L'IA générative et les agents autonomes ne sont plus des idées futuristes - ils sont déjà en train de changer la façon dont le travail est effectué dans l'entreprise. Mais soyons honnêtes : passer des premières expérimentations à un impact réel et mesurable ? Ce n'est pas une mince affaire.
La bonne nouvelle ? Nous commençons à voir apparaître des guides d'action clairs de la part des entreprises qui font bien les choses. Dans le nouveau rapport Harvard Business Review Analytic Services, en association avec SnapLogic, Exploiter la puissance de l'IA générative et des agents d'IAles dirigeants expliquent comment ils dépassent le battage médiatique et développent réellement l'IA de manière à générer une valeur commerciale sérieuse.
Des idées à l'impact : ce que nous pouvons apprendre de Cooperative Benefits Group
Mark Fowler, DSI de Cooperative Benefits Group (CBG), partage l'un des points de vue les plus pratiques et les plus rafraîchissants du rapport. Lorsqu'il s'est agi de hiérarchiser les projets d'IA générative, son équipe s'est concentrée sur deux questions simples mais puissantes :
"Le projet permet-il d'économiser de l'argent ou d'en générer ?
Cette optique a permis à CBG de cibler des projets pour ses équipes de service et ses équipes cliniques - des équipes qui sont soit essentielles aux opérations quotidiennes, soit responsables de l'apport de revenus.
"Ces équipes sont absolument essentielles pour que nous puissions garder nos portes ouvertes ou elles nous aident à générer de nouveaux revenus", explique M. Fowler.
Mais l'identification des opportunités à fort impact n'était que la première étape. La véritable clé ? Le suivi des résultats. L'équipe de Fowler a mesuré des éléments tels que le temps gagné sur les appels de service, la réduction des efforts de configuration des avantages, et même une baisse de 30 % des erreurs de développement de logiciels, ce qui se traduit par des économies de 300 000 dollars tous les trois mois.
C'est ce type de retour sur investissement qui transforme un projet pilote en une initiative soutenue par l'entreprise.
Pourquoi la mesure est le secret de la mise à l'échelle de l'IA
CBG n'est pas la seule. Selon le rapport, un nombre croissant d'organisations structurent davantage la manière dont elles évaluent le succès de l'IA générative. Cela inclut :
- Utilisation d'indicateurs de performance spécifiques aux performances de l'IA générative (48%)
- Construire des cadres formels pour évaluer les investissements en IA (38%)
- Suivi des gains de productivité au sein des équipes (38%)
Il ne s'agit pas d'indicateurs de vanité, mais de données qui aident les équipes à justifier la poursuite de l'investissement et l'élargissement de l'adoption.
Moins de travail manuel, plus de dynamisme : L'histoire du groupe Aptia
Une autre histoire marquante du rapport est celle d'Aptia Group, qui fournit des services d'administration des avantages sociaux et des pensions. L'entreprise était confrontée à un traitement des données chronophage et source d'erreurs, jusqu'à ce qu'elle fasse appel à l'AgentCreator de SnapLogic pour l'automatiser.
Désormais, des agents d'intelligence artificielle prennent en charge des tâches de traduction et de transformation qui nécessitaient auparavant des heures de travail manuel. Le résultat ? Des cycles plus rapides, une meilleure qualité des données et plus de temps pour les employés pour se concentrer sur ce qui compte le plus : fournir des services de qualité.
C'est un excellent exemple de la façon dont les agents Gen AI tiennent leurs promesses d'efficacité à grande échelle et libèrent les gens pour qu'ils fassent un travail plus utile.
Je sais ce que vous pensez...
"Plus facile à dire qu'à faire. Et c'est vrai, démarrer peut sembler difficile et complexe. Mais les histoires de CBG, d'Aptia et d'autres montrent qu'avec le bon objectif, des mesures claires et un peu de patience, il est tout à fait possible de passer de "testons ceci" à "regardez ce que nous venons de réaliser".
Ce rapport de Harvard Business Review Analytic Services, en association avec SnapLogic, examine comment les dirigeants d'entreprise naviguent dans cette voie et quels enseignements vous pouvez appliquer à votre propre stratégie en matière d'IA.
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