Le débat sur l'IA générative a évolué.
La question de l'année dernière - ”Que peut faire cette technologie ?” - a été remplacée par une question plus urgente : “Où génère-t-elle une valeur commerciale mesurable ?” Alors que la poussière retombe sur la vague initiale d'expérimentation, des schémas clairs se dessinent quant à l'endroit et à la manière dont ces outils ont un impact.
Voici ce que les dirigeants doivent savoir.
Opérations clients : Là où l'IA générative porte ses fruits le plus rapidement
Les fonctions en contact avec la clientèle affichent systématiquement le retour sur investissement le plus rapide et le plus important des mises en œuvre de l'IA générative. Le véritable pouvoir de la technologie réside dans sa capacité à remanier des flux de travail opérationnels complets.
Chez KLM Royal Dutch Airlines, les agents d'intelligence artificielle sont utilisés pour traiter plus de 50% des demandes de renseignements des clients, Les agents de l'IA sont en mesure de répondre à toutes les demandes, de la réservation d'un nouveau vol à la gestion des réclamations de bagages, en 15 langues. Les délais de réponse sont passés de plusieurs heures à quelques secondes grâce à l'assistance hyperpersonnalisée fournie par les agents de l'IA 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
De son côté, Einstein Copilot de Salesforce s'attaque au coaching commercial dynamique en analysant les appels des clients en temps réel et en suggérant aux représentants les meilleures actions à entreprendre en fonction du ton et du contenu. 30% cycles de traitement plus rapides.
L'essentiel est de se concentrer sur les interactions répétitives à fort volume, où les petits gains d'efficacité s'accumulent rapidement.
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La nouvelle révolution industrielle de la création de contenu
Les équipes marketing et créatives dépassent les expériences ponctuelles pour adopter l'IA de manière systémique. L'IA ne remplace pas les créatifs, mais leur permet de se concentrer sur la stratégie à forte valeur ajoutée en automatisant les tâches fastidieuses. Elle aide même les équipes à assimiler plus rapidement des informations cruciales dans des secteurs complexes.
L'année dernière, Bloomberg a lancé des résumés d'appels à bénéfices alimentés par l'IA, conçus pour convertir les rapports sur les bénéfices en informations sur le marché. des dossiers prêts à être analysés en quelques secondes. Il s'agit d'un travail qui nécessitait auparavant des heures de travail pour le personnel subalterne. L'outil aide les utilisateurs à décoder des informations financières complexes et à en tirer des enseignements sur des sujets tels que l'affectation du capital, les plans d'embauche et de travail, les problèmes de chaîne d'approvisionnement et la demande des consommateurs. D'un point de vue plus créatif, Unilever génère désormais des images de produits à l'aide de l'IA, ce qui permet de maintenir la cohérence de la marque tout en créant de l'imagerie deux fois plus rapide et 50% moins cher.
Maillage de données : Une gouvernance qui s'adapte à l'innovation
Les modèles centralisés de gouvernance des données, dans lesquels l'informatique dicte chaque politique, sont souvent incompatibles avec le rythme des entreprises modernes. Le Data Mesh, un paradigme émergent, offre une solution. Au lieu d'être un goulot d'étranglement, la gouvernance devient une responsabilité partagée. Les unités commerciales sont propriétaires de leurs domaines de données mais adhèrent à des normes globales, grâce à des outils en libre-service. Imaginez une équipe marketing vérifiant les règles de conformité via une API avant de lancer un nouveau projet d'analyse de la clientèle - pas de tickets, pas de retards. Pour les dirigeants, cette approche permet d'équilibrer le contrôle et l'agilité, en veillant à ce que la gouvernance n'étouffe pas l'innovation.
La révolution tranquille de l'efficacité du back-office
Bien que moins tape-à-l'œil que les applications clients, l'automatisation des processus internes est l'une des plus rentables.
Le copilote IA du conglomérat multinational Honeywell traite les demandes courantes du service d'assistance informatique, la réduction des billets traités par l'homme par 80%. Un autre outil d'IA puise dans la base de connaissances de l'entreprise, qui compte 350 000 pages de manuels de produits et 50 000 articles internes, pour répondre de manière autonome aux questions des employés. Au Brésil, l'entreprise de services numériques Fluna a automatisé l'analyse et la rédaction d'accords juridiques à l'aide de l'IA, atteindre la précision d'extraction des données 92% tout en préservant la sécurité des informations sensibles.
Ces applications présentent trois caractéristiques communes : des paramètres de réussite clairs, des données d'entrée structurées et des points de contrôle humains.
Si vous souhaitez que GenAI apporte une valeur ajoutée au service client, au marketing ou aux opérations de back-office, Le groupe Tenth Revolution peut fournir un accès aux talents who rendre ces cas d'utilisation réels.
Naviguer dans le champ de mines de la mise en œuvre
Pour chaque histoire de réussite, il y a beaucoup de pilotes qui n'ont jamais réussi à sortir des starting-blocks. Quels sont donc les facteurs de différenciation et comment s'assurer que votre cas d'utilisation passe du stade de l'imagination à celui de l'impact ?
Tout d'abord, il convient de commencer par les points problématiques, et non par la technologie. Les prévisions d'inventaire de Walmart basées sur l'IA ont été couronnées de succès parce qu'elles ciblaient le problème connu des grosses sommes d'argent de surstockage et de ruptures de stock.
Ensuite, choisissez un domaine sur lequel vous concentrer et validez avant de passer à l'échelle supérieure en lançant des projets pilotes contrôlés. Pour une société de services financiers, un projet pilote de chatbot d'IA pour les réclamations des clients pourrait être déployé en trois phases :
- Phase 1 : l'IA suggère des réponses aux agents, qui approuvent chaque réponse
- Phase 2 : l'IA répond automatiquement à 20% de questions simples telles que la vérification du solde ou les heures d'ouverture de l'agence.
- Phase 3 : Après validation de la précision de 90%, traitement de 50% de cas de manière totalement autonome.
Une fois que votre cas d'utilisation est entièrement déployé, mesurez ce qui compte en suivant l'impact sur les indicateurs clés de performance opérationnels, et pas seulement sur les performances techniques.
Ce que les dirigeants devraient faire ensuite
- Mener des projets pilotes ciblés : Identifier un ou deux processus pour lesquels de petits gains d'efficacité auraient un impact disproportionné.
- Améliorer les compétences de manière judicieuse : Équiper les équipes pour qu'elles puissent travailler avec l'IA (ingénierie rapide, validation) plutôt que de remplacer les rôles en gros.
- Mettez les fournisseurs à l'épreuve : Exigez des études de cas montrant les résultats commerciaux (augmentation des revenus, réduction des coûts), et pas seulement les capacités techniques.
Les mises en œuvre les plus réussies traitent l'IA générative comme un accélérateur de stratégies existantes, et non comme une solution miracle. Le meilleur moyen d'obtenir des résultats concrets est de trouver votre point faible et de voir ce que l'IA peut faire pour vous aider à le résoudre.
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