L'IA modifie votre mode d'exécution, pas votre objectif
Il est très important de reconnaître que l'IA ne change pas fondamentalement la raison d'être de votre entreprise. Quoi qu'il en soit, l'activité commerciale repose toujours sur les relations humaines, le service et la création de valeur pour les clients. Peu importe les outils. Peu importe les avancées. C'est le cœur de l'entreprise. Il en a toujours été ainsi et il en sera toujours ainsi.
Ce que l'IA change, c'est l'efficacité et l'efficience avec lesquelles vous pouvez atteindre cet objectif.
Même les entreprises qui ne "vendent pas de technologie" peuvent et doivent être compatibles avec l'IA. Une entreprise de construction ne proposera pas soudainement une " planche de terrasse alimentée par l'IA " (même si ce serait cool, nous sommes loin de ce niveau d'IA), mais elle peut utiliser l'IA pour améliorer le marketing, le ciblage des clients, l'estimation, la planification et le partage des connaissances. Vous devez vous demander où l'IA crée l'impact le plus significatif et cela changera en fonction de votre secteur d'activité.
Les organisations les plus solides commencent par se demander ce qu'elles font déjà bien, où elles perdent du temps, des connaissances ou de l'élan, et comment l'IA peut améliorer ou accélérer ces choses.
La recherche d'outils brillants sans répondre à ces questions conduit souvent les équipes sur des voies coûteuses et à faible retour sur investissement. Ne sous-estimez pas l'importance de poser les bonnes questions.
Les gains de productivité sont réels, mais il faut être sélectif
L'IA peut considérablement accroître la productivité lorsqu'elle est appliquée au bon travail. Pour les tâches impliquant du texte, de la recherche, de la reconnaissance de formes et de la synthèse, des gains de productivité de 30 à 40 % sont réalistes. Mais si vous utilisez ces mêmes outils au mauvais endroit, vous risquez de perdre en efficacité.
C'est en étant intentionnel que l'on gagne en efficacité. Et l'intentionnalité est importante dans toutes les activités. Je pense que les gens perdent cette intentionnalité avec l'IA parce qu'ils supposent que l'IA est facile à utiliser et à mettre en œuvre. Mais ce n'est pas le cas.
Les entreprises obtiennent les meilleurs résultats lorsque l'IA permet de tirer des enseignements d'importants volumes de données non structurées, de regrouper des informations que les humains trouvent fastidieuses à dépouiller, d'accélérer la recherche et l'analyse des opportunités, et d'assister (sans la remplacer) la prise de décision par l'homme
Par exemple, nous constatons que les entreprises du secteur de l'éducation indexent d'énormes bibliothèques de contenu, que les équipes de recherche analysent des milliers de publications et que les développeurs de produits font remonter à la surface des connaissances oubliées dans les archives internes. Dans chacun de ces exemples, l'IA amplifie le jugement humain plutôt que de le remplacer.
La supervision humaine n'est toujours pas nécessaire-négociable
Aussi puissants que soient ces outils, ils se trompent toujours, et cela arrive souvent. L'IA peut en toute confiance assembler des informations d'une manière qui semble plausible mais qui n'est pas vraie. C'est pourquoi l'examen humain reste essentiel, en particulier pour les produits en contact avec la clientèle ou à fort enjeu.
Le modèle gagnant ressemble à ceci : L'IA rassemble, résume et propose. Les humains examinent, contextualisent et décident.
Cette approche préserve la confiance, l'exactitude et la responsabilité, tout en permettant d'accroître la productivité.
Les données sont la base de toute IA-de l'IA
Pour véritablement mettre en œuvre l'IA, les dirigeants doivent comprendre clairement où se trouvent leurs données et comment ces données sont étiquetées et classées. Ils doivent également comprendre qui doit ou ne doit pas avoir accès à certaines données. Enfin, ils doivent également savoir quelles sont les données qu'il n'est pas dangereux de faire remonter à la surface à l'aide d'outils d'IA.
Sans une architecture et une gouvernance des données solides, les initiatives d'IA s'enlisent ou deviennent des risques pour la sécurité. Cela devient particulièrement critique lors de l'intégration d'outils dans des plateformes telles que SharePoint, les systèmes de gestion de la relation client, les données financières ou les systèmes de ressources humaines.
L'IA ne peut apporter de la valeur que si elle a le bon accès aux bonnes données.
La sécurité ne peut pas être une réflexion après coup
L'adoption de l'IA introduit de nouveaux risques de sécurité, à la fois évidents et moins évidents. L'une des erreurs les plus courantes commises par les organisations est d'autoriser la copie de données sensibles dans des outils d'IA publics sans se rendre compte de la destination de ces données. Nous n'insisterons jamais assez sur le fait qu'il s'agit d'une grave erreur.
Les outils d'IA gratuits ou grand public utilisent souvent des données d'entrée pour l'entraînement des modèles. Les accords d'entreprise en matière d'IA, en revanche, garantissent généralement que vos données ne sont pas conservées ou réutilisées. Cette distinction est importante.
Les organisations ont également besoin de "clôtures" internes pour que les informations sensibles ne soient pas accidentellement exposées aux mauvais employés par le biais d'interfaces alimentées par l'IA.
La vitesse sans discipline crée des risques
L'IA a considérablement accéléré le développement de logiciels. Les équipes peuvent désormais livrer des produits plus rapidement que jamais, mais cela comporte également de nouveaux risques. L'IA est passionnante et il est normal que les gens veuillent monter à bord le plus rapidement possible. Mais je pense que les gens sont pris au piège en voulant l'adopter immédiatement et cet état d'esprit les conduit à rogner sur les coûts.
En l'absence de pratiques établies telles que l'examen du code, les tests, les normes d'authentification et les analyses de sécurité, le code généré par l'IA peut introduire de graves vulnérabilités. Les clés codées en dur, l'accès non sécurisé aux données et la logique d'authentification défectueuse sont autant d'écueils courants.
La conclusion est simple : les normes de sécurité et de développement que nous avons élaborées au fil des décennies sont toujours valables. L'IA améliore la rapidité de livraison ; la discipline assure la durabilité.
L'adoption est un défi humain, pas seulement technique
L'échec de l'adoption d'une technologie est tout aussi souvent dû aux personnes qu'aux outils. L'une des principales sources de résistance est la peur. Il peut s'agir de la peur de perdre son emploi, de la peur d'être remplacé ou de la peur des mandats imposés.
Vous pouvez obtenir plus de succès avec l'IA en l'envisageant différemment. L'IA est une capacité supplémentaire, pas un ordre. L'IA est un moyen d'améliorer l'expertise humaine et d'éliminer les tâches fastidieuses, et non d'éliminer les personnes elles-mêmes. Et l'IA est un outil qui peut être exploré parce que vous avez mis en place des conseils et des garde-fous.
L'adoption de l'IA est un voyage
Aucune organisation n'est "arrivée" à la maturité de l'IA parce qu'il est impossible d'en finir avec l'IA. C'est quelque chose qui devra évoluer en permanence. Chacun se trouve à un stade différent.
L'essentiel est de comprendre où vous en êtes aujourd'hui, puis de passer à l'étape suivante sans négliger les travaux fondamentaux tels que la gouvernance des données et la sécurité.
Pour réussir avec l'IA, vous devez rester ancré dans votre objectif principal, appliquer l'IA là où elle supprime les frictions et apporte des informations, et aller de l'avant de manière réfléchie. L'IA ne remplacera pas votre modèle d'entreprise, mais elle contribuera à l'améliorer.
Vous avez des questions sur ce à quoi cela pourrait ressembler pour votre organisation ? Engageons la conversation et explorons le sujet ensemble.
