Pourquoi l'utilité et la facilité d'utilisation favorisent l'adoption de l'IA

Il y a un certain discours sur le sujet de l'IA qui semble revenir souvent sur LinkedIn ces derniers temps. Il dit en gros : si tu n'adoptes pas l'IA, ta carrière est fichue. Tu seras dépassé par des gens qui ne sont peut-être pas aussi intelligents que toi, mais qui maîtrisent mieux les outils d'IA.

Ce genre d'alarmisme est efficace pour susciter l'anxiété (et générer des clics !), mais beaucoup moins pour induire un véritable changement de comportement sur le lieu de travail. En fait, le  dernier rapport d'   , intitulé « Enterprise AI » (  ), réalisé auprès de 1 000 professionnels, met en évidence un écart qui apparaît dans la plupart des grandes organisations : 68 % des cadres se sentent poussés à fournir de meilleurs outils d'IA, mais plus de la moitié des employés (jusqu'à 57 %) ne ressentent que peu ou pas de pression pour les utiliser.

Pourquoi cet écart ?

L'utilité comme moteur de l'adoption de l'IA

La faible adoption de l'IA n'est pas seulement un problème de formation ou un manque d'initiative. Les deux groupes, cadres et employés, ont des motivations différentes. Les cadres recherchent des économies, tandis que les employés recherchent l'utilité. Cet outil d'IA peut-il vraiment m'aider dans mon travail ? Et si ce n'est pas le cas, pourquoi devrais-je changer ma façon de travailler pour l'utiliser ?

Pour moi, cet écart suggère que bon nombre des outils dont les dirigeants attendent qu'ils stimulent la productivité et réduisent les coûts ne s'avèrent pas réellement utiles dans le flux de travail quotidien des employés.

Cela correspond à ce que j'observe actuellement sur le marché. Malheureusement, de nombreux éditeurs de logiciels surfent sur la vague de l'IA en ajoutant simplement un assistant IA générique à leur produit existant et en augmentant le prix, ou en misant sur la nouveauté plutôt que de résoudre les problèmes réels des clients. Par exemple : écouter votre PDF sous forme de podcast peut être une utilisation intéressante de l'IA, mais cela ne vous fera pas gagner des heures dans votre journée ni vous débarrasser de nombreuses tâches manuelles répétitives. Certains de ces fournisseurs de logiciels se sont trop focalisés sur ce que l'IA peut faire et ont oublié ce que leurs clients ont besoin de faire.

En réalité, l'utilité et la facilité d'utilisation favorisent l'adoption plus rapidement que les initiatives descendantes ou la crainte d'être laissé pour compte. L'adoption sera forte lorsque la valeur est immédiate, que la tâche est répétitive et que les outils « intelligents » basés sur l'IA s'intègrent naturellement dans un flux de travail sans changement opérationnel majeur.

Le traitement des documents offre de précieuses opportunités d'automatisation

Les flux de travail liés au traitement des documents, qui sont souvent source de friction, cochent toutes les cases. Les employés passent des heures chaque semaine à effectuer des tâches répétitives telles que l'extraction de tableaux, la conversion de documents en formulaires à remplir, la recherche de détails clés et la protection des informations sensibles avant de partager les documents, toutes ces tâches pouvant être automatisées en quelques secondes. Chez Nitro, nous avons constaté que les outils intelligents peuvent générer des gains d'efficacité significatifs lorsqu'ils sont bien conçus. Une utilisation intuitive, une fiabilité et une précision irréprochables sontdes conditions sine qua non pour l' . Notre expérience est corroborée par notre rapport sur l'IA d'entreprise, qui montre que l'automatisation des documents a un impact significatif : 89 % des employés affirment que l'IA leur fait gagner plus de 9 heures par semaine sur ce type de tâches documentaires.

Principes de produit pour favoriser l'adoption de l'IA

Pour évaluer si une fonctionnalité d'IA sera rejetée ou adoptée par les utilisateurs, j'ai tendance à revenir à quatre principes fondamentaux :

1. Résoudre un problème spécifique existant pour l'utilisateur. Le développement du produit doit commencer par une compréhension approfondie du flux de travail et des points faibles de l'utilisateur. L'IA doit être un moyen de les résoudre, plutôt qu'une justification pour créer la fonctionnalité.
2. Instaurer la confiance dans le produit dès le début. Comprendre en profondeur le contexte réglementaire de vos clients. Si la sécurité et la conformité sont des considérations secondaires, votre produit ne passera jamais les processus de gouvernance et d'approbation de l'entreprise.
3. Rendez-le intuitif, avec une courbe d'apprentissage minimale, voire inexistante. Recherchez les endroits où vous pouvez supprimer les frictions ou les étapes supplémentaires dans un flux de travail existant. Si les utilisateurs doivent changer radicalement leur processus pour en tirer profit, vous avez créé un obstacle supplémentaire à son adoption.
4. Assurez-vous qu'il fonctionne de manière fiable et selon des normes élevées. Cela peut sembler évident, mais l'un des plus grands obstacles que l'IA doit surmonter est l'écart entre les capacités et la fiabilité. Il ne suffit pas qu'un outil intelligent produise parfois de bons résultats ; il doit se comporter de manière prévisible et fiable à chaque fois, et la barre de qualité doit être placée haut dès le premier jour. Un utilisateur l'essaiera une fois et jugera instantanément s'il sera utile. Vous aurez rarement une deuxième chance de l'impressionner.

Ces principes aident également les fournisseurs de SaaS qui développent une IA verticale (adaptée à des secteurs ou des flux de travail spécifiques) à se protéger davantage contre les géants de l'IA qui proposent des modèles de base. Claude et ChatGPT sont, par nature, génériques et flexibles, mais leur force réside dans leur étendue plutôt que dans leur profondeur. En comprenant véritablement les cas d'utilisation des clients, les environnements réglementaires et les points faibles, les fournisseurs d'IA verticale peuvent offrir ce que Niha Bobba , investisseur en fintech chez    , appelle la « défendabilité du dernier kilomètre » ( ) en résolvant des problèmes réellement complexes et en ajoutant une couche de confiance.

Questions à se poser pour choisir l'outil intelligent adapté à votre organisation

Si vous êtes un cadre supérieur et que vous ressentez la pression de devoir sélectionner et déployer des outils d'IA qui améliorent réellement la productivité et réduisent les coûts de votre organisation, vous pouvez tester rapidement leur adoption potentielle à l'aide de quelques questions pratiques.

• Cela supprime-t-il ou accélère-t-il une ou plusieurs étapes d'un flux de travail répétitif existant ?
• L'outil est-il suffisamment intuitif pour que l'utilisateur puisse en tirer parti sans avoir besoin d'un tutoriel ?
• Les résultats peuvent-ils être facilement vérifiés ?
• La sécurité et la conformité ont-elles été prises en compte de manière démontrable dans la conception du produit ? Les détails à ce sujet doivent être facilement accessibles auprès du fournisseur et publiés sur son site web.

En tant que dirigeant, le fait d'autoriser et de rationaliser les approbations pour les outils qui répondent aux critères ci-dessus vous aide à réaliser plus rapidement des gains de productivité et à réduire les risques pour votre organisation. L'enquête de Nitro sur l'IA dans les entreprises indique que lorsque ces besoins ne sont pas satisfaits par les canaux officiels, l'utilisation non approuvée de l'IA est courante, un tiers des employés déclarant avoir traité des informations confidentielles de l'entreprise à l'aide d'outils d'IA.

Il ne faut pas avoir peur d'utiliser l'IA

La possibilité d'obtenir de meilleurs résultats est un « incitatif » plus efficace pour encourager l'utilisation de l'IA que la « contrainte » des directives descendantes ou la crainte d'être laissé pour compte. Le test le plus simple consiste à essayer d'utiliser un outil dans le cadre de votre flux de travail habituel et à voir ce qui se passe : s'agit-il simplement d'une nouvelle fonctionnalité IA sophistiquée ou d'une solution intelligente à un problème quotidien ? Si cet outil accélère une tâche et facilite votre travail, il est probable qu'il devienne naturellement votre option par défaut. Je pense que le taux d'adoption de l'IA, comme pour toute autre technologie, sera finalement déterminé par son utilité et sa facilité d'utilisation.

Publié à l'origine par :  Cassie Harman , directrice des produits, Nitro