même suggérer comment les utiliser. Il peut interpréter les relations entre les métriques et signaler les anomalies, ainsi que mettre en surface les tendances qui pourraient autrement passer inaperçues. C’est ainsi que les entreprises deviennent plus efficaces, plus rationalisées et offrent plus de valeur à leurs clients.

Confrontation avec les tableaux de bord et les données

Le monde du travail nécessite une mise à niveau en matière de littératie des données. Malgré des décennies d’investissements dans les plateformes d’analyse, les travailleurs se sentent encore déconnectés des données qui régissent leur performance.

97% des dirigeants d’entreprise affirment que les données sont essentielles au succès, mais seulement 26% déclarent que leurs équipes sont « habiles en données. » Le résultat est des opportunités perdues et des ressources gaspillées. Les insights restent souvent verrouillés derrière des murs techniques ou des équipes spécialisées, ce qui signifie qu’ils sont sous-utilisés.

McKinsey indique que les travailleurs passent environ 1,8 heure par jour,, soit l’équivalent de presque un cinquième de la semaine de travail, à la recherche d’informations.

Et si cela pouvait être réduit à quelques minutes ?

Les nouvelles technologies conçues par l’IA peuvent aider les entreprises à s’éloigner des tableaux de bord traditionnels, statiques et unidimensionnels, qui dépendent d’équipes d’ingénieurs de données et de data scientists pour la maintenance et le développement.

Les entreprises de tableaux de bord passent à un tableau de bord dynamique – au-delà de l’accès à toutes les données et informations en temps réel, il peut également interagir avec l’utilisateur pour l’aider à interroger les données et les insights. Il offre à la fois une prise de décision autonome et stratégique en un instant, ce qui signifie finalement un meilleur contrôle, une meilleure surveillance de l’entreprise et une relation plus profonde avec les données disponibles.

IA self-service en pratique

Toutes les IA ne sont pas égales.

La démocratisation de l’IA et des données est une ambition audacieuse et admirable, mais comme beaucoup l’ont réalisé en interagissant avec ChatGPT ou d’autres outils d’IA conversationnelle, les réponses peuvent varier en fonction de la façon dont vous posez les questions et des données auxquelles la plateforme a accès. De même, lorsque des matériaux privés et confidentiels sont en jeu, ou que l’exactitude absolue est cruciale, des résultats indésirables comme les hallucinations de l’IA peuvent miner la confiance très rapidement.

Pour offrir plus d’autonomie et de contrôle dans les entreprises, la plateforme d’IA devrait comprendre quelles données elle peut partager avec chaque personne. Une fois ces éléments incorporés, tout employé peut poser une question et s’attendre à recevoir une réponse instantanée, précise et personnalisée, qui peut ensuite être affinée en fonction des commentaires humains.

Les employés de tous niveaux pourraient utiliser l’IA self-service pour répondre à des questions qui seraient autrement renvoyées à d’autres départements. Cela réduit les goulets d’étranglement, garantit des réponses instantanées et permet aux équipes spécialisées de se concentrer sur des problèmes ou des solutions de plus haute valeur.

Les détails sur les performances de l’entreprise ou les prévisions, l’organisation des horaires pour les différentes équipes, quels segments de clients génèrent le plus de revenus et plus encore, pourraient être résolus de manière méthodique et immédiate.

Un directeur des ventes, au lieu d’aller voir chaque directeur des ventes régionaux, pourrait additionner les chiffres par trimestre et les croiser avec leurs objectifs – il pourrait déterminer le temps moyen d’un cycle de vente par type de client et répartir les ressources en conséquence, ou comprendre si les objectifs de revenus sont réalisables sur la base de l’actuel pipeline marketing. Cela signifie que les dirigeants peuvent prendre des décisions éclairées en temps réel, au lieu de réagir après coup.

Les clients les plus rentables pourraient être rapidement répertoriés et une stratégie de rétention ou d’incitation pourrait être conçue en conséquence. Tant que les informations sont contextualisées pour l’IA, tout cela est possible et fourni à une vitesse fulgurante.

Les opportunités apportées par la technologie basée sur l’IA

L’utilisation de l’IA de cette manière accélère la prise de décision, bénéficiant non seulement à la ligne de fond mais influençant également la façon dont une entreprise fait des affaires.

Une plateforme d’IA self-service agit comme la colonne vertébrale d’une entreprise ; la soutenant, la faisant avancer et s’assurant que tous les organes qui composent le corps de l’entreprise sont soutenus.

Avec des insights plus rapides et plus efficaces, les entreprises deviendront plus productives. La prévision et la prospective seront plus précises et soutiendront une croissance durable. Les obstacles et les défis seront prévenus ou gérés de manière efficace.

Comme on le dit souvent, les données sont le nouvel or – et en ouvrant les puits à tous, il y a des opportunités de richesse pour les entreprises et un niveau d’autonomisation pour les employés que les entreprises n’ont pas encore rencontré.