Comment surmonter la peur de manquer l’innovation et utiliser l’IA/GenAI pour résoudre des problèmes commerciaux spécifiques

Nous entrons dans la saison chargée pour les dirigeants d’entreprise, période pendant laquelle les managers de toutes les fonctions se réunissent pour évaluer les performances et planifier ce qui suit. Après une année de coûts croissants, de problèmes persistants de chaîne d’approvisionnement et d’efforts constants pour atteindre les objectifs de durabilité, il y a de nombreux défis. Mais un sujet semble encore être au centre de toutes les préoccupations – l’intelligence artificielle (IA)/intelligence artificielle générative (GenAI).

C’est l’ère de la peur de manquer l’innovation, et les dirigeants sont massivement invités à intégrer certaines fonctionnalités d’IA/GenAI dans leurs opérations pour que leurs entreprises ne soient pas laissées pour compte. Mais au milieu de tout l’enthousiasme, il est important de se rappeler que l’innovation est un processus, et non une solution. Pour créer un impact durable, les organisations doivent s’assurer que les nouvelles capacités sont adaptées à des besoins spécifiques, évaluées pour les risques et liées à des résultats commerciaux mesurables.

Voici trois questions/défis courants des équipes de direction d’entreprise et comment l’IA/GenAI peut aider, ainsi que des exemples de plusieurs industries où cette innovation fait déjà une différence :

Il semble qu’il y ait de nouvelles technologies introduites chaque jour, et notre budget est déjà tendu. Comment pouvons-nous déterminer où notre investissement dans l’innovation de l’IA/GenAI nous rapportera le plus de retour sur investissement ?

Paradoxalement, lorsque tout le monde commence à accélérer, c’est le moment pour votre équipe de direction de ralentir et de se concentrer sur les fondamentaux. Tout d’abord, assurez-vous que tout le monde est aligné sur la façon dont vous pensez l’IA/GenAI. L’IA existe depuis un certain temps maintenant, et à un niveau élevé, il est préférable de la considérer comme un outil pour analyser les données, recueillir des informations et travailler de manière plus intelligente. Le GenAI est plus récent et implique la façon d’utiliser toutes ces informations pour générer de manière autonome du contenu et des recommandations réelles. Toute entreprise peut bénéficier de l’intégration de capacités d’IA/GenAI, mais il est utile de démocratiser la transition pour que les travailleurs se sentent valorisés.

Les entreprises qui cherchent à construire un écosystème d’IA à l’échelle de l’entreprise peuvent s’inspirer de la méthode “Kaizen” mise au point par Toyota. Cette approche implique une amélioration continue, où les équipes de tous les niveaux de l’organisation sont encouragées à apporter de petits changements incrémentiels pour éliminer les gaspillages et optimiser les processus. Non seulement cela aide à identifier où l’IA/GenAI pourrait avoir le plus d’impact, mais cela commence également à favoriser une mentalité “tester et apprendre” qui se propagera dans la culture de l’organisation et aboutira à des employés plus heureux et plus productifs.

Se concentrer sur : l’industrie du transport

Dans le transport, l’IA/GenAI aide les entreprises à améliorer tout, de la prévision de la demande et de la gestion des stocks à la maintenance prédictive et à l’optimisation des itinéraires. Delta Air Lines utilise le GenAI pour analyser les données client et offrir des expériences de voyage personnalisées, UPS utilise son système ORION alimenté par l’IA pour ajuster les itinéraires de livraison à mesure que les conditions de circulation changent, et la MTA de New York déploie l’IA pour réduire l’évasion des tarifs.

À mesure que nous nous développons, nous constatons que des lacunes de communication se créent entre la direction et les dirigeants fonctionnels, en particulier l’informatique. Comment pouvons-nous utiliser l’IA/GenAI pour créer des messages internes et externes plus efficaces sans perdre notre authenticité ?

Même si le GenAI peut produire des messages remarquablement réalistes, il est important de maintenir certaines normes pour protéger la réputation de la marque. En d’autres termes, le style compte, et les gens veulent communiquer d’une manière qui se sente authentique. Selon une enquête récente de PwC, établir cette confiance est de plus en plus critique parmi la direction, les consommateurs et les employés, et 93 % des dirigeants d’entreprise estiment que la construction et le maintien de la confiance améliorent le chiffre d’affaires. La même chose est vraie au sein d’une organisation, et il est courant pour les travailleurs d’être prudents face aux nouvelles directives de gestion qui sonnent faux ou de se méfier de la nouvelle technologie qui n’est pas mise dans le contexte approprié.

Les mauvaises communications gaspillent du temps et de l’argent, ralentissant l’innovation et l’efficacité opérationnelle. Le GenAI peut aborder ce problème de manière proactive en analysant d’énormes ensembles de données d’interactions antérieures (avec les clients et les employés) pour modéliser les réactions potentielles, offrir des informations en temps réel et servir de pont entre deux “langues” (c’est-à-dire ce que l’entreprise veut dire et comment elle est reçue par les clients/employés). Lorsque les dirigeants ont des informations opportunément motivées par l’IA sur les performances, ils peuvent mieux aligner les décisions opérationnelles sur les objectifs stratégiques. Et lorsque les travailleurs sont associés au processus grâce à des initiatives de formation continue et de recyclage, l’IA/GenAI peut être considérée comme un atout plutôt que comme une menace.

Se concentrer sur : l’industrie de la distribution

Le comportement des consommateurs après la pandémie a changé de manière spectaculaire, il est donc crucial que les entreprises de détail utilisent l’IA pour analyser les données client et offrir des services hautement personnalisés, des recommandations de produits et des campagnes de marketing. À grande échelle, l’IA peut également être utilisée pour aider à prédire le comportement futur, permettant ainsi des efforts de vente ciblés et une amélioration de l’acquisition de clients. L’avenir dans ce domaine est passionnant et prêt à révolutionner complètement la façon dont nous faisons nos courses. Par exemple, Amazon continue d’affiner sa technologie “Just Walk Out” alimentée par l’IA qui analyse les données des caméras et des capteurs en magasin pour alimenter les magasins sans caisse dans le monde entier.

Dans notre industrie, nous traitons de grandes quantités d’informations sensibles sur les clients et nous nous inquiétons de la façon dont l’introduction de nouvelles technologies pourrait exposer nos données à des vulnérabilités accrues. Quels sont les avantages de l’utilisation de l’IA/GenAI dans ces industries, et comment pouvons-nous atténuer les risques ?

Comme en médecine, la règle d’or de la transformation de l’IA/GenAI est : “Tout d’abord, ne pas nuire.” Certaines industries comme les soins de santé et les services financiers ont connu une adoption plus lente de l’IA en raison de leurs environnements complexes et hautement réglementés, mais des progrès importants ont été réalisés dans des fonctions spécifiques. La preuve la plus visible se trouve dans le service client, où les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA peuvent fournir un support 24h/24 et aider à répondre à des questions logistiques courantes. Par exemple, depuis son lancement en 2018, le chatbot Bank of America “Erica” a répondu à 800 millions de demandes de plus de 42 millions de clients et a fourni des informations et des conseils personnalisés à plus de 1,2 milliard de fois.

Ironiquement, malgré les inquiétudes persistantes concernant la sécurité dans les industries sensibles, l’IA/GenAI a eu un impact net positif dans le domaine de la détection de la fraude. La fraude est un problème endémique dans la finance qui ne cesse de s’aggraver, et les experts prévoient que la fraude bancaire coûtera 48 milliards de dollars à l’industrie d’ici 2029. Les algorithmes d’IA peuvent analyser d’énormes ensembles de données pour identifier les anomalies qui pourraient indiquer une activité frauduleuse, et les équipes de sécurité peuvent établir des seuils pour les activités suspectes, déclenchant des interventions uniquement lorsque ces seuils sont dépassés. Le GenAI peut également aider à automatiser certaines tâches routinières (saisie de données, réconciliation, etc.) et libérer du temps pour que les équipes prennent des décisions plus nuancées (approbations de prêts, défauts, etc.) qui bénéficient d’une analyse humaine plus approfondie.

Se concentrer sur : l’industrie bancaire

En 2021, PNC a lancé PINACLE, une application de gestion de trésorerie qui utilise l’IA et l’apprentissage automatique (ML) pour se former à partir des données historiques d’une entreprise. Une fois le module formé, il peut être mis à jour quotidiennement et produire une prévision à roulement pour aider à prédire les flux de trésorerie futurs, réduire les problèmes de contrôle de version et améliorer la compréhension des positions de trésorerie actuelles et futures pour divers scénarios. L’IA aide également à autonomiser les investisseurs, en particulier ceux qui se concentrent sur la durabilité. Morgan Stanley conseille que les capacités d’analyse de l’IA peuvent aider “à identifier les entreprises avec de solides performances ESG, à atténuer les risques et à façonner des portefeuilles qui s’alignent mieux sur les objectifs de durabilité”.

Fixer le ton pour 2025

Les entreprises ont une occasion unique de optimiser leurs opérations avec l’IA/GenAI, mais ce type de transformation nécessite de la discipline. En direction de l’année prochaine, la direction doit faire clairement comprendre que : (1) le changement est un sport d’équipe ; (2) le retour sur investissement de toute nouvelle technologie doit être lié à des résultats commerciaux spécifiques ; et (3) la vitesse sans direction crée le chaos. En écoutant les bruits de fond et en restant concentrés sur l’impact significatif, les organisations seront prêtes à réussir de manière durable dans cette nouvelle ère d’innovation excitante.