Les managers comme les employés ont reçu le message : l’IA fait partie du travail et il est temps de l’adopter. C’est une bonne nouvelle. La mauvaise nouvelle est que même si l’on pense que l’adoption de l’IA améliore l’efficacité, elle peut se retourner contre des dizaines d’équipes et d’individus qui lancent des initiatives d’IA qui ne aboutissent jamais ou ne servent aucun objectif stratégique.
« Les chefs d’entreprise savent qu’il y a trois choses qui vont faire la plus grande différence dans leur entreprise, pas 300. Mais si vous demandez à chacun combien de cas d’utilisation ils ont, ils en auront tous 300. Mais ils n’ont pas tous la même importance », a déclaré Brett Greenstein, directeur de l’IA au sein du cabinet de conseil West Monroe.
Greenstein a fait ces remarques lors de Fortune Brainstorm Tech à Aspen plus tôt ce mois-ci dans le cadre d’une table ronde examinant les avantages et les pièges de l’adoption rapide de l’IA dans divers secteurs d’activité.
Sean Bruich, vice-président senior et directeur de la technologie (CTO) du géant pharmaceutique Amgen, se décrit comme un « data scientist détenteur d’une carte » et possède une connaissance approfondie de l’IA. Il a fait valoir que certaines entreprises pourraient devoir se concentrer moins sur les aspects techniques de l’IA et davantage sur les défis commerciaux et politiques liés à la mise en œuvre de ces nouveaux outils.
« La prolifération des projets pilotes d’IA au sein d’une entreprise peut constituer un obstacle incroyable à la capacité d’agir rapidement, car chaque pilote a un champion, une équipe, un ensemble de KPI et une équipe d’ingénierie des données », a déclaré Bruich, ajoutant qu’un trop grand nombre de pilotes rend difficile la détermination des éléments de l’IA qui apportent de la valeur commerciale, et que certaines entreprises sont trop lentes à éliminer ceux qui ne le sont pas.
Dan Gill a déclaré avoir appris des leçons similaires en tant que directeur des produits chez Carvana, une entreprise axée sur la logistique qui organise les achats de véhicules entre des millions d’acheteurs et de vendeurs et gère des opérations de financement à grande échelle.
« Réaliser une chose jusqu’à son terme est bien plus précieux que d’en réaliser cinq à 20 % chacune », a-t-il déclaré. « [L’IA]est peu coûteuse à prototyper, peu coûteuse à documenter, peu coûteuse à générer du code, et tout d’un coup, il est beaucoup plus facile de faire les choses. Mais la réalité est que faire la chose la plus importante et bien l’itérer est bien plus précieux que de simplement faire un tas de choses. «
Malgré la promesse séduisante selon laquelle l’IA améliorera considérablement la productivité, trop d’entreprises consacrent en réalité des ressources précieuses à des projets qui réduisent la productivité parce qu’ils ne produisent aucun résultat utile. Nizar Trigi, directeur de la technologie chez le géant de la logistique GXO, a déclaré que la solution consiste à permettre aux dirigeants d’entreprise de se concentrer autant sur l’aspect commercial de l’IA que sur l’enseignement de l’angle technologique.
« Nous avons tous réalisé que ce que nous faisions n’était pas seulement une transformation axée sur la technologie. Il devait s’agir d’une transformation axée sur l’entreprise.
C’est plus facile à dire qu’à faire, ont noté les panélistes, en raison de la tension entre la mise en œuvre efficace de l’IA et les mesures qui ont historiquement démontré leur succès, telles que la taille des effectifs, les feuilles de calcul et les KPI. Mais malgré ces défis, les dirigeants n’ont plus la possibilité de mettre en œuvre l’IA sans une stratégie globale.
« On dirait que nous avons traversé la rivière Rubicon… le bateau a été brûlé », a déclaré Gill. « Il n’y a pas de retour en arrière possible, mais l’avenir est prometteur. »
