Passer de la confusion à la confiance en matière d’IA : huit questions que chaque dirigeant doit poser sur l’IA

Qu’est-ce qui se passe si la raison pour laquelle vos investissements dans l’IA ne rapportent pas est sans rapport avec la technologie ?

Une étude largement citée du MIT a constaté que 95 % des projets d’IA génératifs échouent à obtenir un rendement d’investissement significatif. Si vous êtes un dirigeant qui regarde votre organisation expérimenter avec des outils d’IA à travers les équipes et les départements, vous avez ressenti ce fossé entre l’activité et les résultats de première main.

Les symptômes sont familiers. Les employés expérimentent, mais il n’y a pas de propriétaire défini pour les résultats. Et tandis que les pilotes réussissent en isolement, ils ne s’étendent jamais à l’ensemble de l’organisation. Il est également difficile de partager ce qui fonctionne, car chaque équipe met en œuvre l’IA différemment. Pendant ce temps, les risques de conformité et de sécurité s’accumulent discrètement en arrière-plan. Même la mesure est difficile, car, même si les projections de ROI semblent impressionnantes sur les diapositives, personne ne suit si elles se concrétisent.

Le défi n’est pas un manque d’innovation ou d’intérêt. Les employés expérimentent avec des outils d’IA, découvrent des améliorations de la productivité et partagent des réussites. Le problème est que, sans leadership stratégique en haut, ces efforts se concrétisent rarement en initiatives à valeur génératrice et évolutives qui ont un impact sur l’entreprise.

Le problème de la flocon de neige tue discrètement votre ROI d’IA.

Lorsque l’adoption de l’IA se produit de manière organique de bas en haut sans surveillance stratégique, les organisations rencontrent des limites. Les contributeurs individuels et les équipes peuvent connaître des gains de productivité, tels que la rédaction d’e-mails plus rapides, la génération de fragments de code plus efficace ou l’analyse de données plus rapide. Ces améliorations sont précieuses au niveau individuel, mais la traduction de celles-ci en valeur organisationnelle mesurable nécessite une approche coordonnée.

Le problème fondamental est le problème de la flocon de neige. Sans méthodologies standardisées et cadres partagés, chaque projet d’IA au sein d’une organisation est mis en œuvre différemment. Chaque mise en œuvre devient une flocon de neige unique, ce qui rend presque impossible la mise à l’échelle d’expériences réussies, le partage d’acquis efficacement et l’intégration des capacités d’IA à l’ensemble de l’entreprise.

De plus, lorsque l’expérimentation se produit sans orientation stratégique, les équipes peuvent recourir à l’utilisation d’un ou de quelques outils d’IA familiers, indépendamment de leur adaptabilité à l’utilisation prévue. L’outil qui a aidé à rédiger un e-mail marketing peut devenir le marteau pour chaque clou, même lorsque des solutions conçues à des fins spécifiques offrent de meilleurs résultats pour des applications spécialisées telles que l’analyse de documents juridiques, la prévision financière ou la documentation technique.

En outre, si l’expérimentation se produit avec des outils non autorisés, cela peut introduire des risques de conformité et de sécurité que les organisations découvrent plus tard. Dans la poursuite de la productivité, les employés peuvent exposer des données client sensibles à des modèles d’IA publics, violer les réglementations ou créer des défis de propriété intellectuelle.

Les dirigeants n’ont pas besoin de devenir des ingénieurs d’IA, mais ils ont besoin de poser des questions plus perspicaces.

Les dirigeants n’ont pas besoin d’être des experts en IA ou même de comprendre comment cela fonctionne pour guider leur organisation de manière efficace. Ce qui est essentiel, c’est de savoir quelles questions poser et quelles décisions prendre. Le développement de la maîtrise de l’IA par les dirigeants est moins une question de compréhension de l’architecture et plus une question de développement de l’intuition stratégique pour discerner les informations importantes des données non pertinentes.

Les dirigeants doivent aborder huit questions critiques qui façonneront la trajectoire d’IA de leur organisation.

1. Qui est le propriétaire de la création de valeur d’IA et est responsable des rendements ? Sans un propriétaire nommé, rien n’est mesuré et personne n’est responsable lorsque les résultats ne se concrétisent pas.
2. Quels sont les paris d’IA commerciaux spécifiques que nous faisons dans les 12 à 24 prochains mois ? Les organisations doivent décider s’ils poursuivent un mélange d’approches, telles que des gains d’efficacité, de nouvelles capacités de produits, des expériences client améliorées, ou si elles concentrent les ressources sur une direction stratégique unique. Cette décision détermine l’allocation des ressources et les métriques de réussite.
3. Avez-nous la discipline de mesure pour valider si le ROI projeté devient un ROI réel ? La plupart des organisations excellent dans la projection, mais peu suivent de manière rigoureuse.
4. Sommes-nous prêts à investir dans la transformation organisationnelle que l’IA exige ? Cela inclut une formation complète, des cadres de gouvernance et des initiatives de gestion du changement. Les seuls investissements technologiques ne produiront pas de résultats.
5. Quelles sont les capacités internes dont nous avons besoin pour combler le fossé de maîtrise des dirigeants ? Les conseils consultatifs, les programmes de formation et les partenariats externes peuvent aider les dirigeants à développer une reconnaissance de modèles pour une exécution d’IA efficace.
6. Comment équilibrons-nous l’expérimentation rapide avec la discipline opérationnelle ? Les cycles de développement de l’IA sont plus rapides et plus incertains que les logiciels traditionnels, nécessitant une approche différente de la gestion du portefeuille et de la tolérance aux risques.
7. Comment allons-nous utiliser l’IA de manière sûre, éthique et dans les limites de risque acceptables ? Les organisations ont besoin de cadres pour évaluer les préjugés, la vie privée, la transparence et la responsabilité avant que ces questions ne s’aggravent.
8. Quels sont les investissements technologiques fondamentaux qui soutiennent notre stratégie ? L’infrastructure cloud, les plates-formes de données, le déploiement de modèles et l’architecture d’intégration sont des décisions de conseil d’administration, et non des décisions uniquement IT.

Le travail sur ces questions renforce l’intuition et la reconnaissance de modèles des dirigeants. Les dirigeants développent un modèle mental partagé d’une exécution d’IA efficace, leur permettant de repérer les initiatives faibles tôt et de défendre les initiatives prometteuses.

Trois capacités qui créent des organisations gagnantes

Une fois que les dirigeants ont établi une clarté stratégique, ils peuvent se concentrer sur trois capacités interconnectées qui distinguent les organisations d’IA adoptées avec succès de la majorité qui lutte.

Apprendre à repérer les cas d’affaires faibles tôt. Les signaux d’alarme incluent une propriété non claire, des projections de ROI vagues, un manque de connexion aux processus et flux de travail essentiels et une approche basée sur la technologie plutôt que sur les résultats commerciaux. Si une proposition commence par savoir quel modèle d’IA utiliser au lieu de quel problème commercial résoudre, elle va dans la mauvaise direction. La peur de manquer quelque chose ne devrait pas conduire les initiatives d’IA. Chaque projet nécessite un cas d’affaires défendable qui articule des mécanismes de création de valeur spécifiques.

Traiter la mise en œuvre de l’IA comme un défi de transformation organisationnelle, et non comme un déploiement technologique. Le lancement d’outils d’IA sans activation systématique produit des gains de productivité marginaux. Les organisations gagnantes investissent dans le travail difficile que la plupart des entreprises évitent : des programmes de formation complets qui construisent la littératie d’IA ; des initiatives de gestion du changement qui abordent la perturbation des flux de travail et aident les équipes à s’adapter ; des cadres de gouvernance qui permettent l’innovation ; et des méthodologies standardisées qui empêchent le problème de la flocon de neige tout en permettant la flexibilité.

La formation et la gouvernance créent une discipline organisationnelle qui accélère la création de valeur. Lorsque les gens comprennent les capacités et les limites des outils d’IA, lorsqu’il existe des processus clairs pour proposer, évaluer et mettre à l’échelle les initiatives, les bonnes idées se déplacent plus rapidement et les mauvaises idées sont éliminées plus tôt.

Établir une propriété claire et des droits de décision avant de consacrer des ressources. Les organisations doivent définir les droits de décision avant d’investir du temps et des ressources. Qui décide des projets à financer ? Qui est propriétaire du travail d’intégration entre les départements ? Qui est responsable lorsque les résultats ne se concrétisent pas ?

Les structures de gouvernance doivent être établies dès le début, mais conçues de manière réfléchie. L’objectif est de permettre l’innovation de manière sûre sans la contraindre. Une approche basée sur les risques aide à atteindre cet équilibre. Les mises en œuvre et les cas d’utilisation à faible risque, tels que l’utilisation de l’IA pour le brainstorming interne, la génération de premiers brouillons de contenu non sensible ou l’automatisation de l’analyse de données de routine, nécessitent une gouvernance moins stricte. Les mises en œuvre à haut risque qui traitent des informations sensibles, prennent des décisions ayant des conséquences pour les clients ou les employés, ou opèrent dans des domaines réglementés nécessitent des garde-fous plus solides, tels que la surveillance humaine, les traces d’audit et les mécanismes de validation.

De la confusion à la confiance grâce au leadership

Le rendement d’investissement de l’IA n’est pas une question de technologie, mais une question de leadership. Les organisations qui luttent pour capter la valeur de l’IA n’utilisent pas d’outils inférieurs ou d’équipes moins capables. Ils n’ont pas établi la clarté stratégique, la discipline organisationnelle et les structures de gouvernance pour mettre à l’échelle les expériences en capacités.

Les véritables différenciateurs pour l’adoption réussie de l’IA sont la surveillance des dirigeants et la discipline opérationnelle, et non l’expertise technique. Les dirigeants qui peuvent poser les bonnes questions, établir la propriété, investir dans la transformation organisationnelle et créer des cadres de gouvernance basés sur les risques guideront leur organisation de la confusion à la confiance.

Avec la bonne direction stratégique en haut, l’innovation de bas en haut peut prospérer dans les limites, les expériences peuvent se transformer en capacités d’entreprise et l’IA peut passer de la confusion et de l’activité dispersée à un facteur de compétitivité et de valeur commerciale.