Les salles de réunion asiatiques regorgent d’ambitions en matière d’IA. Au cours des trois dernières années, les entreprises ont lancé des projets pilotes, testé des assistants IA et envisagé des cas d’utilisation pour presque toutes les fonctionnalités. Au lieu de se demander si l’IA fonctionne, les chefs d’entreprise se demandent désormais si l’IA va changer de manière significative l’économie de leur organisation.
La prochaine phase de l’IA d’entreprise révélera des vérités inconfortables. Les entreprises n’ont pas à souffrir parce qu’elles n’ont pas accès à des modèles puissants. Au lieu de cela, ils auront du mal à traiter l’IA comme un outil destiné à améliorer les anciennes méthodes de travail. La dernière étude mondiale de McKinsey affirme que les entreprises ayant le plus grand impact sur leurs résultats ne se contentent pas de mettre en œuvre l’IA. Ils repensent les flux de travail, la gouvernance et les décisions associées.
En Asie, les entreprises sont contraintes d’en faire plus face à des marges bénéficiaires plus faibles et à une moindre tolérance aux retards. L’IA est peut-être désormais une nécessité commerciale pour de nombreuses organisations, mais la nécessité à elle seule ne conduit pas à la transformation.
La première vague d’IA d’entreprise est principalement axée sur l’assistance. Les employés d’aujourd’hui sont entourés de tableaux de bord et bombardés d’e-mails, mais ont du mal à obtenir les bonnes informations au bon moment. C’est un domaine dans lequel l’IA s’est rapidement révélée utile. Donnez à vos employés les moyens d’agir plus rapidement en découvrant le contexte pertinent et en les alertant des anomalies. Lorsque l’IA aide les équipes financières à détecter les anomalies avant qu’elles ne s’aggravent ou aide les équipes du service client à résoudre les problèmes plus rapidement, cela montre que la valeur de l’IA va au-delà de la simple théorie.
La deuxième étape est l’automatisation, où l’IA commence à changer la façon dont le travail est effectué sur le plan économique. L’automatisation traditionnelle fonctionnait lorsque les tâches étaient répétitives et que les règles étaient claires. L’IA peut désormais étendre sa portée en gérant des tâches variables et non structurées avec beaucoup moins d’interventions manuelles qu’auparavant.
Le véritable gain est la suppression des frictions. Des approbations plus rapides rendent votre organisation plus rapide et plus efficace. Au fil du temps, la taille de votre entreprise peut évoluer.
Le troisième avantage, et finalement le plus stratégique, est l’expansion. L’IA va commencer à élargir ce que les organisations peuvent faire de manière réaliste. Cela permet aux entreprises de coordonner les décisions à une échelle qui serait difficile à gérer manuellement. L’IA améliore non seulement les processus existants, mais permet également de nouveaux modèles opérationnels.
Singapour offre un aperçu de ce que c’est vraiment. SMRT, le principal opérateur de transports publics de Singapour, et Oracle testent JARVIS, une plateforme basée sur l’IA conçue pour unifier les données de maintenance et d’exploitation, identifier les problèmes potentiels à un stade précoce et permettre aux équipes d’ingénierie d’intervenir avant que des perturbations ne surviennent. Le réseau ferroviaire de SMRT accueille plus de 2 millions de passagers
En raison du grand nombre de mouvements quotidiens, les risques opérationnels sont évidents. Il s’agit d’un exemple puissant d’IA créant de la valeur en résolvant des défis du monde réel. L’IA crée de la valeur lorsque les entreprises l’utilisent pour agir avant que les problèmes ne deviennent apparents.
C’est pourquoi le prochain chapitre de l’IA sera écrit par des entreprises qui intègrent l’IA dans leurs processus, plutôt que de la traiter comme un outil autonome.
La question n’est pas de savoir si l’IA a sa place dans l’entreprise. C’est exact. La question est plutôt de savoir si les organisations sont prêtes à repenser leurs tâches afin que l’IA puisse apporter de la valeur.
Un bon point de départ est les goulots d’étranglement dans votre entreprise. Les dirigeants devraient se demander dans quels domaines les retards, les erreurs, les mauvais transferts, les travaux en double ou la lenteur de la prise de décision coûtent de l’argent et de la confiance dans leur organisation, et comment ils doivent changer pour que l’IA élimine ces frictions.
Les entreprises doivent également avoir confiance que l’IA prendra les devants. Si l’IA génère des informations mais nécessite une approbation manuelle avant qu’une entreprise puisse agir en conséquence, la valeur est perdue. C’est le flux de travail, et non le modèle, qui détermine si la conversion réussit ou échoue.
Enfin, les entreprises doivent considérer la gouvernance comme un générateur de valeur. Les entreprises qui ne font pas confiance à l’IA ne l’utiliseront pas pour prendre des décisions conséquentes.
La prochaine division concurrentielle ne se situera pas entre les premiers et les derniers adeptes de l’IA, mais plutôt entre ceux qui intègrent l’IA dans leurs flux de travail et ceux qui la maintiennent à la pointe. Ces derniers seront coincés avec des pilotes déconnectés et des outils cloisonnés qui ne changeront rien à la performance de l’entreprise.
Les dirigeants devaient expérimenter l’IA pour comprendre ce qu’elle pouvait faire. Mais pour réussir dans la prochaine phase de l’IA, nous devons arrêter de nous demander où nous pouvons déployer l’IA et commencer à nous demander dans quelle mesure nous sommes prêts à changer pour l’adapter.
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