Ceci est le deuxième épisode d'une série en 3 parties sur la vie en Genai / AI au sein de votre organisation. La première pièce a souligné l'importance de renforcer les quatre C de l'IA: contenu, capacité, conservation et communauté. Dans cet article, nous commen?ons par évaluer votre position actuelle et tracer un cours pour ce qui vient ensuite.

Les organisations progressent généralement à travers quatre étapes distinctes de la maturité générative de l'IA / IA, chacune apportant son propre ensemble de défis et d'opportunités. Savoir où se trouve votre entreprise - et ce qu'il faut pour passer au niveau supérieur - est essentiel pour débloquer toute la puissance de l'IA.

1. Explorateurs prudents

Au niveau fondamental se trouvent les explorateurs prudents . Ces organisations ont plongé les orteils dans l'IA, souvent une IA générative, mais leur engagement reste provisoire, étroit et généralement isolé dans les départements. Ils peuvent avoir organisé des essais ou constaté une promesse précoce, mais ils reléguent rapidement des initiatives d'IA, les considérant davantage comme des expériences techniques que les moteurs commerciaux stratégiques.

Caractéristiques:

Portée limitée: les efforts d'IA sont généralement limités aux environnements de test, aux pilotes à petite échelle ou aux taches à faible risque avec un impact commercial minimal.

Déficit de confiance: préoccupations concernant la sécurité des données, la conformité réglementaire, l'intégration du système et la fiabilité de la production Le ralentissement du déploiement plus large. Le leadership insiste souvent sur un modèle "humain en boucle", nécessitant une revue manuelle avant que toute action générée par l'AI ne soit prise.

Pensée à tampons: les projets d'IA émergent indépendamment à travers les équipes, manquant de coordination interfonctionnelle ou d'une vision unifiée.

Perspectives sceptiques: Il y a une reconnaissance limitée du potentiel transformateur à long terme de l'IA, avec une concentration sur les gains tactiques à court terme plut?t que sur l'évolution stratégique.

Exemples de l'entreprise: de nombreuses entreprises et organisations de taille moyenne dans des secteurs fortement réglementés - tels que les cabinets juridiques - entrent dans cette catégorie. Bien qu'ils puissent adopter des outils prêts à l'emploi pour des taches telles que la rédaction de contrats ou la recherche, l'adoption à l'échelle de l'entreprise est bloquée par des inquiétudes sur l'éthique, la sensibilité aux données et la préparation à la solution. Leur priorité est l'atténuation des risques sur l'innovation, entra?nant un mouvement lent et prudent. Cet état d'esprit conduit souvent à un ?écart de confiance? lors du déploiement des systèmes d'IA agentiques, où l'utilisation est limitée aux paramètres contr?lés et limités plut?t qu'aux opérations autonomes et évolutives.

2. ?les de l'innovation de l'IA: expérimentation généralisée, impact fragmenté

L'étape suivante présente des ?les d'innovation , marquées par une expérimentation enthousiaste et décentralisée avec le Genai. Cette phase est motivée par une mentalité de ?mille fleurs mille fleurs?, avec diverses équipes lan?ant des projets d'IA indépendants. Bien que cela suscite la créativité et l'élan de base, il manque souvent de direction centrale ou d'alignement stratégique.

Caractéristiques:

Affrection ascendante: les initiatives émergent organiquement des départements ou des individus, conduisant à un patchwork de micro-projets isolés.

Les difficultés de mise à l'échelle: malgré des prototypes prometteurs, peu d'initiatives passent du pilote à la production, et encore moins à offrir un impact mesurable sur les revenus.

"Genai Paradox": de nombreuses organisations rapportent en utilisant Genai mais ne voient aucune amélioration significative des performances financières. Les avantages des applications horizontales (par exemple, les assistants d'IA pour les employés) sont diffus, tandis que les cas d'utilisation verticale à fort impact restent coincés dans les phases de test.

ECS de coordination: Sans stratégie cohésive, les efforts sont dupliqués, les normes varient et la valeur systémique est difficile à capturer.

Exemples fermes: Un large éventail d'entreprises, en particulier de grandes entreprises, connaissent cette phase. Comme indiqué dans McKinsey Research, même les géants de la technologie comme Google ou Meta peuvent présenter des ??les d'innovation? dans certaines divisions au cours des phases antérieures de l'adoption de l'IA. La tendance plus large - expérimentation répandue mais non coordonnée - reflète un défi commun dans toutes les industries: l'excitation initiale dépasse l'intégration stratégique, laissant de nombreux pilotes prometteurs incapables de mettre à l'échelle ou de générer une valeur commerciale réelle en raison de l'exécution fragmentée et de l'outillage immature.

3. Les orchestrateurs d'IA: intégration stratégique et gouvernance

Les orchestrateurs marquent un progrès majeur. Ces organisations traitent Genai comme une capacité d'entreprise de base et l'intégrent activement dans leurs stratégies commerciales. Ils ont établi de solides modèles de gouvernance qui soutiennent l'innovation tout en garantissant un déploiement responsable, éthique et évolutif.

Caractéristiques:

Stratégie centralisée avec exécution décentralisée: une vision claire et à l'échelle de l'entreprise guide l'action, mais les équipes conservent l'autonomie pour innover dans les limites définies.

Gouvernance robuste: les cadres formels gèrent l'éthique des données, la transparence du modèle, le risque et la conformité. La direction exécutive parraine et supervise activement l'agenda de l'IA.

Innovation Incorporation: Genai n'est plus périphérique - elle est intégrée dans les processus de base, le développement de produits et l'engagement client.

Développement des talents: Investissement intense dans la mise en ?uvre des employés et cultivant une culture d'apprentissage continu et de ma?trise de l'IA.

Exemples fermes: des organisations comme Blue Cross Blue Shield du Michigan , qui tire parti de l'IA pour la maximiser le retour sur investissement (comme discuté dans mon article de la Harvard Business Review), PWC avec son cadre "Performance d'agent", Mercedes-Benz en utilisant Genai dans le support des ventes et la création d'un jumeau numérique de son réseau logistique - tous illustrent "les orchestrateurs". Ces sociétés créent non seulement des applications AI avancées, mais établissent également des structures de gouvernance interne et, dans certains cas, les offrent en tant que services à la clientèle. Ils créent des écosystèmes équilibrés où l'innovation prospère sous surveillance disciplinée, alignant l'IA avec des objectifs stratégiques et la fourniture de résultats tangibles.

4. Leverragers de l'intelligence AI: Synergie humaine-AI pour la transformation

Au sommet se trouvent les leveragers d'intelligence . Ces organisations intègrent pleinement l'intelligence artificielle et humaine dans leur ADN. Ils vont au-delà des gains d'efficacité, en utilisant l'IA pour réinventer les modèles commerciaux et créer des environnements où les humains et les machines collaborent au plus haut niveau.

Caractéristiques:

Intégration holistique: l'IA est profondément ancrée dans les flux de travail quotidiens, la prise de décision et les expériences clients, fonctionnant comme un véritable partenaire cognitif.

Modèles commerciaux redéfinis: l'IA permet de nouveaux produits, services et modèles opérationnels, entra?nant une perturbation du marché et un avantage concurrentiel.

Intelligence humaine augmentée: les employés sont libérés du travail de routine, leur permettant de se concentrer sur la créativité, la stratégie et la résolution de problèmes complexes.

Création massive des actifs: développement de modèles de grande langue, de centres de données propriétaires, de matériel personnalisé et de piles de logiciels de nouvelle génération. Ces entreprises construisent de vastes actifs de renseignement évolutifs.

Exemples fermes: Les hyperscalers - Google, Microsoft, Nvidia, Amazon, Meta, Apple, Tesla - sont des exemples principaux. Ils utilisent l'IA pour construire une meilleure IA, le traitant non seulement comme un outil mais comme un copilote et un différenciateur stratégique. Pour eux, l'IA remodèle tout - de la R&D à l'interaction client - créant une puissante synergie entre l'intelligence machine et l'ingéniosité humaine qui entra?ne des résultats transformateurs.

Le chemin à suivre pour les cadres supérieurs

Le parcours de l'Explorateur prudent à l'intelligence Leverager ne consiste pas seulement à adopter de nouveaux outils - c'est une transformation stratégique nécessitant un changement dans l'état d'esprit, la culture et les modèles d'exploitation. Les hauts dirigeants doivent conduire ce changement par:

1. Diriger en tant que champions pratique de l'IA: le moyen le plus rapide d'accélérer l'adoption est que le leadership de premier plan s'engage activement avec l'IA. Les dirigeants doivent démontrer la curiosité, acquérir une expérience pratique et articuler une vision où l'IA est au c?ur de la croissance et de la compétitivité futures.

2. Investissez dans l'apprentissage en personne: aussi contre-intuitif que cela puisse para?tre, la ma?trise numérique est mieux encouragée par la formation en face à face du monde réel. L'énergie, la collaboration et les informations qui émergent lorsque les équipes s'attaquent ensemble à de vrais problèmes commerciaux en personne ne peuvent pas être reproduits virtuellement. Alors que les plates-formes numériques prennent en charge l'apprentissage continu, le mélange des ateliers physiques avec des suivis virtuels crée l'écosystème d'apprentissage le plus efficace.

3. Prototype d'abord, puis refonte: aucune organisation ne passe directement de l'exploration précoce à la transformation complète. La plupart des entreprises qui font appel à des consultants avant de créer une alphabétisation interne de l'IA échouent - parce qu'elles ne savent pas quoi demander, et les consultants n'ont pas le contexte pour offrir de la valeur. Commencez avec des pilotes pratiques pour construire une compréhension, puis à l'échelle avec un but.

4. Autonominer les talents enthousiastes et favoriser l'apprentissage continu: lancez des programmes complets de mise à jour pour construire une ma?trise de l'IA à travers le marché du travail. Identifier et soutenir les ?passionnés d'IA? - généralement 1 employés sur 10 - qui deviennent naturellement des champions et des enseignants internes. Les autonomiser est l'un des moyens les plus efficaces pour évoluer la capacité.

5. Embrasser l'agilité et l'expérimentation: même avec une forte gouvernance, maintenez un état d'esprit flexible et expérimental. Encouragez un prototypage rapide, apprenez des échecs et itérez rapidement. à mesure que la maturité se développe, les expériences devraient devenir plus ambitieuses et plus percutantes.

Le point principal à retenir pour les dirigeants: l'IA ne ressemble à aucune technologie que nous avons vue auparavant. Donnez à votre organisation le temps d'apprendre, d'expérimenter et d'internaliser ce que Genai peut vraiment faire. Construisez progressivement sur l'expérience du monde réel. Au début, mesurez l'apprentissage et le succès du prototype. Au fil du temps, évoluez vers un rendement durable sur l'IA (ROA), où ces outils deviennent des actifs intégrés et générateurs de valeur au sein de votre entreprise.

Dans le prochain article, je plongerai plus profondément dans les types de projets d'IA pour prioriser d'abord et comment construire un puissant centre d'excellence dans toute organisation.

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