Votre programme d'automatisation est-il prêt pour l'IA ? Votre manuel d'IA (Partie 1)

L'intelligence artificielle (IA) augmente la valeur de votre programme d'automatisation. L'ajout de l'IA à votre programme d'automatisation ouvre des possibilités presque illimitées pour automatiser des processus intelligents et cognitifs, ce qui porte la productivité, l'efficacité et la satisfaction client vers de nouveaux sommets.

Au cours du webinaire AI Playbook (qui fait partie de notre AI Summit), nous nous sommes tournés vers Brian Klochkoff, responsable de l'automatisation pour les Amériques chez dentsu international, pour découvrir de première main ce que c'est que d'ajouter l'IA à l'automatisation et d'atteindre cette valeur. Que l'automatisation pour votre entreprise se réfère principalement à l'automatisation des processus robotiques (RPA), à l'analyse de données ou à l'apprentissage automatique (ML), l'intégration de l'IA dans votre programme d'automatisation peut le rendre plus puissant et plus complet.

Dans cet article, je vais vous expliquer le processus en deux étapes qui prépare le terrain pour l'IA :

1. Comment déterminer si vous êtes prêt à ajouter l'IA à l'automatisation.

2. Comment créer une dynamique vers l'acceptation de l'IA.

Dans la deuxième partie de cette série, je vais vous montrer comment intégrer des modèles d'IA dans votre programme d'automatisation existant et quelles bonnes pratiques suivre.

Déterminez si vous êtes prêt à ajouter l'IA à votre programme d'automatisation

Les entreprises qui examinent les technologies d'IA ont raison de se demander si elles sont prêtes ou non. Nous avons réduit ce problème complexe à deux questions.

1. Avez-vous un champion de la vision ?

Un champion de la vision est un leader qui stimule l'engagement commercial et le soutien à l'exécution.

Dans notre article sur la constitution d'une équipe pour soutenir un modèle opérationnel d'automatisation, nous définissons deux types de sponsors exécutifs :le mobilisateur et le délégué numérique. Le mobilisateur explique la valeur de l'automatisation, recrute des talents dans l'équipe RPA et attire le financement initial. L'intendant numérique prend ce que le mobilisateur a établi et s'appuie dessus en convainquant les cadres d'adhérer et en guidant l'équipe d'automatisation vers sa prochaine étape de croissance.

Un champion de la vision requiert une combinaison de ces compétences. Lorsque vous superposez l'IA à l'automatisation, vous avez peut-être déjà un mobilisateur, un responsable numérique et (espérons-le) de nombreux autres fans de l'automatisation. Ce que vous attendez d'un champion de la vision de l'IA est différent.

Lorsque vous examinez quelqu'un qui pourrait être votre champion de la vision de l'IA, posez-vous ces questions :

• Cette personne sera-t-elle passionnée et infatigable pour défendre la vision de l'IA ? Les partisans de l'IA, même lorsqu'ils parlent à des personnes qui utilisent l'automatisation, peuvent faire face à du scepticisme et votre champion de la vision ne peut pas être quelqu'un qui est facilement consterné.

• Cette personne a-t-elle une forte influence sur l'organisation et les parties prenantes de la direction ? La passion et la détermination n'iront pas plus loin - un grand champion de la vision doit avoir l'influence à la hauteur de son dynamisme. La stratégie doit être à l'échelle de l'entreprise, donc l'influence de cette personne doit l'être aussi.

• Cette personne peut-elle présenter une analyse de rentabilisation solide aux parties prenantes de la direction ? Enfin, cette personne doit être capable d'articuler les avantages de l'IA d'une manière que les parties prenantes exécutives comprendront et croiront.

Les réponses aux questions ci-dessus vous aideront à déterminer la réponse à la question plus large :avez-vous un champion de la vision ?

Une fois que vous avez un champion en tête, nous pouvons passer à la question majeure suivante.

2. Votre programme d'automatisation est-il suffisamment mature pour l'IA ?

Dans les articles précédents, nous avons comparé l'automatisation à un parcours et fourni des cadres pour la mise à l'échelle. Nous mettons l'accent sur la nature à long terme de l'automatisation en raison de son potentiel de transformation de haut en bas. Ce niveau de changement nécessite une perspective à long terme.

C'est pourquoi il est si important d'être critique quant à savoir si c'est le bon moment pour ajouter l'IA à votre programme d'automatisation. Nous pensons que toutes les entreprises finiront par considérer l'IA comme essentielle, mais cela ne signifie pas que toutes les entreprises doivent se précipiter pour mettre en œuvre l'IA aujourd'hui.

Pour déterminer la maturité de votre programme d'automatisation, posez-vous, à vous et à votre équipe, les questions suivantes :

• Avez-vous mis en place une gouvernance et des processus pour un programme d'automatisation ? Le déploiement de l'IA dans un programme d'automatisation sans gouvernance existante peut diminuer l'impact de l'IA, aggravant son analyse de rentabilisation. De plus, un manque de gouvernance peut rendre les gens méfiants face aux risques que posent parfois les nouvelles technologies. Commencez par ajouter la gouvernance à votre programme d'automatisation existant. Avec la gouvernance en place, vous pouvez superposer de nouvelles solutions, comme l'IA, et donner à votre équipe confiance et tranquillité d'esprit.

• Avez-vous une infrastructure et des ressources existantes à exploiter ? Les implémentations d'IA complexes nécessitent des data scientists ainsi que des développeurs RPA. Les compétences de vos data scientists et de vos développeurs RPA sont complémentaires, mais ils ne savent peut-être pas encore travailler ensemble. Avec la bonne structure de gouvernance, vous pouvez configurer de nouveaux flux de travail qui permettent à ces équipes de collaborer.

• Avez-vous une vision pour démocratiser l'IA pour les utilisateurs professionnels ? La démocratisation permet aux utilisateurs professionnels d'utiliser l'automatisation et l'IA. Intégrez votre vision de la démocratisation dans votre déploiement de l'IA. Cette vision garantit la conception d'une infrastructure et d'une gouvernance d'IA qui tiennent compte des utilisateurs professionnels.

Un programme d'automatisation mature, selon les mots de Klochkoff, impliquera des ressources qui sont "passionnées par la recherche de l'intersection de l'excellence opérationnelle et du potentiel technologique". Cette intersection est essentielle car une passion pour l'IA et le ML est nécessaire, mais pas suffisante, pour réussir. L'aspect pratique des affaires est également important.

La maturité du programme d'automatisation n'est pas quelque chose que vous devez attendre. En créant un modèle d'exploitation d'automatisation, vous pouvez franchir les premières étapes de la mise en œuvre de l'automatisation et l'adapter efficacement à l'échelle.

Créer un élan vers l'enthousiasme de l'IA

L'IA est à l'ordre du jour de chaque cadre supérieur, mais il en va de même pour de nombreuses autres initiatives concurrentes. Pour susciter l'enthousiasme de la suite C, ainsi que de votre entreprise, pour l'IA, concentrez-vous sur la création d'une dynamique en démystifiant, en engageant et en démontrant les arguments en faveur de l'investissement dans l'IA.

Démystifier l'IA pour allier les peurs et susciter l'enthousiasme

L'IA est encore souvent mal comprise, en partie à cause du nombre de technologies différentes qui existent. Il existe désormais une gamme d'outils allant du plus simple (accessible aux utilisateurs professionnels) au plus complexe, accessible principalement aux data scientists.

Même si votre entreprise dispose d'un programme d'automatisation florissant rempli de leaders engagés, cela ne signifie pas que quiconque comprend l'IA. Ce manque de compréhension peut conduire à la méfiance, voire à la peur pure et simple. Votre objectif est de faire de l'IA une entité réaliste et compréhensible, une entité compréhensible pour les cadres supérieurs.

"En fin de compte", déclare Klochkoff, "je pense que l'automatisation est quelque chose qui est en fait humaine, pour beaucoup d'entre nous... Si vous supprimez ce travail fastidieux, fastidieux et monotone, quelle que soit la manière , n'importe qui, du directeur financier à l'assistant débutant, peut s'identifier à cela. »

Nous vous recommandons trois façons de démystifier l'IA :

• Tisser des liens humains :trouver des parties prenantes qui comprennent que, selon les mots de Klochkoff, "le progrès progressif est plus important que la perfection". L'IA, en raison de la nature des modèles ML et AI, sera rarement parfaite du premier coup. Aidez les gens à comprendre que l'objectif est d'atteindre un seuil de confiance et d'enseigner les modèles au fil du temps.

• Identifier la bonne analyse de rentabilisation :Klochkoff dit qu'il faut « combler le fossé mental » entre l'idée et la mise en œuvre en montrant aux parties prenantes comment l'IA affectera leur vie quotidienne. L'IA fait souvent peur parce qu'elle est distante, alors faites de votre mieux pour qu'elle paraisse réelle plutôt qu'abstraite. La bonne analyse de rentabilisation sera une preuve de concept et, une fois mise en œuvre, démontrera une preuve de valeur.

• Concentrez-vous sur la preuve de valeur :mettre en valeur le potentiel de l'IA avec des technologies plus simples. Klochkoff recommande d'utiliser une technologie familière, comme Amazon Alexa. Alexa est loin de l'IA d'entreprise, mais la familiarité de votre public avec elle les aide à comprendre sa valeur. Si vous pouvez leur montrer comment un assistant vocal peut ajouter de la valeur via l'IA, vous êtes sur le point de prouver la valeur de l'IA d'entreprise.

Klochkoff vous recommande de demander à vos parties prenantes d'imaginer un "assistant vocal pour les entreprises". Comment donner accès au libre-service informatique avec le traitement automatique du langage naturel (TAL) par exemple ? Expliquez les avantages qu'une telle implémentation pourrait avoir. Utilisez l'analogie pour montrer que même une implémentation imparfaite est également utile. Des millions de personnes utilisent une Alexa, même si elle ne comprend pas leurs requêtes à 100 % correctement à chaque fois.

Il ne s'agit pas de trois méthodes distinctes, mais de trois éléments pour justifier l'IA.

Impliquer les dirigeants, les employés et les ressources dans les solutions proposées par l'IA

Au fur et à mesure que vous créez une dynamique, gardez à l'esprit que différentes parties prenantes composent votre public, ce qui signifie que votre message doit changer en fonction de la personne à qui vous parlez.

Lorsque vous parlez aux dirigeants , séduisez-les en leur montrant comment la RPA et l'IA peuvent aider à résoudre de vrais problèmes commerciaux. Les problèmes des entreprises sont le langage qu'ils parlent, alors parlez-leur le même langage.

Lorsque vous parlez aux employés , guidez-les à travers des cas d'utilisation. Montrez aux employés comment ils pourront intégrer l'IA dans leur travail quotidien. Encore une fois, démystifiez. Autant que nécessaire, prenez le temps d'expliquer une partie de la logique de l'IA avec laquelle ils interagiront. Ils seront toujours, en fin de compte, responsables des résultats de ces processus.

Lorsque vous parlez à des ressources plus largement, se concentrer sur le décloisonnement. Votre objectif est de permettre à différents départements de travailler ensemble, en particulier votre centre d'excellence (CoE) RPA et votre CoE d'analyse de données. Ce ne sera pas toujours facile.

Au fur et à mesure que vous avancez dans le spectre vers les compétences de développement technique, prévient Klochkoff, vous pourriez rencontrer une stigmatisation autour de la RPA. La RPA, pour certains, semble dépassée. Éduquez-les autrement. Avec des plateformes comme UiPath AI Center, vous pouvez faire bien plus qu'auparavant. "Lorsque la valeur commerciale est là", déclare Klochkoff, il en va de même pour le budget de recherche et développement (R&D), ce qui signifie que vos employés hautement techniques disposeront d'un "bac à sable large" pour jouer."

Au fur et à mesure que vous développez l'engagement, vous serez en mesure de montrer, à tous les niveaux, comment vous pouvez intégrer l'IA dans une solution RPA existante. Le soutien des dirigeants, des employés et des ressources est nécessaire pour une mise en œuvre élégante.

Recherchez des personnes qui comprennent vraiment l'IA

Si vous retenez une leçon de cet article, faites-en ceci :concentrez-vous sur les résultats. Vous pouvez avoir toutes les démos et tous les exemples du monde, mais rien n'est plus parlant que des cas d'utilisation avec des résultats.

Trouvez des cas d'utilisation dès le début et trouvez le bon public pour les démontrer. Le bon cas d'utilisation démontrera les progrès et les effets dans le monde réel.

Prenons cet exemple d'ApprioHealth, qui a utilisé UiPath AI Computer Vision pour traiter rapidement et efficacement de gros volumes de réclamations d'assurance médicale. L'équipe d'ApprioHealth était composée d'utilisateurs expérimentés de RPA, mais ils ont constaté que leur infrastructure de bureau virtuel (VDI) entravait son efficacité. Avec AI Computer Vision, les robots logiciels peuvent voir les écrans d'ordinateur comme les humains le feraient, ce qui signifie qu'ApprioHealth pourrait utiliser RPA sur n'importe quel système VDI.

Ce cas d'utilisation était idéal car l'équipe a compris les progrès possibles et lorsqu'elle l'a poursuivi, l'efficacité de la RPA a été multipliée par sept.

Le bon public sera également suffisamment informé pour connaître les concepts techniques, la valeur commerciale de l'IA et pourquoi son engagement dans une initiative d'IA est essentiel.

C'est là que la démonstration peut parfois mal tourner. Klochkoff en a fait l'expérience une fois en travaillant avec des acteurs du front-office qui manquaient d'un certain niveau de perspicacité technique. Son équipe a créé une solution d'IA capable de générer à l'avance des réponses aux propositions des clients.

"Les gens étaient vraiment enthousiastes à l'idée de travailler sur un problème aussi intéressant et complexe qui leur apporterait de la valeur, mais lorsque la solution ne fonctionnait pas à un seuil de confiance de 100 %, ils s'en fichaient", a déclaré Klochkoff. Les parties prenantes qui étaient autrefois excitées sont devenues apathiques une fois qu'elles ont vu ce seuil. Ils se souciaient des petites portions de questions dont ils connaissaient la réponse, contrairement à la solution d'IA. Ce n'était pas un groupe idéal pour commencer, a admis Klochkoff.

Tout le monde aime participer à ce que Klochkoff a appelé le "bingo de mots à la mode" (qui peut inclure l'IA, le ML et la RPA), mais pour certains projets, vous devez rechercher des personnes qui comprennent vraiment les technologies à portée de main. Klochkoff a eu le plus de succès auprès des "personnes avec lesquelles il travaille depuis des années".

Au cours d'un projet, ils sont passés d'une précision de 76 % à 97 % en quatre à six semaines, "et cela n'aurait pas pu se produire sans l'engagement et la participation continus de nos amis dans la fonction technologique."

La compréhension mutuelle est ce qui vous permettra de déployer des solutions au-delà de la preuve de concept et éventuellement de les mettre à l'échelle.

Exploitez votre élan et exécutez

Bien que les grandes entreprises devront toutes finir par apprendre à utiliser l'IA pour être compétitives, une mise en œuvre intempestive peut être aussi risquée qu'une mise en œuvre manquée. Ne tardez pas, mais ne vous précipitez pas non plus.

Nous avons discuté de la façon de tester l'état de préparation et de créer une dynamique ; dans la deuxième partie, nous expliquerons exactement quoi faire avec cet élan. Une fois que vous avez l'enthousiasme de votre côté, l'intégration de modèles d'IA dans votre programme d'automatisation est à votre portée.

Pour entendre Brian Klochkoff et moi dans nos propres mots, consultez l'enregistrement du webinaire AI Playbook.