Depuis plus de 20 ans que nous conseillons des entreprises de divers secteurs sur la transformation des coûts, nous avons vu les disparités se creuser à mesure que l’IA et les systèmes d’agents remodèlent l’économie des entreprises. Il est clair que la plupart des entreprises ont encore du mal à transformer les projets pilotes d’IA en activités rentables. Cependant, un petit nombre d’entreprises réussissent en associant l’IA à des efforts de réduction des coûts.
Selon une analyse récente du BCG, ce groupe de leaders de l’IA réalise des économies de coûts 3 fois supérieures, des marges EBIT 1,6 fois plus élevées et un retour sur capital investi 2,7 fois plus élevé que ses pairs. Cela crée également d’autres avantages, notamment une transparence accrue, une prise de décision plus rapide et une réaffectation plus efficace du capital pour favoriser la croissance et l’innovation.
De cette manière, ces entreprises augmentent encore les avantages financiers de l’IA et améliorent les performances globales. Ils montrent ce qui est possible et donnent un aperçu de la manière dont les autres peuvent rattraper leur retard.
Des défis à surmonter
Il existe des défis communs aux programmes de coûts construits autour de l’IA.
Il y a trop d’efforts fragmentaires et pas assez d’ampleur. De nombreuses entreprises mènent des expériences d’IA partout, mais sans priorité claire. Ils réduisent leurs efforts et appliquent l’IA aux domaines où elle n’a peut-être pas le plus grand impact. Questions fondamentales sur les données et la technologie. Les projets pilotes d’IA réussis peuvent être difficiles à mettre à l’échelle. Les organisations manquent souvent d’infrastructures informatiques et de données adéquates, et les exigences en matière de tests et de résilience pour les mises en œuvre à l’échelle de l’entreprise sont beaucoup plus complexes que pour les initiatives individuelles. Attention insuffisante accordée à la formation et au perfectionnement du personnel. Les employés peuvent ignorer les nouvelles initiatives en matière d’IA. Cela est souvent dû au manque d’aptitudes et de compétences nécessaires pour utiliser de nouveaux outils. Échec de la refonte des flux de travail et des processus. Dans une mise en œuvre typique de l’IA, seulement 10 % de la valeur provient des algorithmes et 20 % de la technologie et des données. Les 70 % restants proviennent de la gestion du changement de processus, principalement de la refonte de bout en bout des flux de travail et des processus. Incapacité à traduire les gains d’efficacité en valeur financière. Même lorsque les organisations utilisent l’IA pour améliorer leur efficacité, les avantages s’évaporent souvent avant de pouvoir avoir un impact sur les résultats.
Un plan de réussite en quatre parties
Pour surmonter ces défis, les grandes entreprises se concentrent sur l’intégration de l’IA dans une séquence délibérée de leviers de coûts traditionnels. Leur objectif est de produire des résultats immédiats et systématiques à travers quatre priorités clés.
Commencez avec une application éprouvée et financez-la. Plutôt que de se précipiter pour intégrer l’IA dans chaque unité commerciale ou fonction, les entreprises devraient commencer par quelques projets utilisant des solutions relativement matures qui donnent des résultats rapides.
Le sourçage est une bonne option. Ils représentent souvent une part importante des dépenses des entreprises.
Les transactions sont relativement simples, l’éventail des problèmes potentiels est restreint et des solutions d’IA éprouvées sont déjà disponibles pour améliorer les performances. Par exemple, lorsque les entreprises utilisent l’IA pour optimiser leur base d’approvisionnement, standardiser les prix et négocier des remises, elles réalisent souvent des économies de 5 à 25 % sur 3 à 6 mois.
D’autres domaines dans lesquels les applications d’IA peuvent générer des résultats rapides incluent l’analyse marketing, l’ingénierie logicielle, les centres de service client, le développement de produits, la finance et le support sur le terrain pour les équipes commerciales.
Réorganisez vos flux de travail et vos processus pour un plus grand impact. L’IA peut également être appliquée à des objets existants
Mais la vraie valeur vient de l’optimisation et de la refonte des flux de travail. L’objectif est de tirer parti des technologies numériques et de l’IA pour unifier les flux de données entre les départements et les fonctions et améliorer considérablement l’efficacité. Il s’agit d’une entreprise de plus grande envergure, et les entreprises sous-estiment parfois ses difficultés, notamment lors de la refonte de processus qui dépassent les frontières fonctionnelles.
En raison de cette complexité, une approche judicieuse consiste à commencer par un seul processus et à le concevoir à partir de zéro tout au long de la chaîne de valeur, de bout en bout. Cela place les entreprises sur la voie de gains révolutionnaires en matière de productivité, d’efficacité et de création de valeur.
Appliquer l’agent AI sur le côté droit situation. I.A. Plutôt que de fournir des informations, les agents sont des systèmes capables d’observer, de planifier et d’agir de manière autonome. Cela peut conduire à des économies significatives, en particulier dans les départements tels que les ressources humaines, les finances, le service client et l’informatique. Cependant, il est important d’utiliser l’agent correctement.
Pour des processus très simples, une solution d’automatisation de base suffit. La surveillance humaine est essentielle dans les domaines soumis à des exigences réglementaires strictes. Le point idéal pour les applications d’IA d’agents se situe quelque part entre les deux : des processus et des environnements complexes exposés à des risques et présentant des sensibilités éthiques et de gouvernance relativement faibles.
Suivez la valeur de près. L’étape la plus importante consiste peut-être à lier l’efficacité liée à l’IA à l’impact sur les résultats financiers. cela nécessite une construction clair Un plan d’affaires avec des mesures spécifiques, des délais et un retour sur investissement projeté. De plus, les équipes doivent prendre des décisions stratégiques sur la manière de réaffecter le temps libre du personnel.
Par exemple, si l’IA améliore l’efficacité d’une activité particulière de 15 %, les équipes qui soutiennent ce travail peuvent soit fonctionner avec un effectif réduit, soit réorienter des capacités supplémentaires vers d’autres activités créatrices de valeur. Les managers peuvent également décider d’accorder du temps aux employés pour remonter le moral. Quelle que soit la manière dont la situation est gérée, les équipes de direction doivent réfléchir à ces implications.
En appliquant ces quatre mesures, les entreprises peuvent intégrer l’IA aux efforts en matière de coûts et acquérir un avantage concurrentiel durable.
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