Transformer les opérations commerciales avec GenAI :commencez par la stratégie, puis évoluez

Qu’elles l’utilisent pour hyper-automatiser des tâches de routine ou pour dynamiser leurs produits et services, les entreprises adoptent de plus en plus l’intelligence artificielle générative (GenAI) pour acquérir un avantage concurrentiel. Mais réussir la mise en œuvre de GenAI est plus facile à dire qu’à faire. Cela nécessite une stratégie bien définie et une compréhension approfondie des besoins de votre entreprise et de vos exigences en matière de données.

La première question que les entreprises devraient se poser est de savoir quels domaines de leur organisation bénéficieraient le plus de GenAI. Les premiers projets GenAI devraient-ils être axés sur l’amélioration des opérations internes, par exemple en rendant le service marketing ou RH plus efficace ? Ou doivent-ils être orientés client, comme l'optimisation du centre d'appels ou l'amélioration de la présence numérique globale d'une entreprise ?

Quel que soit le cas d’utilisation, dans un premier temps, GenAI peut être très efficace pour optimiser et rationaliser les processus et flux de travail métier complexes. Dans des secteurs tels que la santé, la technologie, la fabrication et la vente au détail, il existe des procédures complexes couvrant plusieurs départements et agences. Les entreprises commencent désormais à identifier les endroits où la génération, l'analyse et la synthèse de contenu IA peuvent automatiser les transferts entre les équipes et accélérer les délais et les résultats.

L'un de nos clients, un important prestataire de soins de santé qui gère la planification des rendez-vous de radiologie dans les hôpitaux, a pu réaliser d'énormes gains d'efficacité grâce à l'IA. La planification d'un seul rendez-vous de radiologie implique l'évaluation de dizaines de paramètres différents, tels que le médecin, l'équipement et la disponibilité des patients, un processus qui prenait auparavant en moyenne 8 à 10 minutes. En utilisant GenAI pour analyser rapidement tous les points de données, le fournisseur a réduit le temps de planification à seulement 2 à 3 minutes. C'est gros. Pour un prestataire à volume élevé, réduire le temps de planification, ne serait-ce que de quelques minutes par rendez-vous, se traduit par des millions de dollars d'économies par an.

Mais la réalité est que la plupart des organisations devront apprendre à marcher avec GenAI avant de pouvoir fonctionner. Il y a plus de dix ans, le cabinet de conseil McKinsey décomposait les étapes de l'innovation en trois horizons différents. La première, qui se produit au cours d’une ou deux premières années, est l’innovation incrémentale, qui consiste à apporter des améliorations ou des optimisations progressives aux produits, services ou processus existants. Le deuxième horizon, qui s’étend sur les deux à cinq prochaines années, est celui de l’exploration et de la découverte de nouvelles expansions. Le troisième horizon, généralement sur cinq à dix ans, implique d'envisager et de créer des modèles commerciaux ou des opportunités de marché complètement nouveaux qui n'existaient pas auparavant.

Je pense que ces horizons d’innovation sont toujours d’actualité, mais leurs délais seront considérablement accélérés à l’ère de GenAI. En fait, selon un récent rapport d'IDC, 92 % des déploiements d'IA prennent 12 mois ou moins, les organisations réalisant un retour sur investissement moyen en 14 mois.

Voir aussi : Dériver des couches de valeur à partir des applications GenAI

5 étapes pour utiliser au mieux GenAI pour les entreprises

Bien que les avantages potentiels de GenAI soient énormes, la mise en œuvre et la mise à l’échelle réussies de la technologie nécessitent une approche pragmatique avec des objectifs clairs. Voici cinq étapes pour obtenir des résultats positifs pour votre déploiement de GenAI.

1 :Garantir la précision de l'IA

L’un des défis majeurs auxquels les entreprises sont confrontées consiste à vérifier l’exactitude et la fiabilité des résultats générés par l’IA. La plupart des modèles d'IA, comme ChatGPT, sont accompagnés d'avertissements indiquant que leur contenu peut être inexact ou erroné. C'est pourquoi les entreprises ont toujours besoin d'humains pour examiner et valider l'exactitude des résultats de l'IA.

La bonne nouvelle est qu’il existe de nouveaux outils sur le marché qui permettent aux humains d’évaluer le contenu généré par l’IA, de fournir des commentaires sur ce qui est précis ou inexact et d’affiner continuellement les modèles. Avoir un certain degré de surveillance humaine sera essentiel pour instaurer la confiance et la responsabilité à mesure que GenAI sera opérationnalisé dans les flux de travail de l'entreprise.

2 : Quantifier l'analyse de rentabilisation

Un autre facteur clé est le retour sur investissement. Vous devez déterminer si vous devez consacrer de l’énergie à faire quelque chose avec l’IA qui pourrait autrement être réalisé via l’automatisation traditionnelle ou les flux de travail existants. Combien d'argent dépensez-vous pour réaliser quelque chose qui pourrait être fait de manière plus simple ?

Au-delà du retour sur investissement financier, les entreprises doivent identifier les gains de temps potentiels liés à l’utilisation de l’IA pour la génération de contenu, l’analyse et d’autres tâches. Si vous souhaitez générer et analyser du contenu à l’aide de l’IA, combien d’heures gagneriez-vous par rapport à une opération manuelle ? Quelle est la réduction totale du temps pour ce processus métier ? Vous pouvez ensuite mapper ces gains de temps sur des économies de coûts. Les économies de temps et d’argent permises par la rationalisation des processus grâce à l’IA peuvent être des facteurs déterminants. Toutefois, ces économies peuvent varier considérablement selon les cas d'utilisation et les domaines.

3 :Trouver un partenaire expérimenté

L’évolution rapide de GenAI au cours des 18 derniers mois a naturellement semé la confusion. Au départ, il était question de créer des modèles personnalisés en interne. Mais cela revient à créer votre propre plateforme d’applications mobiles. Il s'agit clairement d'une entreprise trop complexe et coûteuse pour la plupart des entreprises.

L’approche la plus sage pour la plupart des organisations consiste à exécuter des projets de preuve de valeur (POV). Contrairement à une preuve de concept qui valide la technologie elle-même, un POV démontre la valeur concrète que votre entreprise peut tirer en tirant parti de GenAI pour des cas d'utilisation spécifiques. Ne vous enlisez pas dans la démonstration de ce qui est déjà établi :que ces modèles fonctionnent. Concentrez-vous plutôt sur la preuve de leur valeur pour vos opérations.

Pour gérer un POV efficace, profitez de l'expertise de partenaires et de fournisseurs de services informatiques possédant une connaissance approfondie du domaine GenAI, soutenue par des plateformes éprouvées telles que Microsoft, Google ou AWS. Ces spécialistes apportent avec eux une expérience précieuse dans la mise en œuvre de solutions similaires pour d'autres clients.

4 : Donner la priorité à la qualité des données

La clé des excellents résultats de GenAI est la préparation des données. Tout dépend de la qualité, de la disponibilité, de l’organisation et de la gouvernance de vos données plutôt que du simple processus de formation lui-même. En fin de compte, il est impossible de réussir avec l'IA si vos données sont de mauvaise qualité ou indisponibles.

De nombreux CXO restent sceptiques quant à la manière dont GenAI peut fonctionner efficacement avec leurs données, étant donné que les grands modèles de langage sont généralement pré-entraînés sur les données Internet. Cette notion doit être démystifiée. Les modèles d’IA peuvent bien fonctionner sur les données d’une organisation à condition qu’elles soient correctement structurées. L'important est de disposer de données de haute qualité et bien organisées.

5 :Mettre en œuvre des garde-fous en matière d'IA

GenAI peut être imprévisible. Cela peut renforcer les préjugés, mettre en péril la vie privée et conduire à des décisions contraires à l’éthique. C’est l’un des obstacles les plus redoutables à une adoption généralisée. Mais le défi peut être surmonté si les considérations éthiques, les biais liés aux données et les problèmes similaires sont soigneusement pris en compte. Par exemple, la question très discutée des discours inattendus et indésirables. Il existe désormais des outils permettant de contrôler et de filtrer les discours liés à la haine, à la violence ou à l’automutilation. De tels outils sont essentiels et ils inspireront confiance aux utilisateurs.

En particulier, les principaux fournisseurs de technologies comme Microsoft, Google et AWS, ainsi que de nombreuses startups, développent des outils et des modules complémentaires pour aider à déployer des solutions GenAI avec des garde-fous déjà en place. L’objectif de ces technologies est de garantir que les utilisateurs se soucient moins du filtrage des sorties biaisées et du blocage des contenus abusifs. Cette tâche est gérée en coulisses. Mais les outils de sécurité de l’IA en sont encore à leurs débuts. La mise en œuvre de garde-fous robustes nécessitera des efforts importants pour toute entreprise cherchant à capitaliser sur GenAI.

Voir aussi : Au-delà des mots à la mode :un examen plus approfondi de GenAI

Dernier point à retenir

GenAI transforme désormais l'entreprise en temps réel. Et les organisations qui ne s’engagent pas sont laissées pour compte. Mais les entreprises qui se précipitent pour adopter GenAI doivent y réfléchir et planifier avant de se lancer. En suivant ces cinq étapes et en restant au courant des dernières tendances et bonnes pratiques, les entreprises peuvent libérer le potentiel de transformation de GenAI pour stimuler l'innovation, l'efficacité et la croissance.