Le débat sur la bulle IA passe à côté de l’essentiel. Nous constatons que des milliards sont dépensés pour la plus grande opportunité technologique de l’histoire, avec un taux d’échec de 95 %.
Ces statistiques suggèrent-elles que nous nous dirigeons vers une falaise de l’IA ? Non. Au lieu de cela, ils confirment qu’il est temps de repenser ce que l’IA signifie pour les entreprises.
Les leçons de l’histoire sont ici utiles. Lorsque l’électricité est arrivée à la fin du XIXe siècle, les usines ont fait une évidence : elles ont remplacé les lampes à gaz par des ampoules électriques. Le résultat a été des lieux de travail plus lumineux et plus sûrs. Mais la véritable révolution est venue plus tard, lorsque les usines ont été réorganisées autour des moteurs électriques. Les chaînes de production ont été repensées et des industries entières ont changé. L’ampoule électrique faisait la une des journaux, mais l’usine repensée était la véritable histoire.
La révolution de l’IA se développe aujourd’hui de la même manière. Les chatbots sont nos ampoules : utiles, visibles, mais superficielles. La véritable transformation ne se produira que lorsque les entreprises changeront leur façon de travailler.
Il n’est pas surprenant que les résultats aient été décevants. En fait, une enquête McKinsey de juin a révélé que 80 % des entreprises ne signalent aucun impact significatif de l’IA sur leurs résultats. Les entreprises voient la promesse mais pas la récompense. Parce que? Parce qu’ils sont encore coincés au stade de l’ampoule.
Chaque technologie suit des étapes d’adoption. Avec l’IA, nous en passons trois. La première était la panique : « Organisez nos données et procurez-moi de l’IA, pour que nous ne soyons pas laissés de côté. » La deuxième étape (où nous en sommes actuellement) concerne la manière dont nous utilisons l’IA pour interagir avec l’information : « Donnez-moi un chatbot pour que je puisse poser des questions, effectuer des tâches de routine et explorer des idées. » La troisième étape (ce qui est à venir) est la véritable révolution : “Donnez-moi une IA générative de niveau entreprise qui effectuera des tâches complexes, s’intégrera de manière transparente à mes systèmes, fournira des résultats et remodèlera notre façon de fonctionner.” La plupart des entreprises sont encore bloquées dans les étapes un et deux. Rares sont ceux qui ont atteint le troisième. Rares sont ceux qui réalisent tout le potentiel de l’IA.
Trois conclusions
Je passe beaucoup de temps à travailler avec des entreprises qui passent de la deuxième à la troisième étape. J’ai commencé à voir des similitudes entre ceux qui ont connu un succès précoce et ceux qui n’ont pas encore trouvé un retour sur investissement significatif.
Tout d’abord, l’ennui est beau lorsqu’il s’agit d’IA d’entreprise. Trouvez les tâches les plus banales, celles qui doivent être accomplies pour faire fonctionner l’entreprise, mais que personne ne veut faire. Éliminez ceux dont vous n’avez pas besoin et automatisez ceux dont vous avez besoin mais que l’IA peut gérer. Vous constaterez une amélioration immédiate de la productivité et donnerez à votre équipe plus de temps pour innover, stimulant ainsi votre activité.
Deuxièmement, il est essentiel de définir les cas d’utilisation les plus importants pour les opérations commerciales. L’IA ne devrait pas simplement produire des rapports plus rapidement ; Cela devrait changer la manière dont les accords sont conclus et les décisions sont prises. Vous ne devriez pas simplement répondre aux questions ; devrait restructurer la manière dont les achats sont effectués et les chaînes d’approvisionnement sont gérées. En d’autres termes, l’IA nous permet de réimaginer les tâches de routine et les systèmes sous-jacents qui pilotent nos opérations les plus essentielles. Il s’agit de la version moderne de la refonte des usines.
Troisièmement, il est temps de redéfinir nos indicateurs de réussite. Lorsque les organisations ne disposent pas de cas d’utilisation bien définis, elles ont du mal à identifier comment elles quantifient le succès. La plupart des organisations recherchent des gains de productivité ou des économies de coûts, mais l’IA change la façon dont la valeur est créée. En se concentrant sur des cas d’utilisation spécifiques, les KPI durs et souples deviennent beaucoup plus faciles à définir.
Nous sommes à un tournant, mais l’histoire est claire. L’ampoule électrique a ébloui les travailleurs dans les années 1890, mais ce sont les entreprises qui ont utilisé l’électricité pour repenser leur façon de fonctionner qui ont libéré le véritable potentiel de cette technologie transformatrice. L’histoire se répète. C’est une leçon que tous les chefs d’entreprise devraient retenir.
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