De nos jours, toutes les entreprises semblent se lancer à la poursuite de l'IA. Ouvrez n'importe quelle publication économique et vous y trouverez des articles sur des entreprises qui investissent des millions dans des initiatives d'apprentissage automatique. Le problème est que la plupart de ces projets n'ont pas d'impact sur le chiffre d'affaires.
Trop d'organisations se laissent piéger par l'IA pour le plaisir de l'IA. Elles réalisent des démonstrations impressionnantes, créent des présentations tape-à-l'œil et parlent d'être "guidées par les données". Mais si l'on regarde le résultat final, beaucoup de ces initiatives ne sont que des expériences coûteuses. Un récent rapport du MIT a révélé qu'environ 95 % des projets pilotes d'IA générative dans les entreprises ne parviennent pas à générer une croissance rapide du chiffre d'affaires, malgré l'empressement à intégrer de nouveaux modèles.
Alors, comment se débarrasser du bruit et se concentrer sur ce qui compte vraiment ? Voyons ce qu'il en est.
Se concentrer sur les bons cas d'utilisation de l'IA
Toutes les applications d'IA ne se valent pas. Certaines transformeront votre entreprise. D'autres ne feront qu'épuiser votre budget.
Les entreprises qui obtiennent de vrais résultats sont celles qui partent de problèmes commerciaux clairs, et non d'une technologie géniale. Cela semble évident, mais il est surprenant de constater que c'est souvent l'inverse qui se produit. Les équipes s'enthousiasment pour le dernier modèle d'apprentissage automatique, puis se démènent pour trouver un cas d'utilisation.
Voici ce que nous avons appris qui fonctionne : Commencez par vos sources de revenus. Regardez où vous perdez des clients, où les cycles de vente sont trop longs ou où les coûts opérationnels grugent les marges. Peut-être que les agents de votre centre de contact sont débordés par les demandes de renseignements de routine ou que vos équipes perdent en productivité lors des réunions sans les outils de collaboration appropriés tels que les sous-titres, les transcriptions, les résumés, les tâches à accomplir et les meilleures actions à entreprendre.
Les initiatives d'IA les plus réussies que nous voyons se répartissent en quelques catégories. L'acheminement intelligent des appels vers le bon service et l'automatisation du service à la clientèle (statut du client, correction de l'adresse) peuvent réduire les temps d'attente et améliorer la satisfaction des clients et des employés, comme nous l'avons vu chez notre client BarmeniaGothaer.
Mais il y a un hic : ces solutions ne fonctionnent que si elles s'appuient sur une base de données. Les entreprises tentent de mettre en œuvre un routage des appels alimenté par l'IA sans disposer de données appropriées sur l'historique des clients ou de déployer des analyses de collaboration avec des données de communication fragmentées. C'est comme essayer de construire une maison sur du sable. Le cas d'utilisation de l'IA peut être valable, mais vous devez d'abord optimiser vos sources de données. Cela signifie souvent qu'il faut lancer un autre projet, ce qui coûte de l'argent, du temps et des ressources et peut, en fin de compte, éroder votre retour sur investissement en matière d'IA.
Aligner l'IA sur la stratégie de l'entreprise et les résultats en termes de revenus
C'est là que de nombreuses initiatives échouent. Elles traitent l'IA comme un projet distinct au lieu de l'intégrer dans leur stratégie commerciale de base.
Une étude récente montre que plus de 90 % des dirigeants s'attendent à dépenser davantage pour l'IA au cours des trois prochaines années, mais ils ne peuvent plus se contenter de dépenser pour l'IA sans attendre de résultats. La pression est forte pour que l'impact soit mesurable.
Les entreprises qui y parviennent sont obsédées par l'idée de lier les projets d'IA à des indicateurs de revenus spécifiques. Elles ne se contentent pas de suivre des paramètres techniques tels que la précision du modèle ou la vitesse de traitement. Elles mesurent la valeur de la durée de vie des clients, les taux de conversion, la taille moyenne des transactions ou le coût par acquisition. Ce sont les chiffres qui comptent réellement pour votre entreprise.
Pensez-y de la manière suivante : chaque initiative d'IA devrait avoir un impact clair sur les revenus. Qu'il s'agisse d'augmenter les ventes, de réduire les coûts, d'améliorer la fidélisation ou d'accélérer les processus, il doit y avoir un lien direct entre la technologie et vos résultats financiers.
Conseils pratiques pour démarrer
Par où commencer ? Et si vous êtes déjà plongé dans des projets d'IA qui ne donnent pas les résultats escomptés, comment vous remettre sur la bonne voie ?
Les ressources internes nécessaires à la mise en place et à l'exploitation de la nouvelle solution jouent également un rôle majeur, tout comme la culture de l'entreprise. Les employés peuvent s'inquiéter de ce que le changement signifie pour eux, et la gestion de l'acceptation et de l'adoption est donc tout aussi importante que la technologie elle-même.
Se concentrer d'abord sur les cas d'utilisation à fort impact
L'IA fonctionne mieux lorsqu'elle résout un problème clair. Recherchez des processus répétitifs, sensibles au temps ou riches en données. Commencez à petite échelle, obtenez des résultats rapides, puis développez progressivement au fur et à mesure que vous tirez des enseignements de chaque projet. Voici quelques exemples courants :
- Les agents virtuels alimentés par l'IA pour la voix et le chat peuvent résoudre des questions courantes et réduire la charge de travail des agents dans les centres de contact. Souvent, il s'agit au départ de robots FAQ qui s'appuient sur des sources de données existantes, telles que le site web de l'entreprise. De cette manière, l'IA devient simplement un autre canal pour fournir les mêmes informations de manière plus efficace.
- La synthèse des réunions et le suivi des actions permettent aux équipes d'économiser des heures en enregistrant automatiquement les décisions et les suivis. Bien entendu, ces résultats doivent encore être examinés avant d'être partagés ou de faire l'objet d'une action.
- La transcription et la traduction en temps réel favorisent la collaboration multilingue, qui prend de plus en plus d'importance dans notre réalité de travail hybride. Ceci est extrêmement utile pour les agents travaillant dans un environnement de service multilingue.
- L'assistance d'un agent en direct avec des conseils en temps réel pendant les appels peut transformer les interactions avec les clients en suggérant des réponses, les étapes suivantes et des invites de conformité.
L'astuce consiste à travailler en étroite collaboration avec les unités opérationnelles afin d'identifier leurs problèmes réels. Les projets bénéficient ainsi d'un soutien stratégique et d'indicateurs de réussite clairs dès le premier jour.
Aligner l'IA sur les objectifs de l'entreprise, et pas seulement sur les gains d'efficacité
De nombreuses entreprises passent à côté de la plaque - elles pensent que l'IA ne sert qu'à gagner en efficacité. Or, elle devrait faire bien plus que rationaliser les opérations. Lorsqu'elle est utilisée correctement, elle favorise l'engagement des clients, ouvre de nouvelles voies de revenus et améliore la manière dont vous fournissez vos produits ou services.
Au fil du temps, les projets d'IA menés à bien aident également les organisations à mieux évaluer les opportunités réelles des initiatives futures. Les employés commencent à reconnaître les processus qui pourraient bénéficier de l'IA et apportent leurs propres idées. La création d'un conseil interne chargé de recueillir et d'évaluer ces idées peut s'avérer précieuse. Certaines organisations mettent même en place des programmes de récompenses pour les projets mis en œuvre avec succès afin d'encourager l'adoption de nouvelles technologies.
Pour que cela fonctionne, l'IA doit faire partie de la feuille de route de votre entreprise, et non d'une expérience technologique isolée.
- Lier les cas d'utilisation de l'IA à des objectifs stratégiques tels que la pénétration de nouveaux marchés ou la réduction du taux de désabonnement.
- Utiliser les informations générées par l'IA pour améliorer la prise de décision des dirigeants
- Combiner l'IA avec des analyses en temps réel pour identifier plus rapidement les opportunités commerciales.
Comme l'explique Jepson Taylor, expert en IA : "Les CDO expérimentés travaillent toujours à l'envers. Ils commencent par l'objectif commercial, puis trouvent le bon problème à résoudre avec l'IA."
Poser les bases d'une utilisation responsable et évolutive
Pour réussir, les programmes d'IA ne se limitent pas aux scientifiques des données. Vous avez besoin d'une gouvernance, d'une transparence et de lignes directrices éthiques qui s'adaptent à la croissance de l'adoption.
- Définir la manière dont le succès sera mesuré avant le début des projets
- Établir des normes de qualité des données et de validation des modèles
- Créer des garde-fous internes pour la protection de la vie privée, la conformité et l'utilisation responsable de l'IA
- Impliquez les parties prenantes de votre entreprise dès le premier jour. Sur des marchés comme l'Allemagne, cela signifie également impliquer le comité d'entreprise dès le début et s'assurer que les exigences du GDPR sont prises en compte.
- Prenez le temps de tester et d'optimiser avant le lancement. Vérifiez que vos indicateurs clés de performance restent pertinents et réalisables.
Cela permet d'éviter les dérives de l'IA, l'utilisation abusive des données ou les projets bloqués par les équipes juridiques à la dernière minute.
Bien définir sa stratégie en matière d'IA
Les entreprises qui gagnent avec l'IA ne sont pas nécessairement celles qui disposent des budgets les plus importants ou des technologies les plus sophistiquées. Ce sont celles qui ont établi un lien direct entre leurs initiatives en matière d'IA et les résultats de l'entreprise.
Ils commencent par les problèmes de revenus, et non par les solutions technologiques. Ils mesurent le succès en termes commerciaux, et pas seulement en termes techniques.
Si vos projets d'IA actuels ne produisent pas de résultats commerciaux mesurables, il est peut-être temps de prendre du recul et de réévaluer la situation. La technologie est puissante, mais seulement lorsqu'elle est appliquée aux bons problèmes et de la bonne manière.
Chez Damovo, nous avons aidé des organisations à passer outre le battage médiatique de l'IA et à se concentrer sur des initiatives qui stimulent réellement la croissance du chiffre d'affaires. Nous partons de votre stratégie d'entreprise, identifions les opportunités à fort impact ou à faible effort, et construisons des solutions qui donnent des résultats mesurables.
Parce qu'en fin de compte, l'IA n'est qu'un outil. La question n'est pas de savoir si vous devez l'utiliser, mais comment vous l'utilisez pour développer votre entreprise.
Vous êtes prêt à aligner vos initiatives en matière d'IA sur la croissance de votre chiffre d'affaires ? Discutons des opportunités qui auront le plus grand impact sur votre organisation. Prenez contact avec nous pour savoir comment nous pouvons vous aider à prioriser les bons projets d'IA et à les développer pour qu'ils soient couronnés de succès.