Les entreprises se précipitent pour intégrer des solutions d'IA afin de rester compétitives et d'améliorer leurs opérations. Cependant, cette précipitation peut entraîner des défis et des revers, car les entreprises ont du mal à préparer leurs données, à intégrer de nouveaux outils puissants à leurs systèmes existants et à comprendre comment mesurer leur succès. Melissa Solis, PDG d'Inbenta, a récemment partagé ses réflexions lors d'une conversation avec Adam Highfill, directeur marketing d'Inbenta. La discussion a porté sur les pièges courants de la mise en œuvre de l'IA et a fourni des conseils pratiques aux entreprises qui souhaitent tirer efficacement parti de l'IA.
Ce qui suit est une transcription éditée de la conversation. Regardez la vidéo complète ci-dessous.
Quels conseils donneriez-vous aux organisations qui se lancent dans l'aventure de l'IA ?
Une chose que nous disons aux gens, c'est : ne paniquez pas. Vous n'avez pas besoin de tout remplacer ni d'aller voir votre patron pour lui dire : « Nous venons de perdre un demi-million, voire un million de dollars ou plus, parce que nous avons choisi le mauvais fournisseur et qu'il n'est pas en mesure de tenir ses promesses. »
Nous enseignons à nos clients à commencer par identifier ce qu'ils essaient d'accomplir. Chaque jour, je me réveille et je découvre un nouveau terme utilisé dans le domaine de l'IA, comme l'IA agentique ou l'IA spécifique à un domaine. Il est facile de se laisser emporter par l'engouement général.
Mais en fin de compte, vous devez suivre trois ou quatre étapes. Que cherchez-vous à résoudre ? Automatisez-vous un processus ? Résolvez-vous un problème ? Facilitez-vous la tâche à vos clients pour qu'ils puissent faire affaire avec vous ? Ou offrez-vous un service 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 ? Concentrez-vous sur ce que vous essayez d'accomplir.
Comment garantir une bonne expérience client lors de la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA ?
Nous traitons les gens comme nous aimerions être traités. Personnellement, j'aime être traitée avec beaucoup d'égards. Je disais à mon mari l'autre jour que chaque fois que l'on appelle certaines entreprises, il faut faire attention à ne pas dire de gros mots, car le processus est tellement frustrant. On vous transfère à dix personnes différentes, et au bout d'une heure, le problème n'est toujours pas résolu.
Il en va de même pour de nombreux robots et recherches. Vous engagez une conversation avec eux et vous finissez par vous énerver parce que le processus est inefficace. Cela vous donne une mauvaise image du fonctionnement des outils d'IA. C'est pourquoi, lorsque les gens s'y prennent correctement, ils prennent le temps de réfléchir à leurs objectifs. Ils s'assurent de l'exactitude des données et consolident différents points de données.
Pourquoi certains processus automatisés ne donnent-ils pas les résultats escomptés ?
Les problèmes d'automatisation proviennent souvent d'une mauvaise mise en œuvre et de données inexactes. Lorsque les entreprises déploient des solutions sans avoir bien réfléchi à leurs objectifs ou à leurs sources de données, cela peut entraîner des expériences frustrantes pour leurs clients.
Par exemple, un bot peut rediriger les clients vers plusieurs services sans résoudre quoi que ce soit. Il est essentiel que les entreprises conçoivent des processus d'IA de manière réfléchie et s'assurent qu'ils sont basés sur des données afin d'apporter de la valeur ajoutée.
Quelles mesures les entreprises peuvent-elles prendre pour intégrer avec succès les technologies d'IA ?
La clé réside dans la préparation. Tout d'abord, identifiez les problèmes que vous essayez de résoudre, tels que l'amélioration d'un processus ou du service client. Ensuite, assurez-vous que les données utilisées sont à la fois précises et exhaustives.
La consolidation des données provenant de différents points est essentielle pour garantir l'efficacité de l'IA .
Lorsque cela est bien fait, les avantages sont immédiats, comme dans le cas des banques ou des secteurs du service à la clientèle, car une bonne automatisation réduit la charge de travail, offre une expérience cohérente et fidélise les clients.
Comment les chefs d'entreprise devraient-ils mesurer ou évaluer le succès d'une solution d'IA ?
Je pense que, tout d'abord, vous devez savoir ce que vous essayez de résoudre, ce que vous essayez d'accomplir, et pas seulement pour aujourd'hui, mais vous devez vous projeter dans l'avenir et vous demander où vous voulez être dans 12 mois, dans 24 mois.
Je dis à tout le monde que si vous essayez simplement d'être réactif plutôt que proactif, vous allez perdre la partie dans le domaine de l'IA. La première question est donc : où voulez-vous être ? Vous devez savoir où vous allez en tant qu'entreprise. Vous devez comprendre vos objectifs.
Deuxièmement, assurez-vous que votre équipe adhère au projet et que les parties prenantes le comprennent bien. Ainsi, lorsque vous vous mettrez au travail et mettrez en œuvre la solution, votre équipe travaillera dans un même sens, vers un même objectif.
Il est également important de comprendre que même si vous déployez une solution, au moment où vous la mettrez en œuvre, il y aura un nouveau nom, une nouvelle solution, et tout le monde parlera de quelque chose de nouveau, et vous serez pris d'une légère panique en vous disant : « Oh mon Dieu, je viens de dépenser... »
C'est pourquoi il est essentiel de choisir le bon fournisseur. Vous avez besoin d'une entreprise agile, axée sur l'innovation, qui investit dans l'innovation et qui a fait ses preuves en matière de commercialisation de produits efficaces et performants. Si ce n'est pas le cas, passez à autre chose.
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