L'IA ne fournit pas automatiquement des résultats; Cela dépend de la fa?on dont les applications s'alignent sur le modèle opérationnel d'une entreprise. Je souligne fréquemment que toute technologie émergente peut soit soutenir ou entraver une organisation, en fonction de la fa?on dont elle s'adapte.

Il existe également des incertitudes importantes qui doivent être traitées dans l'ingénierie des processus métier lors de l'intégration de l'IA.

Lian Parsons de HBS met en évidence cette préoccupation: ?Lorsque nous manquons de transparence dans la fa?on dont les prédictions sont faites, il devient difficile d'établir une responsabilité ou de créer un cadre défendable.? Cette pensée reflète la perspective de Mark Esposito du développement professionnel et exécutif de Harvard DCE. ?Le problème clé que nous sommes confrontés est de déterminer le r?le des humains et de garantir que la technologie reste centrée sur les besoins humains. Même lorsque nous réduisons l'implication humaine dans des taches répétitives, cela ne signifie pas que nous devons éliminer la surveillance humaine. Si ce r?le n'est pas clair, nous devons délibérément le définir.?

Alors, comment pouvons-nous assurer cet alignement?

Prendre le traitement

Dans une récente présentation TED, Karim Lakhani, professeur à la Harvard Business School, propose une analogie différente - composant l'adoption d'IA à un patient utilisant un nouveau médicament.

?Nous ne comprenons pas vraiment le dosage approprié, son efficacité, ses effets secondaires possibles, ni même quelles pratiques complémentaires devraient accompagner ce médicament, mais il est déjà utilisé par des centaines de millions?, explique-t-il. Il ajoute que son équipe a dirigé une série de ?essais cliniques? de l'IA, similaire aux tests pharmaceutiques, pour suivre l'adoption et observer les résultats du monde réel.

Ce qui ressort de ces observations, explique-t-il, est une ?frontière technologique dentelée? - un réseau complexe de systèmes et de procédures évoluant à différentes vitesses, chacun apportant son propre ensemble de défis.

?Il existe des domaines spécifiques où l'IA excelle?, déclare Lakhani. ?L'utiliser pour ces fonctions entra?ne une amélioration impressionnante des performances. Mais lorsqu'elle est appliquée aux zones pour lesquelles il n'est pas adapté, les performances en souffrent de manière significative.?

élévation de la productivité observée dans l'IA "tests cliniques"

En ce qui concerne la productivité, il a partagé les résultats d'une étude montrant que les utilisateurs de l'IA ont effectué 12,2% de taches supplémentaires en moyenne, les ont complétées 25% plus rapidement et ont atteint 40% de qualité supérieure.

Pourtant, il avertit les dirigeants de ne pas devenir complaisants dans leur surveillance des cas d'utilisation de l'innovation.

Collaborateur intelligent de Procter & Gamble

Discutant des résultats des essais randomisés, Lakhani décrit l'IA évoluant d'un simple outil en partenaire collaboratif.

?Le premier changement notable est un saut majeur de la productivité?, observe-t-il.

Ensuite, la transformation accélère.

Il ajoute: ?Alors que les capacités du modèle d'IA se développent de fa?on exponentielle - doublement tous les six à neuf mois - la capacité de la plupart des entreprises à adopter et à intégrer ces changements ne se développe que linéairement.

Selon Lakhani, la plupart des entreprises ne peuvent pas suivre le rythme rapide du progrès, ce qui peut entra?ner des inconvénients compétitifs.

Il a décrit le défi de se démarquer lorsque de nombreuses entreprises utilisent des outils similaires, souvent pour aussi peu que 20 $ par mois.

En d'autres termes, vous devez tirer parti d'un outil à faible co?t pour générer une valeur significative pour votre entreprise.

Le voyage en quatre phases

Lakhani a également introduit un concept qu'il appelle le ?parcours en quatre phases?, un guide stratégique pour la navigation sur l'adoption de l'IA.

La première phase consiste à apprendre tout ce que vous pouvez sur l'IA - dans les modèles, les systèmes et les capacités, et comment ils s'appliquent à votre paysage commercial.

La phase deux implique activement à l'aide d'outils d'IA. Il souligne que c'est là que de nombreux dirigeants se trompent - élégant toutes les taches de l'IA aux autres au lieu de s'engager personnellement.

La phase trois envisage l'avenir de votre entreprise avec l'IA, et la phase quatre transforme cette vision en réalité.

Essentiellement, Lakhani nous guide à travers la transformation de l'IA des outils de productivité aux agents autonomes qui commencent à imiter le comportement humain.

Verrons-nous bient?t des agents de l'IA dans des r?les de leadership, et à quoi ressemblera cet avenir?

Plus à venir.

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