Le véritable avantage de l'IA d'entreprise réside dans la crédibilité

L'intelligence artificielle modifie la façon dont les entreprises envisagent la productivité, mais les outils eux-mêmes ne sont plus au cœur de l'actualité. Ce qui compte, c'est la manière dont les entreprises les évaluent et si ces évaluations sont fondées sur les besoins réels de l'entreprise.

Dans un article récent de   pour  CIO, le PDG de Nitro Cormac Whelan  a soulevé une question importante. De nombreux fournisseurs proposent désormais des fonctions de base "alimentées par l'IA" sans expliquer ce que cela signifie réellement ni comment cela ajoute de la valeur. Cette tendance a semé la confusion chez les acheteurs, car il est plus difficile de faire la distinction entre l'innovation fonctionnelle et les affirmations superficielles. Comme l'a fait remarquer M. Whelan, l'IA d'entreprise doit être évaluée en fonction des résultats qu'elle produit, et non du langage utilisé pour la promouvoir.

Ce changement de perspective devient central dans la manière dont les organisations efficaces abordent l'IA aujourd'hui. L'accent est mis non plus sur le battage publicitaire des fournisseurs, mais sur les cadres d'évaluation internes. Les dirigeants d'entreprise réalisent que la réussite de l'adoption dépend de leur capacité à poser de meilleures questions sur les performances, l'intégration, la gouvernance et l'adéquation à long terme. Lorsque cet état d'esprit est en place, le processus d'évaluation devient plus stratégique et il est beaucoup plus difficile de le faire dérailler avec le bruit du marketing.

Six principes pour une adoption réussie de l'IA

1. Se concentrer sur l'analyse de rentabilité avant l'outil

Les initiatives réussies en matière d'IA commencent par un problème clairement défini. Si une équipe passe des heures à examiner des contrats ou à extraire des données de formulaires statiques, l'objectif doit être de réduire ce temps et d'améliorer la précision. La technologie n'est pertinente que si elle sert un objectif bien compris. Lorsque cette base est en place, le processus d'évaluation devient plus simple et beaucoup plus productif.

2. Intégrer l'IA là où les gens travaillent déjà

Les outils d'IA les plus utiles ne sont pas ceux qui attirent l'attention. Ce sont ceux qui améliorent discrètement les processus de routine. Un juriste devrait pouvoir scanner un document et en extraire les termes clés sans quitter son flux de travail. Un analyste financier devrait pouvoir extraire des données structurées à partir de formulaires sans construire un nouveau système. L'intégration est plus importante que la nouveauté.

3. Examiner de près la manière dont les données sont traitées

M. Whelan insiste sur le fait que la fonctionnalité du produit et l'intégrité des données doivent être évaluées ensemble. Il ne suffit pas qu'un outil soit performant. Il doit également respecter les normes de l'entreprise en matière d'accès aux données, de conservation, de confidentialité et de conformité. Les acheteurs doivent savoir clairement où les données sont stockées, comment elles sont utilisées et si elles sont exposées à des systèmes tiers pendant le traitement.

4. Traiter la connaissance de l'IA comme une exigence transversale

Trop d'investissements dans l'IA sont sous-performants parce que les équipes internes ne comprennent pas pleinement ce que les outils sont censés faire. Les équipes d'ingénieurs peuvent comprendre l'architecture, mais les opérations, les ventes et les fonctions en contact avec les clients n'ont souvent pas le contexte nécessaire pour appliquer la technologie de manière efficace. Cette lacune limite l'adoption et crée des frictions inutiles. Les entreprises qui le comblent obtiennent de meilleurs résultats.

5. Exiger la spécificité des fournisseurs

Les fournisseurs devraient être tenus d'expliquer leurs capacités en termes simples. Quelles tâches l'outil améliore-t-il ? Quelles preuves étayent les performances annoncées ? Quelles équipes bénéficient de l'adoption de l'outil et combien de temps faut-il pour obtenir des résultats ? C'est ce genre de questions qui distingue les partenaires crédibles de ceux qui misent sur la présentation plutôt que sur la substance.

6. Utiliser l'IA pour simplifier, pas pour restructurer

L'IA qui ajoute des étapes, crée des dépendances ou introduit de nouveaux risques ne vaut pas l'investissement. Les meilleurs outils éliminent les efforts manuels et rendent les processus familiers plus efficaces. Si une solution oblige une équipe à réorganiser les flux de travail juste pour obtenir des gains marginaux, l'analyse de rentabilité s'effondre rapidement.

Prochaine étape

La prochaine phase d'adoption de l'IA dans les entreprises sera façonnée par la clarté. Les organisations qui se concentrent sur les cas d'utilisation, insistent sur la transparence et exigent des résultats mesurables construisent des fondations plus solides. Les outils qu'elles adoptent ne sont pas choisis pour leur image de marque ou pour des mots à la mode. Ils sont choisis parce qu'ils résolvent des problèmes réels.

C'est l'approche que Nitro a adoptée pour créer ses fonctions d'IA. Chaque capacité a été développée avec une sécurité de niveau entreprise, des voies d'intégration claires et une valeur commerciale tangible. Ce n'est pas l'étiquette qui compte, c'est le résultat.

Lisez l'article complet de Cormac Whelan ici : " What AI tools actually deliver versus the hype machine " (Ce que les outils d'IA apportent réellement par rapport à la machine à faire du battage médiatique ).

Pour découvrir comment Nitro applique l'IA du monde réel à la productivité des documents, visitez le site  www.gonitro.com/nitro-ai.