Optimiser les flux de travail des entreprises avec des agents IA : mythe ou réalité ?

Un problème

Alors que de plus en plus de grandes entreprises investissent dans les agents IA, les considérant comme l’avenir de l’efficacité opérationnelle, une vague croissante de scepticisme émerge. Si le potentiel de ces technologies suscite l’enthousiasme, de nombreuses organisations constatent que la réalité est souvent en deçà de ce qu’elles promettent. Cette déception peut être largement attribuée à deux problèmes principaux : les promesses exagérées et la nature très spécifique des problèmes commerciaux.

Bien que l’IA puisse exceller dans certaines tâches, comme l’analyse de données et l’automatisation des processus, de nombreuses organisations rencontrent des difficultés lorsqu’elles tentent d’appliquer ces outils à leurs activités. des flux de travail uniques. L'article de Lexalytics met en lumière ce qui se passe lorsque l'on intègre l'IA simplement pour se lancer dans le train en marche de l'IA. Le résultat est souvent une frustration et un sentiment que la technologie n'est pas à la hauteur de son potentiel.

Sources de déception lors de la mise en œuvre de l’IA

Les sources de déception dans la mise en œuvre de l’IA sont multiples.

• Un problème important est que de nombreux les sociétés de XNUMX à XNUMX employés Les entreprises se précipitent pour adopter l’IA sans stratégie claire ni objectifs définis. Ce manque de direction rend difficile de mesurer le succès ou l’échec des initiatives d’IA. Les entreprises peuvent finir par déployer des outils qui ne correspondent pas à leurs besoins réels, ce qui entraîne un gaspillage de ressources et une désillusion. Alors, que se passe-t-il lorsque vous intégrez l’IA sans planification ni préparation adéquates ? Eh bien, vous avez des cas comme celui de McDonald’s. Après trois ans de préparation, à l’été 2024, en collaboration avec IBM, McDonald’s a déployé son agent IA qui peut prendre les commandes au drive-in. Un modèle mal conçu a conduit l’IA à ne pas comprendre les clients. L’un des exemples les plus notables est celui de deux clients sur TikTok qui ont supplié l’IA d’arrêter car elle continuait à ajouter plus de Chicken McNuggets à leur commande, pour finalement atteindre 260.
• La qualité des données est une autre préoccupation majeure. La qualité des systèmes d’IA dépend des données qui y sont introduites. Si les données d’entrée sont obsolètes, incomplètes ou biaisées, les résultats seront inévitablement médiocres. Malheureusement, les organisations négligent parfois cet aspect fondamental, s’attendant à ce que l’IA accomplisse des miracles malgré les défauts des données.
• Les défis liés à l’intégration posent également des obstacles importants. L’intégration de l’IA dans des systèmes existants peut s’avérer complexe et révéler des problèmes techniques et de compatibilité, en particulier pour les entreprises qui s’appuient sur des systèmes existants. Sans une planification et des ressources approfondies, ces défis d’intégration peuvent faire dérailler les initiatives d’IA, amplifiant ainsi la déception.

Cas d'utilisation des agents IA dans les flux de travail des entreprises

Malgré ces obstacles, les agents IA ont le potentiel de révolutionner les opérations commerciales en rationalisant les flux de travail et en augmentant l’efficacité dans divers domaines.

L’une des applications les plus convaincantes de l’IA réside dans le support client. Les chatbots alimentés par l’IA peuvent gérer les demandes de routine, ce qui permet aux agents humains de se concentrer sur des problèmes plus complexes. En automatisant les tâches répétitives, les employés peuvent rediriger leur énergie vers des responsabilités plus stratégiques. L’un des cas les plus marquants d’intégration de l’IA au support client est Telstra, une société de télécommunications australienne. Telstra a déployé son propre agent IA appelé Ask Telstra. Voici les résultats partagés par l'entreprise : 20 % de suivi des appels en moins, 84 % des agents ont déclaré que cela avait un impact positif sur les interactions avec les clients, 90 % des agents sont plus efficaces.

Dans le domaine de l’automatisation du marketing, l’IA s’avère également d’une valeur inestimable. En analysant le comportement et les préférences des clients, les agents de l’IA peuvent créer des stratégies marketing personnalisées qui stimulent l’engagement et les taux de conversion. BavièreL'équipe de s'est servie de l'IA pour prédire la demande de médicaments contre la grippe. Lorsque le modèle d'IA a prédit une augmentation de 50 % des cas de grippe, l'équipe l'a utilisé pour adapter sa stratégie marketing. Les résultats ont été étonnants : augmentation de 85 % des taux de clics d'une année sur l'autre, réduction du coût par clic de 33 % par rapport à l'année précédente, augmentation de 2.6 fois du trafic sur le site Web à long terme.

L’IA peut également rationaliser les processus ressources humainesSelon Decision Analytics Journal, l’IA présente de nombreux avantages en termes de précision, d’efficacité et de flexibilité. En automatisant les étapes initiales du recrutement, comme la sélection des CV et l’identification des meilleurs candidats en fonction de critères spécifiques, l’IA permet de gagner un temps considérable et garantit un processus de sélection plus objectif.

L’un des aspects les plus attrayants de l’IA est peut-être son efficacité et sa rentabilité. Dans de nombreux scénarios, l’IA peut effectuer des tâches plus rapidement et avec moins d'erreurs L’automatisation est un choix incontournable pour les entreprises désireuses de simplifier leurs flux de travail. En automatisant les tâches répétitives et chronophages, les organisations peuvent réduire considérablement les coûts opérationnels tout en minimisant le risque d’erreur humaine. Cette combinaison de rapidité, de précision et d’économies permet aux entreprises d’optimiser leurs processus et d’allouer leurs ressources de manière plus stratégique.

Conseils pour l'intégration des agents d'IA

Pour garantir une intégration réussie des agents d’IA dans les flux de travail de l’entreprise, les entreprises doivent adopter plusieurs stratégies clés.

1. Tout d’abord, il est essentiel de définir des objectifs clairs avant la mise en œuvre. Les organisations doivent identifier les défis spécifiques auxquels elles souhaitent que l’IA réponde et définir des résultats mesurables pour évaluer l’efficacité. Cette clarté facilite les ajustements nécessaires tout au long du processus. Si l’intégration de l’IA est fragmentée, il est très difficile de comparer le coût de l’intégration aux niveaux de productivité et de décider si l’intégration a eu un impact positif sur l’entreprise. Mesurez le temps passé sur différentes tâches avec et sans IA, le nombre de personnes qui travaillent sur une certaine tâche et la qualité du travail.
2. Un autre élément important à prendre en compte est la qualité des données. Il est essentiel d’investir dans des pratiques de gestion des données solides pour garantir que les informations transmises aux systèmes d’IA sont exactes, pertinentes et exemptes de biais. Si l’entreprise utilise une solution externe, garantir qu’aucune donnée sensible et privée n’est transmise à l’IA. L'hygiène des données de l'IA est un concept émergent inconnu de beaucoup, alors assurez-vous d'en informer vos employés. Une excellente lecture sur les raisons pour lesquelles vous ne pouvez pas partager des données d'entreprise sensibles avec des modèles d'IA par Micropro.
3. Comme pour toutes les technologies émergentes, il est essentiel de surveiller les outils d'IA au fur et à mesure de leur intégration. Recueillez les commentaires de vos employés qui utilisent des outils d'IA et des clients qui interagissent avec votre modèle dans les services d'assistance client ou d'autres canaux d'interaction. De cette façon, vous pouvez détecter tous les bugs et problèmes dès les premières étapes, affectant uniquement un petit nombre de processus opérationnels. L’entreprise doit favoriser une culture d’adaptabilité et surveiller de près ses modèles d’IA, en particulier lors des premières étapes de mise en œuvre.

Conclusion

Plutôt que de considérer l’IA comme une solution magique, les entreprises devraient la considérer comme un outil puissant qui, lorsqu’il est utilisé correctement, peut améliorer les opérations et favoriser la réussite. La question est de savoir si l’IA dispose d’une base de connaissances sur le client et ses besoins, afin que nous comprenions comment lui faire gagner du temps dans la recherche d’informations et lui proposer un outil de travail. Aujourd’hui, il est logique de déployer des agents IA dans des cas d’utilisation spécifiques, car cette approche permet une création de valeur maximale. Il s’agit actuellement d’une catégorie qui bénéficie d’investissements importants et au cours de l’année prochaine, cela deviendra sans aucun doute une tendance majeure et pourrait évoluer vers quelque chose d’encore plus impactant à l’avenir. Quand la ruée vers l’or de l’IA s’arrêtera-t-elle ?