L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner les entreprises, mais décider quand investir dans la technologie peut s’avérer difficile. Cet article examine les avantages et les inconvénients d’investir dans l’IA maintenant et plus tard, et présente une approche progressive que les entreprises peuvent utiliser pour intégrer l’IA.
Les pièges du cycle de battage médiatique de l’IA :
Les entreprises sont souvent prises dans le cycle de battage médiatique autour de l’IA. Ils voient les gros titres sur la transformation des industries par l’IA et se précipitent pour la mettre en œuvre sans stratégie claire. Cela peut conduire à des attentes irréalistes et à des solutions mal choisies. Comme décrit dans le MIT Sloan Management Review (2023) [1], suivre aveuglément le battage médiatique peut conduire à l'adoption de technologies immatures qui n'ont pas prouvé leur valeur.
Les entreprises ont deux options principales face aux nouvelles technologies : être un pionnier ou un suiveur rapide. Selon la Harvard Business Review (2022) [2], les pionniers ouvrent la voie mais sont confrontés à des défis d’intégration et à des coûts élevés. Les adeptes rapides, quant à eux, attendent que la technologie mûrisse et profite des leçons apprises par les pionniers.
Cependant, les deux approches présentent des inconvénients. Être pionnier peut être un défi car cela nécessite une intégration avec les systèmes existants, des coûts initiaux élevés et peut entraîner des difficultés techniques imprévues. D’un autre côté, le suivi rapide peut avoir ses limites. En attendant que la technologie arrive à maturité, les entreprises risquent de passer à côté des avantages du premier arrivé. De plus, les solutions matures peuvent avoir des options de personnalisation limitées.
IA pionnière | IA à suivi rapide | |
Avantages |
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Les inconvénients |
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La route vers le succès de l’IA : une approche progressive
Alors, comment les entreprises peuvent-elles éviter ces pièges et réussir grâce à l’IA ? Voici une feuille de route qui intègre une approche progressive :
Alignement de la stratégie : avant de vous lancer dans les solutions d'IA, définissez clairement vos objectifs commerciaux. Alignez votre stratégie d'IA sur ces objectifs pour garantir que la technologie répond directement à des besoins spécifiques.
Création de cas d'utilisation : identifiez des tâches ou des domaines spécifiques dans lesquels l'IA peut offrir une valeur significative. Concentrez-vous sur les cas d'utilisation avec un retour sur investissement clair pour démontrer les avantages tangibles de l'adoption de l'IA.
Préparation organisationnelle : effectuez une analyse des écarts et évaluez l'infrastructure, les talents et la qualité des données de votre organisation. Une fois que vous savez où se situe actuellement votre entreprise et où vous devez être pour mettre en œuvre la génération AI, vous pouvez vous concentrer et élaborer un plan pour préparer votre organisation. Assurez-vous que vos systèmes informatiques peuvent s’intégrer aux solutions d’IA et que vous disposez des compétences nécessaires pour les gérer et les maintenir.
Mise en œuvre agile progressive : atténuez les risques et optimisez le succès grâce à une approche progressive tout en utilisant une méthodologie Scrum Agile à chaque étape du processus :
Programme pilote : un petit groupe d'utilisateurs teste la solution d'IA choisie dans un environnement contrôlé. Cela fournit un premier retour d’information et aide à identifier les problèmes potentiels.
Déploiement départemental : la technologie est déployée dans un département spécifique, permettant un affinement supplémentaire et une formation des utilisateurs basée sur les enseignements du projet pilote.
Implémentation à grande échelle : après des tests et des ajustements réussis, la technologie est déployée dans l’ensemble de l’organisation.
Favoriser le retour sur investissement de l’IA : l’IA n’est pas un investissement ponctuel. Surveillez et mesurez en permanence les performances de votre solution d’IA. Affinez-le si nécessaire pour vous assurer qu’il offre le retour sur investissement attendu.
Résumé:
En comprenant les raisons pour lesquelles les mises en œuvre de l’IA échouent, les entreprises peuvent éviter le piège du battage médiatique et adopter une approche stratégique. L’accent mis sur des objectifs clairs, des cas d’utilisation bien définis et une préparation organisationnelle, associé à un processus de mise en œuvre par étapes qui reconnaît les compromis entre innovation et suivi rapide, ouvre la voie à une adoption réussie de l’IA et à un retour sur investissement durable.
Les références:
Revue de gestion du MIT Sloan (2023). Quand mettre en œuvre une nouvelle technologie ? [URL invalide supprimée]
Revue des affaires de Harvard (2022). Faire équipe pour briser l'innovation et l'intégration d'entreprise Faire équipe pour briser l'innovation et l'intégration d'entreprise
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