Les données désorganisées empêchent l’adoption de l’IA dans les entreprises – Comment les sociétés peuvent-elles se dénouer

Les startups de santé affirment que les réglementations peu claires étouffent l’innovation de l’IA dans le secteur. Bien sûr, de telles précautions sont nécessaires dans l’industrie de la santé, où c’est littéralement une question de vie ou de mort. Mais ce qui a moins de sens, c’est l’ adoption lente de l’IA dans l’ensemble des entreprises SaaS – un espace qui n’est pas freiné par la paperasse comme d’autres secteurs.

Alors, qu’est-ce qui empêche les entreprises d’adopter l’IA pour rationaliser et optimiser leurs processus ? Le principal coupable est la masse de données désorganisées qui s’accumule à mesure que les sociétés grandissent et ajoutent de nouveaux outils et produits. Dans cet article, je vais examiner comment les données désorganisées constituent un obstacle à l’innovation de l’IA dans les entreprises, et explorer les solutions.

Bienvenue dans la jungle des données

Commençons par examiner un défi de données courant que de nombreuses entreprises modernes rencontrent. Initialement, lorsque les entreprises offrent une gamme limitée de produits, elles ont généralement des données de revenu propres qui sont toutes hébergées dans un seul système. Cependant, à mesure qu’elles élargissent leurs offres et adoptent une gamme de modèles de revenu, les choses deviennent rapidement désorganisées.

Par exemple, une entreprise peut initialement utiliser un modèle d’achat unique, mais plus tard introduire des options supplémentaires telles que des abonnements ou des tarifs basés sur la consommation. À mesure qu’elles grandissent, elles diversifieront probablement leurs canaux de vente. Une entreprise qui commence avec 100 % de ventes de produits en libre-service peut réaliser avec le temps qu’elle a besoin de l’aide d’équipes de vente pour vendre, cross-vendre et acquérir des clients plus importants.

Pendant les phases de croissance rapide, de nombreuses entreprises empilent simplement de nouveaux systèmes de vente sur les systèmes existants. Elles acquièrent un outil SaaS différent pour gérer chaque mouvement, modèle de tarification, processus d’achat, etc. Il n’est pas rare qu’un département marketing d’une entreprise ait 20 outils SaaS différents avec 20 silos de données différents.

Ainsi, même si les entreprises commencent généralement avec des données propres et intégrées, la croissance fait que les données s’échappent rapidement du contrôle, souvent bien avant que les entreprises ne le reconnaissent comme un problème. Les données sont cloisonnées entre les systèmes de facturation, de livraison, de réussite client et d’autres systèmes, ce qui signifie que les entreprises perdent la visibilité globale de leurs opérations internes. Et malheureusement, la réconciliation manuelle des données est souvent si fastidieuse et chronophage que les informations peuvent être obsolètes au moment où elles sont prêtes à être utilisées.

L’IA ne peut pas résoudre vos problèmes de données désorganisées pour vous

Plusieurs clients potentiels nous ont demandé : « Eh bien, si l’IA est si grande, ne peut-elle pas simplement résoudre ce problème de données désorganisées pour nous ? » Malheureusement, les modèles d’IA ne sont pas la panacée pour ce problème de données.

Les modèles d’IA actuels nécessitent des ensembles de données propres pour fonctionner correctement. Les entreprises qui s’appuient sur des mouvements de vente divers, des plateformes SaaS et des processus de revenu accumulent inévitablement des ensembles de données disparates et fragmentés. Lorsque les données de revenu d’une entreprise sont éparpillées sur des systèmes incompatibles qui ne peuvent pas communiquer les uns avec les autres, l’IA ne peut pas en faire sens. Par exemple, ce qui est étiqueté comme « Produit » dans un système peut être très différent de « Produit » dans un autre système. Cette différence sémantique subtile est difficile pour l’IA à identifier et conduirait inévitablement à des inexactitudes.

Les données doivent être correctement nettoyées, contextualisées et intégrées avant que l’IA entre en jeu. Il y a une idée fausse répandue selon laquelle l’entreposage de données offre une solution universelle. En réalité, même avec un entrepôt de données, les données doivent encore être affinées, étiquetées et contextualisées manuellement, avant que les entreprises puissent les utiliser pour produire des analyses significatives. Donc, de cette façon, il y a des parallèles entre l’entreposage de données et l’IA, dans la mesure où les entreprises doivent aller à la racine des données désorganisées avant de pouvoir bénéficier des avantages de l’un ou l’autre de ces outils.

Même lorsque les données ont été contextualisées, les systèmes d’IA sont encore estimés à halluciner d’au moins 3 % du temps. Mais les finances d’une entreprise — où même un point décimal à la mauvaise place pourrait avoir un effet domino perturbant de multiples processus — nécessitent une précision de 100 %. Cela signifie que l’intervention humaine est toujours essentielle pour valider l’exactitude et la cohérence des données. L’intégration prématurée de l’IA peut même créer plus de travail pour les analystes humains, qui doivent allouer du temps et des ressources supplémentaires pour corriger ces hallucinations.

Un dilemme de données

Cependant, la prolifération des solutions SaaS et les données désorganisées qui en résultent ont plusieurs solutions.

Tout d’abord, les entreprises devraient régulièrement évaluer leur pile technologique pour s’assurer que chaque outil est strictement nécessaire à leurs processus commerciaux et ne contribue pas simplement à l’enchevêtrement des données. Vous pouvez constater qu’il y a 10 ou même 20+ outils que vos équipes utilisent quotidiennement. Si elles apportent vraiment de la valeur aux départements et à l’entreprise dans son ensemble, ne les supprimez pas. Mais si les données désorganisées et cloisonnées perturbent les processus et la collecte d’informations, vous devez peser leurs avantages par rapport à un passage à une solution unifiée et épurée où toutes les données sont hébergées dans le même outil et le même langage.

À ce stade, les entreprises sont confrontées à un dilemme lors du choix d’un logiciel : les outils tout-en-un peuvent offrir une cohérence de données, mais possiblement moins de précision dans des domaines spécifiques. Un juste milieu consiste pour les entreprises à rechercher des logiciels qui offrent un modèle d’objet universel flexible, adaptable et parfaitement intégré à l’écosystème général. Prenez par exemple l’outil de gestion de projet Atlassian (TEAM ) Jira. Cet outil fonctionne sur un modèle d’objet facile à comprendre et très extensible, ce qui le rend facile à adapter à différents types de gestion de projet, y compris le développement de logiciels Agile, l’IT/Helpdesk, le marketing, l’éducation, etc.

Pour naviguer dans ce compromis, il est crucial de cartographier les métriques qui comptent le plus pour votre entreprise et de travailler à partir de là. L’identification de l’étoile polaire de votre entreprise et l’alignement de vos systèmes sur celle-ci garantissent que vous concevez votre infrastructure de données pour fournir les informations dont vous avez besoin. Au lieu de se concentrer uniquement sur les flux de travail opérationnels ou la convenance de l’utilisateur, considérez si un système contribue aux métriques non négociables, telles que celles essentielles à la prise de décision stratégique.

En fin de compte, ce sont les entreprises qui investissent du temps et des ressources pour démêler l’enchevêtrement de données dans lequel elles se sont retrouvées qui seront les premières à débloquer le véritable potentiel de l’IA.