L'intelligence artificielle (IA) n'est plus un concept futuriste, c'est une réalité commerciale. Des chatbots destinés au service client aux analyses prédictives, l'IA transforme les industries à travers le monde. Si de nombreuses entreprises rêvent de créer leurs propres outils d'IA, cette stratégie n'est peut-être pas aussi avantageuse qu'il n'y paraît. Les entreprises devraient plutôt se concentrer sur la sélection de solutions prêtes à l'emploi intégrant des capacités d'IA. Ce changement de perspective peut permettre de réaliser des économies, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'obtenir un avantage concurrentiel sur un marché en constante évolution.

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Pourquoi développer l'IA en interne est une erreur coûteuse

1. Processus de développement chronophage

Développer des solutions d'IA à partir de zéro demande beaucoup de temps et d'efforts. De la collecte des données à l'entraînement des modèles, chaque étape nécessite d'importantes ressources. Les entreprises peuvent passer des mois, voire des années, à développer des outils d'IA, pendant que leurs concurrents qui ont adopté des solutions toutes faites en récoltent déjà les fruits.

2. Coûts élevés du développement

Le développement de l'IA est coûteux. Il nécessite des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et des développeurs de logiciels hautement qualifiés. Le recrutement et la fidélisation de ces talents sont coûteux, et l'investissement total peut s'élever à plusieurs millions de dollars. Pour la plupart des entreprises, ce n'est pas une option viable.

3. Compétitivité imprévisible des produits

Même après avoir investi dans un outil d'IA interne, rien ne garantit qu'il sera compétitif. Les marchés évoluent rapidement et de nouvelles fonctionnalités d'IA sont régulièrement introduites. Il est difficile de rivaliser avec les fournisseurs de solutions d'IA spécialisés, car ceux-ci se concentrent exclusivement sur le perfectionnement et la mise à jour de leurs outils afin de conserver leur avantage concurrentiel.

4. Les défis de l'intégration entre les différents services

Développer un outil d'IA est une chose, l'intégrer dans tous les services en est une autre. L'IA doit interagir avec les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) existants, les logiciels de gestion de la relation client (CRM), les plateformes de facturation et d'autres outils essentiels à l'activité. La création de connecteurs pour tous ces systèmes est une tâche colossale qui peut prendre des mois, voire des années.

5. Une technologie IA en pleine évolution

La technologie IA évolue à une vitesse fulgurante. Ce qui est aujourd'hui “ à la pointe de la technologie ” peut devenir obsolète en quelques mois. Les entreprises qui tentent de développer leurs propres outils IA courent constamment le risque de prendre du retard. Elles doivent continuellement mettre à jour leurs modèles, former à nouveau leur personnel et s'adapter aux changements du secteur, tout en continuant à gérer leurs activités principales.

Sur quoi les PDG, les DSI et les directeurs techniques devraient-ils plutôt se concentrer ?

Plutôt que d'investir des ressources dans le développement de leurs propres outils d'IA, les dirigeants d'entreprise devraient privilégier l'intégration de solutions prêtes à l'emploi dotées de capacités d'IA intégrées. Ces solutions sont préconfigurées, constamment mises à jour et conçues pour s'intégrer facilement dans les flux de travail existants. Voici pourquoi cette approche est plus judicieuse.

1. Adoptez des outils complets basés sur l'IA

Des plateformes ERP, CRM et de facturation basées sur l'IA sont déjà disponibles sur le marché. Ces solutions sont conçues pour répondre aux besoins des entreprises modernes, offrant tout, de l'analyse prédictive à l'automatisation des processus. En adoptant ces outils, les entreprises peuvent exploiter la puissance de l'IA sans avoir à supporter la charge liée au développement.

2. Concentrez-vous sur la croissance de votre entreprise, pas sur le développement de l'IA

L'IA est un moyen d'atteindre un objectif, pas une fin en soi. En utilisant des solutions existantes intégrant l'IA, les entreprises peuvent se concentrer sur leurs compétences clés. Les PDG, directeurs informatiques et directeurs techniques doivent donner la priorité à l'augmentation du chiffre d'affaires, à l'amélioration de la satisfaction client et à l'optimisation des opérations, et non à la gestion de projets complexes de développement de l'IA.

3. Assurer une intégration transparente entre les différentes fonctions de l'entreprise

De nombreuses solutions basées sur l'IA sont fournies avec des connecteurs préconfigurés permettant leur intégration à des outils courants tels que SAP, Salesforce et Oracle. Cela permet aux entreprises de relier l'IA à leurs fonctions commerciales existantes. Une fois l'intégration effectuée, les entreprises peuvent immédiatement commencer à utiliser les fonctionnalités améliorées par l'IA.

4. Accélérer la rentabilisation

Le développement d'une IA sur mesure peut prendre des années avant de donner des résultats. En achetant des solutions IA prêtes à l'emploi, les entreprises peuvent obtenir un retour sur investissement plus rapide. Cela signifie que le retour sur investissement est réalisé plus tôt, ce qui facilite la justification de l'investissement auprès des parties prenantes.

5. Tirez parti des mises à jour continues et de l'innovation

Lorsque vous achetez un produit basé sur l'IA, vous n'achetez pas seulement la version actuelle, vous achetez un cycle d'innovation. Les fournisseurs mettent régulièrement à jour leurs produits afin de suivre le rythme des avancées technologiques. Les entreprises bénéficient ainsi d'améliorations continues sans avoir à lever le petit doigt.

Domaines clés dans lesquels l'intégration de l'IA peut transformer les entreprises

1. Ventes et gestion de la relation client (CRM)

Les plateformes CRM basées sur l'IA utilisent l'analyse prédictive pour identifier les opportunités commerciales et recommander les meilleures actions à entreprendre. Des outils tels que Salesforce Einstein et les fonctionnalités basées sur l'IA de HubSpot aident les équipes commerciales à travailler plus intelligemment, sans pour autant travailler plus dur.

2. Planification des ressources d'entreprise (ERP)

Les systèmes ERP basés sur l'IA, tels qu'Oracle Fusion Cloud et SAP S/4HANA, apportent l'automatisation et l'analyse prédictive à la gestion de la chaîne logistique, aux finances et aux ressources humaines. Cela aide les entreprises à réduire leurs coûts et à accroître leur efficacité opérationnelle.

3. Processus financiers et facturation

Les logiciels de facturation basés sur l'IA peuvent détecter automatiquement les anomalies, identifier les paiements en double et réduire les erreurs. Des solutions telles que Tipalti et Coupa, qui utilisent l'IA pour gérer les dépenses, rationalisent le processus de facturation et améliorent la visibilité financière.

4. Analyse des données et intelligence économique (BI)

Les outils BI modernes tels que Power BI et Tableau intègrent désormais des fonctionnalités d'analyse basées sur l'IA. Ces solutions utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données, aidant ainsi les dirigeants à prendre plus rapidement des décisions fondées sur les données.

5. Marketing et expérience client (CX)

Les plateformes marketing basées sur l'IA, telles qu'Insider et Pisano, personnalisent les interactions avec les clients en temps réel. En analysant le comportement des clients, ces outils suggèrent des messages marketing ciblés, améliorant ainsi les taux de conversion et la satisfaction client.

Comment les PDG, les directeurs informatiques et les directeurs techniques peuvent mener l'intégration de l'IA

1. Identifiez les solutions adaptées basées sur l'IA

Les chefs d'entreprise doivent rechercher et identifier les plateformes basées sur l'IA les plus adaptées à leur secteur d'activité. Cela implique d'évaluer les fournisseurs, de lire des études de cas et de réaliser des tests de validation de concept.

2. Créer une stratégie d'IA unifiée

L'IA ne doit pas être un projet isolé. Elle doit s'inscrire dans une stratégie globale qui s'aligne sur les objectifs commerciaux généraux de l'entreprise. Les dirigeants doivent veiller à ce que les initiatives en matière d'IA améliorent l'efficacité, renforcent la satisfaction des clients et stimulent la croissance du chiffre d'affaires.

3. Assurer un processus de gestion du changement harmonieux

L'introduction d'outils d'IA peut être perturbante, c'est pourquoi les dirigeants doivent préparer leurs employés au changement. La formation, l'assistance aux utilisateurs et une communication claire peuvent garantir une transition en douceur.

4. Donner la priorité à la qualité des données et Gouvernance

L'IA repose sur des données de haute qualité. Les entreprises doivent investir dans le nettoyage, la gouvernance et la gestion des données afin de garantir la précision et l'impartialité des algorithmes d'IA.

5. Surveiller, mesurer et optimiser

Les performances de l'IA doivent être surveillées en permanence. Si certaines fonctionnalités ne sont pas assez performantes, les dirigeants doivent faire part de leurs commentaires aux fournisseurs et demander des améliorations. Ce cycle d'amélioration continue garantit un retour sur investissement maximal.

Conclusion

Le rôle de l'IA dans les entreprises est indéniable, mais créer des outils d'IA à partir de zéro n'est plus une stratégie viable pour la plupart des entreprises. Les PDG, directeurs informatiques et directeurs techniques doivent reconnaître que la clé du succès réside dans l'adoption de solutions basées sur l'IA qui s'intègrent parfaitement à leur infrastructure existante.

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