Intelligence artificielle

Un cadre concret pour créer de la valeur commerciale avec l'IA

Un cadre concret pour créer de la valeur commerciale avec l'IA


Le cadre a été créé pour analyser quelle valeur commerciale peut être créée avec l'intelligence artificielle. C'est une première étape qui vous aide à déterminer quelle stratégie vous devez adopter pour un processus donné. Pour ce faire, il vous permet de placer un processus dans l'un des quatre modèles, déterminés par deux variables: la complexité des données et la complexité du travail.

La complexité des données est la plus simple des deux variables à expliquer. Les données peu complexes sont généralement structurées et simples: il s'agit généralement de chaînes de texte ou de chiffres. Les données sont faciles à interpréter pour un ordinateur. La grande complexité des données, quant à elle, est souvent non structurée et prête à interprétation. Les images, les vidéos, la musique et les voix sont des exemples de données complexes.

La complexité du travail concerne principalement les routines et les règles. Si un travail a des règles et des routines clairement définies, il devient prévisible et peu complexe. Toutefois, si le travail est imprévisible et ponctuel, il faut faire preuve de discernement, ce qui entraînerait une grande complexité du travail. Les ordinateurs sont excellents pour prédire, mais pas très bons pour juger.

La complexité du travail fonctionne comme ceci. Les processus consistent en tâches. La plupart des tâches comportent une étape prédictive et une étape de jugement. Par exemple, conduire une voiture est un processus, et tourner à gauche est une tâche. L’étape prédictive consiste à allumer votre clignotant et à vérifier s’il est ou non sécuritaire de tourner à gauche. L'étape de jugement consiste à déterminer s'il est prudent ou non de prendre le virage. Les ordinateurs sont bien meilleurs chez les humains au début, mais en général moins bons à la dernière étape, en particulier dans les processus plus complexes. Les tâches qui comportent une étape de jugement difficile sont généralement très complexes.

Il est important de noter que le temps n’est pas un facteur déterminant de la complexité du travail. L'exécution d'un processus peu complexe peut prendre un an, tandis que celle d'un processus très complexe ne prend que dix secondes. Ce qui compte, c'est si le processus peut ou non être géré sans ou avec très peu d’intervention humaine.

Si un processus contient peu de données et de complexité, il convient de l’automatiser. Si un processus contient une grande quantité de données et de travail, il convient de l’augmenter. Nous pouvons mettre à jour la matrice ci-dessus avec ces deux actions.

Encore une fois: l'automatisation signifie retirer un humain d'un processus, tandis que l'augmentation signifie responsabiliser un humain dans un processus. Plus un processus est en bas à gauche, plus il peut être automatisé, et inversement. Le cadre ne s’arrête pas là, cependant. Selon l'endroit où un processus est placé dans la matrice, nous pouvons le renforcer à l'aide de l'un des quatre modèles suivants: efficacité, efficacité, expertise ou innovation. Vous pouvez les considérer comme quatre stratégies d’IA différentes.

Efficacité

Si un processus contient peu de données et de complexité, il peut certainement être automatisé. C'est le modèle le plus simple, celui que la plupart des entreprises tentent d'adopter aujourd'hui. C’est une première étape claire pour toute entreprise souhaitant commencer son aventure en matière d’IA. L'efficacité consiste à optimiser votre entreprise, en réduisant généralement vos coûts. Les processus qui sont placés ici ont des règles et des routines très clairement définies.

Exemples d'applications:

  • Décisions de crédit automatisées basées sur un nombre quelconque de variables de données.
  • Achat automatique de produits courants dans votre entrepôt auprès de grossistes en fonction de votre niveau de stock, des événements à venir, de la saison et de tout autre facteur.
  • Recrutement automatisé. En faisant analyser les profils LinkedIn par des robots AI, vous pouvez automatiquement inviter les candidats appropriés aux entretiens, avec des invitations personnalisées.
  • Toute forme de texte peut être écrite automatiquement, que ce soit une description du contenu, un résumé d'un article ou même un roman de fiction. De même, il existe déjà des outils permettant de créer automatiquement des vidéos pour des articles ou de créer de la musique et des œuvres d'art.
  • Livraison automatique de colis, que ce soit par camion, drone ou autre. Les entrepôts peuvent également être automatisés, avec des produits d'emballage de robots à envoyer aux consommateurs ou aux magasins.

Certaines entreprises atteignent des niveaux d'efficacité totalement nouveaux en automatisant la plupart, voire la totalité de leurs activités. Par exemple, le fondateur de l'énorme commerce électronique chinois JD.com espère automatiser entièrement son entreprise dans le futur. Certaines petites entreprises avec des chaînes de valeur plus petites l'ont déjà fait.

Efficacité

Si le travail est simple mais que les données sont compliquées, vous voudrez vous concentrer davantage sur l'efficacité que sur l'optimisation. Ce modèle s'articule autour de la communication et de la coordination des travailleurs, l'IA jouant le rôle d'assistant. Les processus placés dans ce modèle sont utilisés pour rendre le travail des employés plus efficace, en éliminant ou en simplifiant l'acte de planification, de communication ou de surveillance.

Exemples d'applications:

  • Planification automatique des réunions pour les employés en fonction de leur disponibilité ou de leurs préférences, simplifiant l'acte de communication. Les notes de réunion peuvent également être générées automatiquement, en transcrivant d'abord la réunion, puis qu'AI crée un résumé.
  • Certaines réunions peuvent être totalement évitées en faisant observer par Amnesty International les travailleurs humains et en expliquant leur travail aux membres concernés de l’équipe, à un niveau qu’ils comprennent. Par exemple, les experts et les novices dans le même domaine de travail peuvent avoir différents niveaux de compréhension du même sujet, une lacune que l'IA peut aider à combler.
  • Déterminer automatiquement quel consultant convient le mieux à une tâche particulière. Dans les grands cabinets de conseil, il peut être difficile de savoir exactement quel consultant envoyer pour un projet donné. AI peut vous aider en sélectionnant des consultants en fonction de leur niveau d'expérience, de leurs préférences, de leurs objectifs, de leur disponibilité et de leur coût.
  • Support client automatisé. Un exemple classique qui a déjà été largement appliqué. Si une tâche est trop compliquée, un agent humain réel peut rejoindre la course de support.
  • Commande par voix naturelle. Plutôt que d'appeler un humain pour commander une pizza, une personne peut simplement communiquer avec un assistant virtuel (comme Google Assistant, Facebook Messenger, Siri ou Amazon Alexa), après quoi les humains qui fabriquent la pizza recevront la commande.

Très peu d'entreprises exploitent pleinement le potentiel du modèle d'efficacité. Les entreprises qui travaillent beaucoup avec ce modèle verront leurs employés consacrer plus de temps à un travail valorisant et moins à la communication et à la coordination de courses prévisionnelles liées au travail. Par peur des malentendus: il ne s'agit évidemment pas d'empêcher les employés de communiquer entre eux, mais simplement de rationaliser les parties ennuyeuses, lentes ou difficiles de la communication.

Expert

Lorsque les données sont simples mais que la complexité du travail est élevée, l'IA peut être utilisée pour tirer parti de l'expertise. Les processus mis en place dans ce modèle reposent largement sur l'expertise et le jugement. Contrairement aux modèles les plus à gauche, toute décision prise ici est prise par des humains, l'IA offrant un rôle de soutien, optant pour des conseils et des informations. Dans ce modèle, les humains sont toujours en contrôle. Les systèmes experts traitent de tout, des grosses sommes d’argent aux vies humaines, ce qui signifie que les êtres humains doivent toujours être responsables de la prise de décision.

Exemples d'applications:

  • Diagnostic médical. En entrant dans les symptômes d'un patient, un système alimenté par l'IA peut suggérer les causes potentielles de la maladie du patient et recommander des traitements appropriés.
  • L'achat sélectif peut donner aux magasins un avantage concurrentiel. Les magasins spécialisés qui vendent des articles exclusifs peuvent utiliser des systèmes experts pour trouver des produits susceptibles de plaire à leur segment de clientèle.
  • Les systèmes financiers peuvent aider les investisseurs et les économistes à prendre des décisions telles que les investissements financiers.
  • Il existe des agrégateurs de tarifs de voyages en ligne qui utilisent l'IA pour prédire l'évolution du prix des billets d'avion, suggérant à ses utilisateurs d'acheter maintenant ou d'attendre un prix inférieur.

Au fur et à mesure de l'automatisation des travaux courants à l'aide des modèles d'efficacité, les entreprises devront aider les employés à acquérir les compétences nécessaires pour exécuter des travaux plus complexes. Cela peut être accompli en investissant dans le modèle expert. En simplifiant les tâches compliquées, les employés peuvent plus facilement effectuer la transition de tâches basées sur des règles à des tâches imprévisibles.

Innovation

Les processus comportant à la fois une grande complexité de données et de données peuvent être utilisés pour permettre un travail créatif. Les humains ont un contrôle créatif complet, alors que l'IA est utilisée pour identifier des recommandations et des alternatives. Comme vous pouvez l’imaginer, ce modèle est particulièrement intéressant pour les travaux de nature créative, tels que la conception, la recherche, l’écriture, la cuisine, la composition musicale, le dessin, le tournage, etc. Pourtant, la plupart des emplois contiennent en réalité une certaine créativité. Par exemple, chaque fois qu'une personne écrit un message texte à un ami ou tient une conversation à la machine à café, elle exécute une tâche de création.

Exemples d'applications:

  • Tout en conduisant une entrevue avec un candidat à un poste, un employé des RH peut être complété par une IA suggérant des questions de suivi à poser au candidat en temps réel, en fonction de la conversation que les deux personnes ont.
  • Une IA peut recommander à un compositeur d'ajouter une basse particulière à une chanson, en fonction des autres instruments ajoutés par le compositeur.
  • Lorsqu'un utilisateur écrit du texte dans un document Microsoft Word, le logiciel peut recommander des synonymes ou des expressions alternatives, augmentant ainsi le nombre de personnes qui écrivent.
  • Une personne en train de monter une vidéo peut recevoir une recommandation d'un agent d'intelligence artificielle suggérant une musique ou une découpe appropriée pour une scène.
  • La direction de l'entreprise peut être habilitée à mieux gérer ses affaires, en suggérant des moyens d'augmenter les revenus. C’est peut-être la forme ultime de l’IA - habiliter les dirigeants d’une organisation à apporter des améliorations inattendues à la chaîne de valeur.

En tant que modèle le plus complexe et le moins adopté, les entreprises qui investissent dans le modèle d’innovation peuvent bénéficier d’un énorme avantage précoce et d’un retour sur investissement considérable. Réaliser les stratégies inattendues que ce modèle peut fournir n’est pas facile, mais il vaut vraiment la peine d’essayer.

Les entreprises qui investissent dans le modèle d'innovation peuvent bénéficier d'un énorme avantage précoce et d'un retour sur investissement considérable.

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