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Les dirigeants d'entreprise évoquent quatre domaines connaissant de profonds bouleversements : l'organisation et les personnes, l'expérimentation à des fins d'innovation et de création de sources de revenus, les écosystèmes de partenariat et la création de processus dynamiques avec l'IA.
La génétique organisationnelle concerne la composition et la culture d'une organisation, qui déterminent son identité et ses capacités. Les structures traditionnelles de direction et de contrôle sont devenues trop rigides et restrictives, inhibant la capacité des équipes à s'adapter rapidement aux contraintes changeantes. Les entreprises leader expérimentent des structures plus plates et des moyens d'établir des cadres flexibles qui créent un contexte propice à la collaboration et à l'innovation.
Les équipes multigénérationnelles actuelles partagent des valeurs, des attentes et des préférences uniques. Pour susciter leur engagement, les inciter à acquérir de nouvelles compétences et donner le meilleur d'eux-mêmes, il faut une compréhension approfondie de ce qui les motive et donne un sens à leur vie.
De plus, alors que la collaboration homme-machine est redéfinie, des effectifs cognitivement diversifiés seront indispensables pour gagner en rapidité et en innovation et pour construire des systèmes d'IA éthiques et centrés sur l'utilisateur.
Dans un environnement évoluant rapidement, la capacité à expérimenter (des modèles d'entreprise, des sources de revenus, des modèles de gestion des talents ou des écosystèmes) est un impératif évolutif.
La recherche constante de nouvelles sources de revenus est depuis longtemps l'un des leviers de croissance des acteurs disruptifs du numérique comme qu'Amazon, Google ou Stripe. De manière générale, les entreprises donnant priorité au développement de nouvelles activités connaissent une croissance de leur chiffre d'affaires plus forte que les autres entreprises, même en période de volatilité économique 1.
Cependant, alors que l'expérimentation fait intrinsèquement partie du quotidien opérationnel des entreprises du numérique, elle doit faire l'objet d'une attention particulière pour devenir une habitude, dans les entreprises plus traditionnelles. Les structures organisationnelles complexes, la bureaucratie et des cadres financiers rigides peuvent freiner l'expérimentation.
L'IA générative aura certainement un impact significatif sur la manière dont les entreprises collaborent et établissent des partenariats. La concurrence pour la mise sur le marché de nouvelles solutions va s'intensifier, mais les entreprises auront des raisons évidentes de mettre en commun leurs ressources et leurs expertises pour créer des solutions d'IA plus robustes répondant à un objectif spécifique.
Une entreprise technologique pourrait, par exemple, s'associer à une entreprise pharmaceutique et à un prestataire de santé pour développer une plateforme qui améliorerait l'efficacité des nouveaux médicaments. Ce partenariat pourrait accélérer considérablement le processus de découverte de médicaments et le rendre plus spécifique au patient et ainsi améliorer les résultats thérapeutiques. Chaque partenaire de la chaîne de valeur apporterait une contribution unique (expertise en matière d'IA, savoir-faire en matière de développement de médicaments, données sur les patients et expertise clinique) et bénéficierait des connaissances de chacun.
La plupart des projets d'automatisation des processus d'entreprise utilisent aujourd'hui des algorithmes classiques de machine learning pour automatiser des processus statiques et prédéfinis. Tout en permettant d'accélérer, de simplifier et de personnaliser les processus, ces modèles dépendent fortement des données étiquetées et de l'expertise humaine.
L'émergence de l'IA générative entraîne un passage radical à un fonctionnement opérationnel dynamique et axé sur les données. Contrairement à l'automatisation traditionnelle, l'IA générative peut simuler et générer d'innombrables scénarios en temps réel, grâce à sa capacité d'apprentissage et de création. Plutôt que de se contenter de réagir, les processus peuvent être créés de manière dynamique pour répondre à un objectif spécifique. Cette évolution permet aux entreprises de faire face de manière proactive à des conditions changeantes, ce qui rend l'automatisation plus polyvalente et adaptative.
Davantage de flexibilité et de rapidité permettra aux entreprises d'optimiser les flux de travail de nombreux aspects opérationnels, qu'il s'agisse de la gestion de la chaîne logistique, de la gestion des relations clients ou des prévisions de vente.
Prenons l'exemple de la planification traditionnelle des voyages, les plateformes en ligne peuvent utiliser des algorithmes statiques de machine learning pour recommander des forfaits vacances, des réservations d'hôtel ou des vols en fonction des préférences et du comportement antérieurs de l'utilisateur. Il s'agit d'un système essentiellement réactif, dans lequel les suggestions sont principalement basées sur des données antérieures. Avec l'IA générative, les systèmes apprennent à partir des choix passés de l'utilisateur, de ses recherches actuelles et de son comportement général sur la plateforme. Par exemple, si un utilisateur préfère les vacances à la plage mais cherche des vacances d'hiver, l'IA ne se contente pas de lui suggérer les stations de ski les plus populaires. Il simule différents scénarios et génère un itinéraire comprenant un chalet de montagne ancien, une école de ski pour débutants et un festival d'hiver local, tout cela parce qu'il a appris, à partir du comportement passé de l'utilisateur, qu'il aime les hébergements uniques, l'apprentissage de nouvelles compétences et les expériences culturelles.
Explorons les applications pratiques de l'IA générative pour votre entreprise, afin de créer de la valeur et des résultats, de manière sûre et responsable.
