Le ROI de l’IA appliquée : passer les entreprises à une nouvelle vitesse

L’IA est partout et tout le monde en parle, mais très peu d’entreprises parviennent actuellement à délivrer de la valeur commerciale avec l’IA.

Il existe un récit faux aujourd’hui selon lequel de nombreuses organisations adoptent avec succès l’IA à un rythme rapide, alors que peu en tirent vraiment profit. En 2022, Gartner a rapporté que, en moyenne, la moitié (54%) des projets d’IA atteignent le stade de production. C’est une légère augmentation par rapport au rapport d’IA dans les organisations de Gartner en 2019, qui a déterminé que 53% des projets d’IA ne passent généralement pas du stade de pilote à celui de production.

Les dirigeants d’entreprise sont maintenant sceptiques quant aux avantages de l’IA, car ils ont investi du temps, de l’argent et d’autres ressources dans l’intégration de solutions basées sur l’IA, mais n’ont pas pu voir les résultats qu’ils attendaient. Au lieu d’abandonner complètement l’IA, ce que la plupart des entreprises ne peuvent pas se permettre de faire, les organisations devraient réduire les investissements dans l’IA généralisée et se concentrer sur l’adoption de l’IA appliquée pour atteindre un ROI significatif en 2024.

Le futur est radieux avec l’IA – si vous pouvez atteindre le ROI

L’IA continuera à jouer un rôle critique dans l’ensemble de l’entreprise, malgré les inquiétudes quant à sa valeur. Il n’est pas temps de freiner, mais plutôt de corriger le cap.

Chez OneStream Software, nous avons récemment mené une enquête auprès de 800 dirigeants financiers du monde entier sur leur utilisation et leur perception de la technologie d’IA dans le secteur, qui a révélé que plus de la moitié (55%) des répondants estimaient que l’IA deviendrait un élément essentiel des processus financiers au cours des cinq prochaines années. Les équipes doivent maintenant trouver des solutions basées sur l’IA qui peuvent atteindre un ROI significatif. Entrez : l’IA appliquée.

L’IA appliquée utilise une fonctionnalité préconçue alimentée par l’IA pour répondre à un besoin financier ou commercial spécifique. Ces solutions sont plus rapides et plus efficaces à déployer, car elles ciblent un cas d’utilisation spécifique, génèrent un ROI plus élevé et accélèrent le temps de valorisation. L’IA appliquée est couramment utilisée dans les équipes financières pour accélérer la vitesse et la précision des plans de demande et des prévisions de revenus, détecter les anomalies dans les données historiques et automatiser les tâches routinières. Tout cela est extrêmement bénéfique à la lumière de la pénurie de talents comptables en cours.

Dans l’ensemble, l’IA appliquée offre des informations précieuses sur les facteurs internes et externes qui influencent l’entreprise, permettant aux dirigeants de piloter leur organisation avec confiance. Ces informations peuvent réduire les risques, identifier de nouvelles opportunités commerciales et améliorer efficacement la prise de décision globale. Ces solutions conçues à des fins spécifiques se démarquent comme des outils commerciaux puissants pour l’entreprise moderne.

Les avantages de l’IA appliquée : vitesse et précision

Les entreprises ont besoin d’informations opportunes et précises pour soutenir une prise de décision confiante et agile. Cette affirmation peut sembler évidente, mais de nombreux modèles d’IA généralisés ne peuvent pas être déployés suffisamment rapidement pour fournir les informations nécessaires pour soutenir les décisions qui doivent être prises aujourd’hui.

Contrairement à l’IA généralisée, l’IA appliquée est plus rapide à déployer et ses résultats sont souvent plus précis. Les organisations peuvent déployer des modèles de prévision basés sur l’IA en quelques jours, ce qui leur donne un accès plus rapide à des informations pertinentes et critiques pour l’entreprise.

Sur le plan marketing, l’IA appliquée peut fournir des prévisions de demande plus précises par produit, canal, géographie et segment de client, permettant un marketing plus efficace en ciblant avec précision des segments de marché spécifiques. Cette stratégie maximise l’impact des campagnes et minimise les ressources gaspillées.

Dans le département financier, les équipes peuvent utiliser l’IA appliquée pour générer des prévisions de demande plus précises, fournissant ainsi une base solide pour la planification financière, permettant aux entreprises d’allouer des budgets plus efficacement et de prendre des décisions d’investissement plus éclairées.

L’enquête sur l’IA dans la finance a également montré que les dirigeants financiers mondiaux estiment que l’IA a déjà fourni à leurs équipes une prise de décision plus rapide (49%), des informations de données améliorées (48%), une qualité de sortie améliorée (48%) et une allocation de ressources optimisée (38%). Lorsque l’IA est utilisée pour un cas d’utilisation spécifique, elle peut être nettement plus efficace et plus pertinente.

Éliminer les obstacles de l’IA

Bien que l’IA appliquée offre un meilleur ROI que l’IA généralisée dans la plupart des scénarios, il reste encore quelques défis à relever.

Les dirigeants d’entreprise manquent de confiance dans les sorties basées sur l’IA, car ils ont été brûlés par les résultats décevants des modèles d’IA généralisés mentionnés plus tôt. Les dirigeants peuvent avoir rencontré un manque de transparence dans les modèles derrière les résultats ou n’ont pas pu intégrer l’IA dans les processus commerciaux en raison d’une mauvaise alignment des modèles d’IA et des valeurs commerciales. C’est là que la fonctionnalité conçue à des fins spécifiques de l’IA appliquée augmente la vitesse de valorisation et le ROI.

Une solution consiste à fournir de la transparence dans les données et les résultats dérivés du modèle d’IA appliquée. Les équipes peuvent travailler avec des partenaires technologiques pour comprendre la composition du modèle et effectuer des tests de scénarios pour montrer comment ils ont déterminé le modèle le plus précis. Recherchez également l’IA intégrée, conçue à des fins spécifiques, que ce soit pour la finance ou un département commercial spécifique, pour permettre une consommation et une analyse sans heurts.

La formation des employés constitue un autre obstacle lors de la mise en œuvre de l’IA. Selon le même rapport sur l’IA dans la finance, près d’un tiers (32%) des dirigeants financiers dans le monde ont cité la mise en œuvre de l’IA comme le principal défi, devant les règlements et les procédures de confidentialité des données (31%). Les organisations devraient s’associer à des fournisseurs de technologies qui ont élaboré des meilleures pratiques et des supports de formation pour former les membres de l’équipe. Un véritable partenaire aidera à répondre aux besoins de formation des employés au lieu de simplement leur remettre les clés de la machine. L’IA Auto conçue à des fins spécifiques pour la finance ou l’entreprise peut également soutenir les lacunes en compétences en offrant des flux de travail intégrés et des capacités de retour pour que les employés puissent avoir plus de soutien lorsqu’ils apprennent.

La confidentialité et la sécurité des données peuvent ne pas être le principal défi pour la mise en œuvre de l’IA, mais elles figurent toujours en tête de liste. La principale préoccupation ici est que le partage de données confidentielles avec des outils d’IA généralisés (comme ChatGPT) pourrait mettre des informations sensibles entre les mains des concurrents et du public.

Pour atténuer ce risque, les entreprises peuvent utiliser des LLM et des outils d’IA généralisés conçus à des fins spécifiques dotés de structures de sécurité robustes qui peuvent s’intégrer aux systèmes existants, permettant aux utilisateurs d’interroger des données « ciblées » sur leurs clients, leurs finances, leur société ou le logiciel application qu’ils utilisent. En substance, il existe des moyens d’ajouter des garde-fous sans exposer des informations hautement sensibles.

Passer les entreprises à une nouvelle vitesse avec l’IA appliquée

Le futur de l’IA reste radieux, car de plus en plus de dirigeants reconnaissent les avantages de l’IA pour la productivité des équipes, la collaboration et la conduite des résultats commerciaux. De nombreuses organisations seront toujours confrontées au défi de démontrer le ROI tout en limitant les dépenses non essentielles, compte tenu du paysage économique actuel. Tournez-vous vers l’IA appliquée et les fournisseurs de logiciels qui l’intègrent dans les applications existantes pour accroître la productivité et résoudre des problèmes commerciaux réels.

Les solutions d’IA appliquée peuvent aider les entreprises à obtenir des résultats maximums de leur investissement et à acquérir des informations prédictives qui les aident à croître de manière rentable. Les entreprises passeront à une nouvelle vitesse avec le ROI et les opportunités qui viennent avec les fonctions d’IA conçues à des fins spécifiques.