Fait partie de notre série Insights  : Comment s’attaquer à la transformation de l’entreprise à l’ère de l’IA  

Pour toute ma carrière en tant que professionnel de la technologie et du conseil, j’ai essayé d’aider les organisations à utiliser leurs données et à adopter l’analyse et l’IA, pour libérer de la valeur commerciale. Mais il n’a pas été facile pour les organisations de corraliser des volumes croissants de données, d’assurer un accès facile et sécurisé à celles-ci et de fournir des informations commerciales que les employés savent comment extraire et sont prêts à utiliser.

Mais avec le mouvement accru des données vers le nuage, et le catalyseur le plus récent pour l’adoption des données et de la technologie de l’IA, l’IA générative, nous avons vu plus d’efforts concertés pour saisir la valeur commerciale qui produisent des résultats réels et mesurables. À mesure que les technologies d’IA évoluent et évoluent, la pression pour les adopter ne fait qu’augmenter. Et cette pression ne consiste pas seulement à suivre le rythme des concurrents seulement, mais aussi à innover tout en maintenant une croissance rentable. Cependant, cette prochaine phase de données et d’intégration de l’IA/GenAI est toujours susceptible d’être difficile, car les organisations tentent d’équilibrer les technologies existantes et modernes dans des environnements fragmentés et de favoriser l’adoption du changement.

Pourquoi la productivité demeure la pierre angulaire du succès de l’entreprise, et comment la technologie de l’IA lui permet la productivité en

milieu de travail a toujours été la pierre angulaire du succès organisationnel. Elle est directement liée à la rentabilité, à la croissance des revenus et à la rétention des employés, même si, dans le passé, de nombreuses organisations ont priorisé l’expansion du marché et les stratégies de M&-A plutôt que l’amélioration des compétences, l’optimisation des processus ou la productivité en tant que stratégies de croissance. Cependant, avec les développements rapides et l’adoption de solutions d’IA, la conversation sur la productivité est de retour au centre, en particulier dans le contexte des défis de la pénurie de talents et du réétalonnage des pouvoirs mondiaux. Les répondants de notre sondage GenAI mondial ont également  reflété ce sentiment sur la productivité et sont confiants --- avec 96 % d’accord et 48 % fortement --- que GenAI aura un impact important sur l’amélioration de la productivité.

La productivité a également été un élément essentiel des conversations que j’ai avec mes clients de l’IA alors que nous les aidons à surmonter leurs défis avec les données et les technologies compatibles avec l’IA. Nous avons récemment construit un assistant GenAI pour une compagnie d’assurance, et cela a amélioré la productivité de leurs experts en sinistres de 70 %. Maintenant, au lieu de passer des heures à regarder dans un océan de données, les experts en sinistres peuvent poser des questions directes à l’outil d’IA sur les dossiers médicaux, même compliqués, et obtenir des réponses instantanées et précises, avec des liens vers la documentation source. La solution a accéléré le processus d’examen des réclamations de l’entreprise, tout en assurant la qualité et l’exactitude.

Dans la fabrication, des robots mobiles autonomes (AMR) sont utilisés pour réduire la dépendance à la main-d’œuvre, tout en créant des environnements de travail plus sécuritaires. Les entreprises des sciences de la vie investissent dans des solutions de données et d’IA pour une productivité accrue et une découverte plus rapide des médicaments. Dans notre propre entreprise, nous déployons Microsoft Copilot, qui fonctionne avec les applications Office 365, automatise les tâches, crée du contenu et améliore la collaboration et la productivité de l’équipe. Nous aidons également les clients mondiaux à mettre les solutions GenAI sur le marché plus rapidement et avec moins de risques en tirant parti d’un référentiel mondial qui a des actifs et des accélérateurs préfabriqués et d’un banc de travail assisté par l’IA pour la formation, la connexion et l’habilitation des équipes de développement.

En fonction de notre travail avec les clients – ainsi que de nos propres initiatives internes – voici quelques pratiques exemplaires pour l’utilisation de l’IA pour augmenter la productivité :

• Commencez par un dossier commercial : Obtenez une compréhension claire des gains de productivité que vous recherchez et de la façon dont, et des technologies qui peuvent les aider à les atteindre;l’ alignement de la technologie avec la stratégie commerciale est essentiel.
• Faites-en un effort d’équipe : Impliquer toutes les parties prenantes tôt dans le processus décisionnel pour assurer l’adhésion et une mise en œuvre harmonieuse.
• Mettre les employés au premier plan : Inclure les employés dans l’ensemble du processus de solution et fournir une formation et un soutien complets pour aider les employés à s’adapter aux nouvelles technologies. Consultez le blogue de ma collègue Kim Curley sur l’adoption du changement  pour réussir cette transition.

La prochaine vague de productivité axée sur l’IA : Agents

Vous ne pouvez pas parler de la productivité liée à l’IA sans parler du plus récent participant du bloc – l’IA agentique. Cette technologie révolutionnaire a des niveaux d’autonomie plus élevés que les systèmes d’IA traditionnels, est plus adaptable et peut prendre des décisions indépendamment ou avec une intervention humaine minimale.

Ce qui est le plus passionnant dans les développements de l’IA agentique est leur capacité à fournir des informations précises et axées sur les données qui guident la prise de décisions commerciales. Par exemple, nous avons un grand client CPG  qui a rassemblé toutes ses données dans une plateforme unifiée pour devenir véritablement axé sur les données. Cependant, les utilisateurs finaux ont encore eu de la difficulté à extraire les bonnes données et à effectuer l’analyse appropriée requise pour prendre des décisions. Nous avons appliqué une solution d’IA agentique qui guide les utilisateurs non techniques tout au long du processus de collecte d’analyses et qui fournit des visualisations et des tableaux de bord personnalisés basés sur les requêtes des utilisateurs. Les utilisateurs professionnels de tous les jours peuvent maintenant obtenir des réponses à des questions telles que « Quels sont les points de vente qui sont sous-performants? » ou « Où notre nouveau produit dépasse-t-il les attentes? » Cette approche alimentée par GenAI mène à des occasions de prise de décision plus rapides et axées sur les données et de génération de revenus à hauteur de 10 millions de dollars par an.

En plus d’aider les décideurs, les agents de l’IA peuvent également agir en leur nom. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser des agents d’IA pour analyser les habitudes d’achat et les niveaux d’inventaire des clients, identifier les tendances et effectuer indépendamment les ajustements de stock requis. Cela peut vraiment ouvrir des super-cycles en matière de productivité et d’efficacité d’entreprise.

Salesforce, un chef de file dans les solutions de GRC, et à la fois client et partenaire de NTT DATA, a intégré des agents d’IA dans sa plateforme pour aider les organisations à prendre des décisions plus éclairées. Cet outil alimenté par l’IA peut prédire le comportement des clients, optimiser les stratégies de vente et automatiser les tâches courantes, permettant aux équipes de vente de se concentrer sur l’établissement de relations et la conclusion d’ententes. Cela améliore non seulement la productivité et l’efficacité des ventes, mais aussi l’expérience client.Les solutions d’

IA peuvent aider les organisations à faire les choses plus intelligemment, mieux et plus rapidement, mais c’est aussi l’élément de réussite des agents qui permettra aux organisations et à leurs travailleurs de doubler la productivité et de gravir l’échelle de création de valeur.

Mais quels résultats les organisations essaient-elles vraiment de résoudre? Il s’agit de la question la plus critique. Et les entreprises doivent y répondre clairement. Commencer par le résultat commercial est essentiel.

Commencer par le besoin commercial

Souvent, l’IA est considérée comme un marteau doré. Mais de cette perspective, chaque problème commence alors à ressembler à un clou. Tous les problèmes n’ont pas besoin d’IA. C’est pourquoi nous encourageons les clients à tenir compte de l’ensemble du continuum d’IA de l’entreprise lorsqu’ ils tentent de résoudre un problème commercial avec les données et l’IA. Par exemple, les systèmes simples basés sur des règles ou les techniques traditionnelles d’apprentissage automatique peuvent souvent être plus efficaces, rentables et plus faciles à mettre en œuvre que les approches basées sur l’IA, en particulier pour les petites et moyennes entreprises.

Dans la fabrication, de nombreuses tâches de chaîne de montage peuvent être traitées efficacement à l’aide de contrôleurs logiques programmables et d’armes robotiques qui suivent des instructions prédéfinies. L’introduction de l’IA pour de telles tâches répétitives peut ajouter une complexité et des coûts inutiles sans avantages importants. Dans la vente au détail, le suivi des stocks peut souvent être géré de façon déterministe à l’aide de la numérisation de codes à barres ou d’étiquettes RFID plutôt que de la prévision probabiliste de la demande. Comme nous l’avons mentionné précédemment, bien que l’IA puisse améliorer les prévisions d’inventaire, de nombreux petits détaillants peuvent maintenir des niveaux de stock efficaces en utilisant des méthodes plus simples et rentables.

Tout en travaillant avec un fournisseur de services et d’équipement de soins de santé de premier plan aux États-Unis qui souhaitait des interactions rapides et précises avec ses clients, nous avons recommandé l’automatisation robotique des processus (ARP) et l’automatisation robotique des ordinateurs de bureau (ARP), qui dépendent de robots logiciels, des assistants robotiques, pour imiter les activités humaines. La nature répétable du problème commercial a fait de l’automatisation un bon choix pour augmenter la productivité et l’efficacité des employés et offrir une meilleure expérience globale aux patients.L’

IA devient certainement l’outil pour augmenter la productivité, mais l’application du bon ensemble d’outils d’IA est une partie importante de la réalisation de la vraie valeur. C’est pourquoi il est essentiel de diriger avec le résultat commercial plutôt qu’avec la technologie. Voici comment :Définissez

1. clairement vos objectifs commerciaux et les mesures que vous utiliserez pour mesurer le succès
2. . Effectuez une analyse approfondie de vos processus actuels afin d’identifier les domaines où la technologie peut avoir le plus d’impact
3. . Identifiez les technologies les plus adaptées à vos besoins commerciaux.
4. Pilotez et déployez avec un œil sur la mise à l’échelle pour éviter les investissements en bout de ligne. Surveillez et évaluez
5. continuellement l’efficacité, ajustez-la au besoin.

Avec leurs capacités innées à traiter, analyser et extraire des informations des données, les technologies compatibles avec l’IA stimulent la productivité et produisent des résultats réels dans tous les secteurs. Au fur et à mesure que ces technologies continuent à évoluer, les organisations libéreront une valeur encore plus grande, y compris la génération de revenus et l’innovation, des expériences améliorées et intelligentes qui généreront un véritable avantage concurrentiel.

Comment les organisations maîtrisent-elles leur IA? Obtenez des perspectives diverses, y compris la stratégie et la transformation, l’innovation et la technologie, les gens, la culture et l’éthique, et la durabilité. Cliquez ici pour consulter notre infographie du rapport GenAI.