De nombreuses organisations se tournent vers l’intelligence artificielle pour résoudre leurs problèmes commerciaux et réagir rapidement aux conditions changeantes du marché et aux demandes des clients. Cependant, le cheminement vers l’adoption de l’IA est souvent marqué par des incertitudes.
Les principaux obstacles proviennent d’un manque de compréhension des avantages de l’IA, des difficultés rencontrées pour mesurer sa valeur commerciale et des approches ad hoc en matière d’adoption de l’IA. Ces facteurs entraînent une augmentation des dettes techniques alors que les organisations ont du mal à naviguer dans les complexités de l’intégration de l’IA sans une orientation stratégique claire ni des moyens d’évaluer son impact sur les résultats.
Affronter ces défis de front exige plus qu’une simple approche aléatoire : cela nécessite une stratégie systématique et structurée. Grâce à l’utilisation de cadres fondamentaux tels que les modèles de capacités métiers (BCM) et les déclarations de résultats commerciaux, les organisations peuvent évaluer et hiérarchiser efficacement les cas d’utilisation de l’IA les plus susceptibles de produire les résultats attendus pour les entreprises.
Dans cette édition de la newsletter, nous avons approfondi le rapport de recherche de Gartner, « 4 Top Practices That Help EA/TI Leaders Add Value to Artificial Intelligence Initiatives* », pour sélectionner les meilleures pratiques d’adoption de l’IA et les combiner avec l’expertise technique de Zuci. Des experts en IA, pour aider les leaders technologiques à planifier leurs initiatives en IA de manière plus stratégique.
Bonjour les lecteurs,
Je suis Ameena Siddiqa, stratège marketing chez Zuci Systems. Pour mieux comprendre le rapport susmentionné, j’ai fait appel à l’expertise de nos experts, Prasanna Venkatesh, vice-président-livraison, ingénierie numérique,Clarence Fernando, responsable de la livraison, ingénierie numérique et Sridevi Ramasamy ( Shri), responsable de la livraison, ingénierie numérique.
Entrons dans le vif du sujet !
Meilleure pratique – 1 : Identifier les capacités commerciales pour cibler vos résultats commerciaux
Ameena : Quel rôle les modèles de capacités métier jouent-ils dans l’obtention de résultats commerciaux, et en quoi sont-ils utiles pour identifier les initiatives d’intelligence artificielle (IA) ?
Shri : un modèle de capacités métiers (BCM) fournit un cadre structuré pour comprendre les capacités d’une organisation dans diverses fonctions commerciales. Il aide les organisations à évaluer leurs capacités existantes dans des domaines tels que les opérations, le marketing, le service client et la finance.
En comprenant leurs forces et leurs faiblesses, les modèles de capacités métiers peuvent devenir des outils puissants pour repérer les opportunités pour les projets d’IA. Essentiellement, ils aident les organisations à faire le point sur leurs points forts et sur les points à améliorer. Cette compréhension peut ensuite les guider dans l’identification des domaines dans lesquels les technologies d’IA pourraient faire une réelle différence. De plus, BCM contribue à garantir que les initiatives d’IA sont alignées sur la stratégie et les objectifs commerciaux globaux de l’organisation. En associant les capacités de l’IA aux priorités stratégiques, les organisations peuvent prioriser les initiatives présentant le potentiel le plus important pour créer de la valeur et un avantage concurrentiel et stimuler une croissance commerciale durable à l’ère numérique.
Ameena : Comment les organisations peuvent-elles tirer parti des modèles de continuité d’activité pour sauvegarder les initiatives d’IA et garantir leur succès à long terme ?
Shri : les modèles de continuité d’activité garantissent que les systèmes d’IA peuvent fonctionner efficacement même en cas de perturbations ou d’événements inattendus. Ils aident à identifier les risques potentiels pour les systèmes d’IA, tels que les violations de données, les pannes du système ou les modifications des exigences réglementaires. En évaluant ces risques, les organisations peuvent mettre en œuvre des mesures pour les atténuer et garantir des opérations d’IA ininterrompues.
Les projets d’IA dépendent fortement des données et des infrastructures technologiques. Grâce aux BCM, ces systèmes sont construits avec des redondances et des capacités de basculement pour résister aux pannes ou aux événements catastrophiques. Cette robustesse permet de maintenir des performances continues de l’IA, même dans des environnements difficiles. Cela inclut des stratégies de sauvegarde des données, de restauration du système et des modes opérationnels alternatifs pour minimiser les temps d’arrêt.
La cohérence des opérations d’IA renforce la confiance entre les clients et les parties prenantes, soulignant la fiabilité et l’engagement de l’organisation à fournir des solutions fiables basées sur l’IA. Cet engagement est crucial pour entretenir et maintenir une réputation favorable au sein de l’industrie.
Bonne pratique – 2 : Évaluation de l’état de préparation des capacités commerciales en matière d’IA
Ameena : Comment les PME et les décideurs peuvent-ils collaborer pour créer une feuille de route pour la préparation à l’IA qui s’aligne sur les buts et objectifs stratégiques de l’organisation ?
Clarence : Le succès de l’IA repose sur la collaboration entre les experts en la matière (PME) et les décideurs. Les PME apportent une connaissance approfondie du domaine, tandis que les décideurs fournissent une orientation stratégique. Cette collaboration suscite des cas d’utilisation de l’IA percutants qui aident les organisations à élaborer une feuille de route pour l’adoption de l’IA et à gérer les complexités de l’IA. Voici quelques étapes clés à prendre en compte lors de l’élaboration d’une feuille de route pour l’adoption de l’IA :
> Évaluer le statut existant : les PME doivent évaluer leurs capacités actuelles, y compris leur infrastructure technique, leurs actifs de données et les compétences de leur main-d’œuvre. Les décideurs peuvent démarrer le processus d’évaluation en recueillant les commentaires des parties prenantes concernées et en effectuant des analyses approfondies pour identifier les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces liées à l’adoption de l’IA.
> Définir des objectifs stratégiques : ensemble, les PME et les décideurs doivent définir des buts et des objectifs stratégiques clairs que l’adoption de l’IA vise à soutenir. Ces objectifs incluent l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, l’amélioration de l’expérience client, l’augmentation des revenus ou la pénétration de nouveaux marchés. L’alignement sur des objectifs commerciaux plus larges est essentiel pour garantir que les initiatives d’IA génèrent une valeur tangible pour l’organisation.
> Identifier les cas d’utilisation : en collaboration, les PME et les décideurs doivent identifier des cas d’utilisation spécifiques de l’IA qui correspondent aux objectifs stratégiques de l’organisation. Cela implique des séances de brainstorming dans différents départements, tels que le marketing, les ventes, les opérations et le service client, pour explorer comment l’IA peut donner un coup de main. Les décideurs peuvent hiérarchiser ces idées en fonction de leur impact potentiel et de leur faisabilité dans la pratique.
> Élaborer une feuille de route : sur la base de l’évaluation des capacités actuelles, des objectifs stratégiques et des cas d’utilisation identifiés, les PME et les décideurs peuvent élaborer une feuille de route pour se préparer à l’IA. Cette feuille de route doit décrire les étapes critiques, les délais, les besoins en ressources et les dépendances pour la mise en œuvre des initiatives d’IA.
Donner la priorité aux buts et objectifs futuristes par rapport aux objectifs actuels est crucial pour guider une organisation conformément à son orientation stratégique.
Par exemple, lors de l’élaboration d’une feuille de route d’IA pour un produit SaaS, il est impératif d’anticiper les tendances à venir en matière d’offres plutôt que de s’attaquer uniquement aux tendances actuelles. En mettant l’accent sur les stratégies avant-gardistes, les PME et les décideurs peuvent garantir que la feuille de route de préparation à l’IA est en phase avec les objectifs à long terme de l’organisation et reste flexible pour s’adapter à l’évolution de la dynamique du marché.
Ameena : Comment les entreprises peuvent-elles mesurer le retour sur investissement potentiel des initiatives d’IA pendant la phase d’évaluation de l’état de préparation ?
Prasanna V : Mesurer le retour sur investissement (ROI) potentiel des initiatives d’IA pendant la phase d’évaluation de l’état de préparation est essentiel pour que les entreprises puissent justifier leurs investissements et prendre des décisions éclairées. Explorons quelques étapes clés que les organisations peuvent suivre pour évaluer le potentiel de retour sur investissement :
> Calcul des économies de coûts opérationnels : les organisations peuvent estimer les économies financières générées par les initiatives d’IA par rapport aux processus existants. En projetant ces économies annuelles sur les coûts opérationnels, ils peuvent quantifier les avantages financiers directs des initiatives d’IA.
> Réinvestir pour la croissance de l’entreprise : il est essentiel de regarder au-delà des économies de coûts et d’envisager de réinvestir ces fonds pour favoriser l’expansion de l’entreprise et tirer parti des opportunités de croissance. Réinvestir dans la recherche et le développement, le marketing, l’acquisition de talents ou la mise à niveau des infrastructures peut améliorer l’impact des initiatives d’IA et renforcer le retour sur investissement à long terme.
> Aller au-delà des mesures traditionnelles du retour sur investissement : il est essentiel d’élargir leur perspective au-delà des simples gains financiers et de prendre en compte les avantages monétaires et non monétaires pour acquérir une compréhension globale du potentiel de l’IA. Cette approche holistique permet aux entreprises de prendre des décisions intelligentes quant à l’allocation de leurs ressources et aux priorités.
Bonne pratique – 3 : Construire un modèle de capacité d’IA vers la capacité commerciale
Ameena : Quelles sont les étapes impliquées dans le développement d’une capacité d’IA robuste pour un modèle de capacité métier ?
Prasanna V : les organisations devraient envisager d’intégrer l’IA à différentes phases lors du développement d’une capacité d’IA robuste au sein d’un modèle de capacités métier. Par exemple, lors de la définition d’un BCM, l’IA joue un rôle essentiel en offrant des informations et des suggestions pour définir les paramètres. Par la suite, dans la phase d’exécution, l’IA joue un rôle déterminant dans la recherche et l’analyse des données provenant de sources recommandées, fournissant ainsi des informations essentielles sur la concurrence sur le marché et la dynamique de la demande. L’IA occupe une place centrale à mesure que le modèle progresse vers l’étape d’analyse et facilite l’analyse approfondie des données et la pondération des scores. Ce processus nécessite une approche de conception méticuleuse pour définir et gérer systématiquement les paramètres de décision tout au long du développement et de l’application du modèle.
De plus, l’exploitation des algorithmes et des capacités d’apprentissage automatique à chaque étape du processus augmente l’intégration de l’IA dans le modèle de capacités commerciales, améliorant ainsi son efficacité et son impact.
Ameena : À quelle fréquence la capacité d’IA du modèle de capacités métiers doit-elle être revue et mise à jour pour refléter les changements technologiques, les priorités commerciales et les conditions du marché ?
Prasanna V : les modèles d’IA, même lorsqu’ils sont entraînés, ont tendance à se dégrader avec le temps. Il est donc essentiel que la capacité d’IA intégrée au modèle de capacité métier soit conçue avec des sources de données dynamiques et des modèles adaptables qui restent à jour avec les avancées technologiques, l’évolution des priorités et l’évolution des conditions du marché. Les techniques d’apprentissage automatique telles que la rétro-propagation et les boucles de rétroaction jouent un rôle essentiel pour garantir leur pertinence au fil du temps. Ces techniques sont non seulement essentielles à la formation des modèles d’IA, mais utilisent également les commentaires des utilisateurs lors de leur utilisation pour les maintenir pertinents. Les modèles d’utilisation et les sentiments des utilisateurs peuvent être analysés pour déclencher des événements internes où des actions appropriées sont nécessaires pour réaligner le modèle sur les besoins commerciaux actuels. Le processus d’examen et de mise à jour doit être continu et continu, la cohérence étant mesurée en continu plutôt qu’à intervalles fixes.
Ameena : Pouvez-vous donner des exemples d’entreprises qui ont mis en œuvre avec succès un modèle de capacité d’IA vers capacité métier, et quelles leçons peuvent être tirées de leurs expériences ?
Prasanna V : Diverses organisations de tous secteurs ont intégré efficacement les capacités d’IA dans leurs modèles de capacités commerciales, produisant des résultats tangibles tels qu’une efficacité opérationnelle améliorée, des interactions client améliorées et une prise de décision éclairée. Par exemple, dans le secteur du commerce électronique, l’IA permet de prévoir la demande, de comprendre les préférences saisonnières, d’identifier les tendances du marché, d’optimiser la gestion des stocks et de créer des expériences client personnalisées.
De même, l’IA améliore les capacités de la chaîne d’approvisionnement dans les services et la fabrication grâce à l’analyse des données, permettant de meilleures prévisions et une réduction des coûts. Ces succès soulignent l’importance des solutions d’IA spécifiques au secteur, adaptées aux besoins opérationnels, d’une infrastructure d’analyse de données robuste et d’une collaboration interfonctionnelle.
Il est important de noter qu’investir stratégiquement dans l’IA n’est pas une affaire unique, et les organisations doivent garder un œil sur ses performances et être prêtes à s’adapter à l’évolution du terrain commercial.
Présenté à l’origine dans notre newsletter LinkedIn, ZtoA Pulse.
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