Le débat actuel sur l'IA est trop axé sur les gains d'efficacité internes. Il passe à côté d'une opportunité bien plus importante de création de valeur qui se présente à l'extérieur de l'entreprise. L'ancien modèle était axé sur les transactions ; le nouveau est axé sur les interactions. La véritable puissance de l'IA générative réside dans sa capacité à amplifier les effets de réseau, l'apprentissage et la viralité à travers tout un écosystème. Pour comprendre l'économie de l'IA générative, nous devons la considérer non pas comme un outil industriel permettant de réduire les coûts, mais comme le moteur d'un interaction field une valeur partagée est créée pour les entreprises, les clients et la société dans son ensemble.
J'ai récemment lu un article passionnant sur l'impact de l'IA générative sur les entreprises et les consommateurs, dans lequel trois économistes associés au BCG affirment que les véritables bénéficiaires de l'IA générative ne seront généralement pas les entreprises, à l'exception de quelques-unes qui profiteront des avantages économiques purs liés à la réduction des coûts. Le titre en dit long : « Pourquoi nous devons être réalistes quant à l'impact économique de l'IA générative ». C'est un point de vue bienvenu, une voix de la raison dont on a grand besoin pour contrebalancer l'énorme battage médiatique autour de l'IA générative et pour l'industrie technologique qui ne peut s'empêcher de promouvoir sans relâche la nouvelle technologie à la mode.
L'IA générative n'est-elle qu'un effet de mode technologique ?
Les économistes affirment que, pour comprendre l'impact de la technologie sur les entreprises et les consommateurs, il est important de comprendre d'abord l'effet technologie-coût-prix ; la technologie n'a un impact significatif que si elle remplace la main-d'œuvre, car elle permet de réduire les coûts, ce qui permet à une entreprise ou à une marque de proposer des prix plus bas et de prendre des parts de marché à des concurrents dont les coûts sont plus élevés ; en réalité, la technologie n'a souvent pas tenu ses promesses. Au contraire, les nouvelles technologies sont souvent présentées comme des produits et services innovants, nouveaux ou améliorés. Nous parlons souvent d'entreprises ou de marques telles qu'Uber, Lyft et Grab comme de perturbateurs grâce à une application ou à un nouveau modèle commercial, tel qu'un modèle commercial de plateforme. Mais en réalité, ces entreprises et leur application des technologies n'ont pas remplacé la main-d'œuvre (du moins pas encore) et n'ont pas changé grand-chose, puisque les prix des trajets n'ont pas baissé non plus. Étant donné que l'impact de la technologie sur la croissance de la productivité a toujours été surestimé, que pourrait réellement accomplir l'IA générative ?
L'économie de l'IA générative : qui en sort vraiment gagnant ?
Selon les économistes, l'IA générative est considérée comme la technologie qui permettra véritablement de concrétiser l'effet technologie-coût-prix. Comment ? En supprimant les coûts associés à des emplois allant des centres d'appels au marketing, en passant par la publicité, la recherche et la conception. Cela se traduit par une baisse des prix des marques, des produits et des services pour les consommateurs, ce qui augmente leur revenu disponible et leur permet de disposer de plus d'argent à dépenser ailleurs, par exemple pour faire du shopping ou voyager. Comme le savent tous les étudiants de première année en économie, cela a un effet multiplicateur sur l'économie. Cependant, je pense que le point de vue des économistes est à court terme. Il existe au moins trois possibilités de création de valeur :
- Augmenter la productivité, c'est l'histoire de l'effet technologie-coût-prix.
- Améliorer des processus entiers qui créent de la valeur à l'intérieur ou à l'extérieur d'une entreprise.
- Créer des modèles d'entreprise entièrement nouveaux (tels que le modèle interaction field ) pour créer de la valeur dans un système beaucoup plus vaste, que j'appelle interaction field , où la valeur est créée en dehors de l'entreprise. Geoffrey Parker et Marshall van Alstyne appellent cela l'entreprise inversée.
L'élément humain : l'impact de l'IA sur la main-d'œuvre et la productivité
Le débat autour de l'IA se résume souvent à un simple jeu à somme nulle de remplacement. Cette vision passe toutefois à côté d'une réalité bien plus intéressante et stratégique, celle de l'augmentation. Au lieu de simplement réduire les coûts, l'IA générative remodèle la nature même de la productivité et de la contribution humaine. Il ne s'agit pas d'un cheminement linéaire vers l'efficacité, mais plutôt de la création d'une nouvelle dynamique où la technologie amplifie les capacités humaines, conduisant à un autre type de croissance, plus qualitative, plus créative et, en fin de compte, plus précieuse. Cela nécessite un changement fondamental dans la façon dont les dirigeants envisagent l'intégration technologique, passant d'un état d'esprit de substitution à un état d'esprit de symbiose.
Au-delà du remplacement : une nouvelle courbe de productivité
L'impact réel de l'IA générative sur une organisation ne se fera pas sentir du jour au lendemain. Il suit ce que les économistes appellent une « courbe en J de la productivité ». Ce modèle remet en question l'attente d'un retour immédiat sur investissement technologique. Au contraire, il montre que la productivité baisse souvent avant de monter en flèche. Pourquoi ? Parce qu'une adoption significative ne consiste pas simplement à brancher un nouvel outil. Elle nécessite une transformation plus profonde de l'entreprise: repenser les flux de travail, former à nouveau les équipes et changer la culture organisationnelle pour adopter de nouvelles méthodes de travail. Cette phase initiale d'investissement et d'adaptation est cruciale. Les entreprises qui précipitent ce processus dans l'espoir d'obtenir des résultats rapides risquent d'être déçues, tandis que celles qui gèrent stratégiquement cette courbe seront en mesure de tirer parti de gains exponentiels à l'autre bout.
La courbe en J de la productivité
Considérez la courbe en J comme l'apprentissage d'un nouveau logiciel puissant. Au début, votre rendement ralentit pendant que vous vous familiarisez avec l'interface et les nouvelles fonctionnalités, ce qui vous rend temporairement moins efficace qu'avec l'ancien système. Mais une fois que vous le maîtrisez, vos capacités s'élargissent considérablement et votre productivité grimpe en flèche, dépassant de loin les niveaux précédents. Une étude du Bureau national de recherche économique met en évidence ce schéma précis, expliquant que les entreprises doivent d'abord investir du temps et de l'argent pour s'adapter à l'IA. Ce ralentissement initial est le prix à payer pour la forte trajectoire ascendante qui s'ensuit, redéfinissant ce qui est possible pour l'ensemble de l'organisation.
Améliorer l'expérience professionnelle
Au-delà du simple rendement, l'IA améliore également la qualité du travail lui-même. Elle ne se contente pas d'automatiser les tâches fastidieuses, elle crée également un environnement de travail plus favorable et plus humain. Par exemple, une étude a révélé que lorsque les agents du service clientèle étaient assistés par l'IA, les clients devenaient plus aimables et les interactions plus positives. Dans un autre exemple frappant, les chatbots IA ont fourni des réponses aux questions des patients qui étaient non seulement plus détaillées et de meilleure qualité, mais aussi dix fois plus empathiques que celles données par les médecins humains. Cela suggère que la plus grande force de l'IA réside peut-être dans sa capacité à gérer la charge analytique, libérant ainsi les humains pour qu'ils puissent se concentrer sur ce qu'ils font le mieux : l'empathie, la réflexion stratégique et l'établissement de relations.
Combler le déficit de compétences
L'un des impacts les plus profonds de l'IA générative est peut-être son potentiel à démocratiser l'expertise. Contrairement aux technologies passées qui ont souvent creusé l'écart entre les travailleurs hautement qualifiés et peu qualifiés, l'IA semble être un formidable facteur d'égalisation. Les gains de productivité les plus significatifs (jusqu'à 35 % selon certaines études) sont observés chez les employés les plus récents et les moins performants. Les employés les plus performants, qui travaillent déjà à un niveau élevé, ne constatent que peu de changements. Cela change la donne en matière de développement des talents et de stratégie organisationnelle. Au lieu de se concentrer uniquement sur le recrutement de talents d'élite, les dirigeants peuvent désormais utiliser l'IA pour améliorer les capacités de l'ensemble de leur personnel, transformant presque du jour au lendemain les employés novices en collaborateurs hautement compétents.
Cette dynamique offre une opportunité considérable. En équipant leurs équipes de copilotes IA, les entreprises peuvent créer une main-d'œuvre plus résiliente, plus compétente et plus agile. Il ne s'agit pas seulement d'améliorer les performances individuelles, mais aussi de bâtir une organisation plus solide et plus adaptable à partir de zéro. Certains économistes suggèrent même qu'en donnant plus de moyens aux travailleurs peu ou moyennement qualifiés, l'IA générative pourrait contribuer à reconstruire la classe moyenne. Pour les chefs d'entreprise, le message est clair : l'avenir de l'avantage concurrentiel ne réside pas dans le remplacement des personnes, mais dans leur renforcement stratégique afin de créer une valeur sans précédent.
Des transactions aux interactions : le véritable pouvoir de l'IA
Nous constatons déjà l'impact de l'IA générative sur l'amélioration de la productivité de base, comme le rapportent sans cesse les médias, mais ses effets ne s'arrêtent pas là. Le scénario décrit par ces économistes, bien que vrai, ne tient pas compte des deuxième et troisième niveaux de création de valeur qui découlent des effets de réseau, des effets d'apprentissage et de la viralité. Ce qu'ils oublient, c'est que l'IA générative a un impact bien plus important que la simple réduction des coûts de main-d'œuvre. Comme je l'ai détaillé dans mon livre publié en 2020, The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society, interaction field est intentionnellement organisée pour générer, faciliter et tirer profit des interactions plutôt que des transactions. Ces interactions génèrent des effets de réseau, des effets viraux et des effets d'apprentissage. Grâce à la communication, à l'engagement et à l'échange d'informations entre plusieurs personnes et groupes (des partenaires, fournisseurs, développeurs et analystes aux régulateurs, chercheurs et même concurrents), les interactions entre l'entreprise et ses clients sont amplifiées, ce qui permet d'accélérer l'amélioration de l'ensemble d'un secteur, voire de résoudre des problèmes sociaux plus importants. Ces interactions diffèrent des transactions qui ne se concentrent pas toujours sur un seul résultat (c'est-à-dire quelqu'un qui achète ce que quelqu'un d'autre vend). C'est là que l'IA générative crée véritablement de la valeur.
L'IA générative en action : de l'efficacité à l'intelligence
Prenons l'exemple de John Deere, qui révolutionne l'industrie agricole américaine avec des tracteurs équipés de modems, du Wi-Fi et du Bluetooth, qui permettent non seulement de collecter des données sur les conditions du sol ou la santé des plantes dans les champs et de les envoyer vers le cloud, mais aussi de transmettre des instructions et des informations provenant de Deere, des concessionnaires et des fournisseurs de logiciels à l'exploitation agricole afin d'optimiser la productivité globale et même la rentabilité de celle-ci. Les aspects les plus infimes de la gestion agricole ont déjà été transformés, à commencer par les semis. Les agriculteurs d'aujourd'hui sont capables de contrôler la profondeur des graines dans le sol afin d'obtenir la meilleure « émergence » (le moment où elles sortent du sol) ; ils peuvent également utiliser la technologie existante pour obtenir un contact optimal entre chaque graine et le sol environnant en calculant le nombre idéal de gouttelettes d'« apport » (eau, nutriments, engrais ou herbicides) par graine. Actuellement, c'est l'efficacité que permet d'atteindre l'exploitation des données brutes, alimentée par l'IA, et qui se traduit par l'effet dont parlent les économistes, à savoir une réduction de la main-d'œuvre nécessaire pour entretenir les champs. Mais l'IA générative peut permettre aux agriculteurs d'aller au-delà : elle peut leur permettre d'identifier les données les plus pertinentes ou les moins pertinentes, rendant ainsi les interactions non seulement plus efficaces, mais aussi plus intelligentes. Il y a ensuite les effets de réseau et les effets d'apprentissage : les agriculteurs peuvent travailler ensemble pour analyser les données à l'aide de l'IA générative et développer des solutions pour optimiser d'autres processus agricoles qui ne visent pas à remplacer la main-d'œuvre. Car ce n'est pas seulement le remplacement de la main-d'œuvre qui crée de la valeur, c'est aussi l'exploitation du phénomène bien connu selon lequel un produit ou un service gagne en valeur à mesure que de plus en plus de personnes l'utilisent. Imaginez l'ampleur de l'impact de millions d'agriculteurs à travers le monde qui apprennent les uns des autres et contribuent aux communautés et aux économies des uns et des autres. C'est certainement mieux qu'une demi-douzaine d'entre eux, issus de la même ville, qui discutent entre eux.### Amplifier le travailleur du savoir Le débat autour de l'IA et de l'emploi est enlisé dans une boucle lassante de remplacement. C'est un manque d'imagination. La réalité n'est pas une question de substitution, mais d'augmentation. L'IA générative agit comme un copilote pour les travailleurs du savoir, absorbant les tâches répétitives et de faible valeur qui épuisent l'énergie cognitive et libérant le talent humain pour qu'il se concentre sur la stratégie, la créativité et la résolution de problèmes complexes. Une étude du Bureau national de recherche économique a révélé que les agents du service clientèle utilisant un assistant IA résolvaient 14 % de problèmes en plus par heure. Il ne s'agit pas seulement d'un gain d'efficacité, c'est un changement fondamental dans la nature du travail, qui transforme les rôles de simples exécutants en penseurs stratégiques capables de produire des résultats à plus forte valeur ajoutée. ### L'IA comme moteur d'apprentissage et de développement Les gains de productivité liés à l'IA ne sont pas ponctuels ; ils s'accumulent au fil du temps en créant une main-d'œuvre plus compétente. La même étude du NBER a révélé un effet secondaire fascinant : les travailleurs qui utilisaient l'assistant IA ont continué à être plus performants même après la suppression de l'outil. Ils apprenaient de la machine. L'IA se positionne ainsi comme un puissant outil de coaching en temps réel, directement intégré aux flux de travail quotidiens. Elle met en évidence les meilleures pratiques, offre un retour d'information immédiat et aide les employés à acquérir de nouvelles compétences sur le terrain. La formation en entreprise passe ainsi d'un événement périodique hors site à un processus continu et organique, créant une organisation qui apprend et s'adapte à la vitesse du marché. ### L'algorithme d'empathie : la surprenante touche humaine de l'IA L'impact le plus contre-intuitif de l'IA est peut-être sa capacité d'empathie à grande échelle. Nous supposons que les relations humaines sont l'apanage exclusif des humains, mais les données suggèrent le contraire. Des recherches ont montré que les chatbots IA étaient dix fois plus susceptibles d'être jugés empathiques que les réponses écrites des médecins aux questions des patients. Pourquoi ? Une IA peut offrir des réponses toujours patientes, sans jugement et complètes, tirées d'un vaste ensemble de données sur les meilleures pratiques de communication, sans la fatigue ou la pression du temps auxquelles un expert humain pourrait être confronté. Cela ne remplace pas le besoin de soins humains, mais cela montre comment la technologie peut les prolonger et les soutenir, remettant en question nos hypothèses fondamentales sur les frontières entre l'intelligence artificielle et les relations humaines.
Les réalités stratégiques : naviguer dans le paysage financier de l'IA
Au-delà de l'impact humain, les dirigeants doivent faire face aux difficultés économiques liées à la mise en œuvre de l'IA. Le battage médiatique autour de l'IA générative occulte souvent les questions stratégiques et financières importantes qui déterminent le succès ou l'échec. Il ne s'agit pas d'une technologie prête à l'emploi ; elle nécessite une évaluation lucide des coûts, des modèles commerciaux et des dépendances à long terme. Passer de projets pilotes à la création de valeur à l'échelle de l'entreprise exige une stratégie commerciale rigoureuse qui équilibre ambition et pragmatisme. ### Le coût élevé de l'intelligence L'IA générative n'est pas bon marché. Comme le souligne Towards Data Science, les modèles sont extrêmement coûteux à former et à exploiter, car ils nécessitent une puissance de calcul considérable et des talents spécialisés. Cette réalité crée un obstacle important à l'entrée et exige une approche sophistiquée du retour sur investissement. L'investissement ne peut se justifier par une simple réduction des coûts. Les dirigeants doivent plutôt calculer la valeur générée par les effets de second ordre : cycles d'innovation plus rapides, amélioration de l'expérience client et création de nouvelles sources de revenus. L'engagement financier est considérable et l'analyse de rentabilité doit être tout aussi solide. ### Fonctionnalité ou produit : le dilemme fondamental pour les entreprises Une décision stratégique cruciale consiste à déterminer si l'IA générative doit être considérée comme une fonctionnalité ou comme un produit. S'agit-il d'une amélioration qui rend vos offres existantes plus intelligentes et plus efficaces, ou d'une nouvelle proposition de valeur autonome ? Ce choix a des implications profondes pour votre modèle commercial, votre stratégie de commercialisation et votre positionnement concurrentiel. L'intégration de l'IA en tant que fonctionnalité peut renforcer votre avantage concurrentiel et fidéliser davantage vos clients. La création d'un nouveau produit natif de l'IA peut ouvrir des marchés entièrement nouveaux. Il n'y a pas de réponse unique, mais ne pas faire de choix conscient mène directement à des investissements mal alignés et à un impact dilué. ### L'horizon des données : limites potentielles de la croissance de l'IA L'hypothèse d'une amélioration infinie de l'IA se heurte à un goulot d'étranglement potentiel : les données. Certains experts estiment que les progrès rapides des grands modèles linguistiques pourraient ralentir à mesure que nous épuisons l'approvisionnement en données uniques et de haute qualité générées par des humains et disponibles sur l'internet public. Cela modifie l'orientation stratégique vers l'intérieur. Les données propriétaires d'une entreprise (ses interactions uniques avec les clients, ses connaissances opérationnelles et ses informations sur le marché) deviennent son atout le plus précieux pour former des modèles d'IA plus petits et spécialisés. L'avenir de l'avantage concurrentiel ne réside peut-être pas dans l'accès aux plus grands modèles, mais dans la culture des ensembles de données les plus précieux et les plus uniques.
Au-delà du bilan : changements économiques et sociétaux plus larges
L'impact de l'IA dépasse largement les limites d'une seule organisation. Elle remodèle les marchés, remet en question les indicateurs économiques traditionnels et crée un nouveau paysage réglementaire. Les dirigeants qui se concentrent uniquement sur la mise en œuvre interne risquent d'être pris au dépourvu par les forces macroéconomiques qui définiront en fin de compte l'environnement dans lequel ils évoluent. Comprendre ce contexte plus large n'est plus facultatif, c'est désormais un élément essentiel du leadership stratégique moderne. ### Mesurer ce qui compte : le défi de l'évaluation de l'IA Les critères économiques traditionnels ne permettent pas de saisir la véritable valeur de l'IA. Comme le souligne le Bureau national de recherche économique, des indicateurs tels que le PIB ont du mal à prendre en compte des avantages tels que l'amélioration de la qualité des produits ou la valeur des biens numériques gratuits alimentés par l'IA. Ce problème de mesure existe également au niveau des entreprises. Comment quantifier la valeur d'une culture plus innovante ou d'une expérience client sans friction ? Les entreprises doivent développer de nouveaux indicateurs de performance clés qui vont au-delà de l'efficacité transactionnelle pour mesurer l'engagement, l'apprentissage et la force des interactions que l'IA facilite dans l'ensemble de leur écosystème. ### La nécessité d'un nouveau guide : politique et réglementation L'essor rapide de l'IA suscite une réaction inévitable de la part des décideurs politiques. Nous entrons dans une ère où des décisions cruciales seront prises concernant le rôle de l'IA sur le marché du travail, son effet sur la concurrence et les garde-fous éthiques nécessaires pour garantir l'équité. Ces nouvelles réglementations ne sont pas seulement un obstacle à la conformité, elles constituent également une variable stratégique. Les entreprises qui développent de manière proactive un point de vue sur l'IA responsable et s'engagent dans le débat politique seront mieux placées pour instaurer la confiance auprès de leurs clients et façonner l'avenir de leur secteur. ### Qui tient la barre ? L'influence du financement privé de l'IA Le coût immense de la recherche fondamentale en IA a concentré le pouvoir entre les mains de quelques grandes entreprises technologiques. Comme le souligne Towards Data Science, les universités et les institutions publiques ne disposent pas des ressources nécessaires pour être compétitives à la pointe de la technologie, ce qui signifie que l'agenda de l'IA est largement défini par des intérêts privés et commerciaux. Pour toutes les autres organisations, cela crée un écosystème complexe à gérer. Cela les oblige à prendre des décisions cruciales concernant les plateformes sur lesquelles s'appuyer, les partenaires à choisir et la manière de conserver leur indépendance stratégique dans un monde dominé par une poignée de puissants gardiens de l'IA.
Pourquoi les consommateurs gagnent avec l'IA, et votre entreprise aussi
Ce que je veux dire, c'est que l'IA générative a un impact sur les interactions elles-mêmes. Je suis toutefois d'accord avec les économistes sur le fait que les véritables gagnants de l'IA générative seront les consommateurs. Mais lorsque les consommateurs gagnent, les marques et les entreprises en profitent également. De cette manière, l'IA générative est probablement bénéfique pour tout le monde.
Sources :
Philipp Carlsson-Szlezak, Paul Swartz et François Candelon, "Why We Need to be Realistic About Generative AI's Economic Impact", Forum économique mondial. Erich Joachimsthaler (2020), The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society. Geoffrey Parker, Marshall van Alstyne et Xiaoyue Jiang, 2016, "Platform Ecosystems : How Developers Invert the Firm", 17 août.
Questions fréquemment posées
Le principal avantage de l'IA consiste-t-il vraiment à réduire les coûts et à remplacer des emplois ? Pas du tout. Si les gains d'efficacité constituent un point de départ évident, se concentrer uniquement sur la réduction des coûts relève d'un manque d'imagination. La véritable valeur stratégique réside dans l'augmentation des capacités de votre équipe, et pas seulement dans l'automatisation de ses tâches. Considérez l'IA comme un copilote qui se charge des tâches répétitives, libérant ainsi vos employés qui peuvent alors se concentrer sur la résolution de problèmes complexes, la créativité et l'établissement de relations avec les clients, autant d'éléments qui créent une valeur durable.
Mon équipe commence à utiliser l'IA, mais les choses semblent aller plus lentement, et non plus vite. Est-ce normal ? Oui, c'est tout à fait normal, voire prévisible. Il s'agit d'un phénomène appelé « courbe en J de la productivité ». Comme pour l'apprentissage de toute nouvelle compétence importante, il y a une baisse initiale de la production pendant que votre équipe s'adapte aux nouveaux flux de travail et outils. Cette phase est un investissement nécessaire. C'est en la surmontant que les entreprises qui enregistrent des gains progressifs se distinguent de celles qui, de l'autre côté, parviennent à une croissance exponentielle en termes de capacités et d'innovation.
Comment l'IA modifie-t-elle notre façon d'envisager le développement des talents et des équipes ? Elle déplace fondamentalement l'attention, qui n'est plus simplement portée sur le recrutement des meilleurs éléments, mais sur l'amélioration des compétences de l'ensemble du personnel. L'IA agit comme un formidable égalisateur, accélérant considérablement la courbe d'apprentissage des nouveaux employés ou des juniors. C'est souvent dans ce groupe que l'on observe les gains de productivité les plus significatifs. Cela signifie que vous pouvez bâtir une organisation plus compétente, plus résiliente et plus agile à partir de zéro en utilisant l'IA comme un coach en temps réel qui diffuse l'expertise à l'ensemble de vos équipes.
Vous parlez de passer des « transactions » aux « interactions ». Qu'est-ce que cela signifie concrètement pour une entreprise ? Cela signifie passer d'un modèle commercial basé sur la simple vente d'un produit ou d'un service à un modèle facilitant un échange d'informations précieux à travers l'ensemble de votre écosystème. Par exemple, au lieu de se contenter de vendre des tracteurs, une entreprise comme John Deere utilise l'IA pour créer un réseau où les agriculteurs, les concessionnaires et les fournisseurs de logiciels partagent des données afin d'optimiser tous les aspects, de la plantation à la rentabilité. La valeur ne réside plus dans la transaction individuelle, mais dans l'intelligence collective du réseau que l'IA aide à créer et à amplifier.
Quel est le principal écueil stratégique à éviter lorsque l'on investit dans l'IA ? La plus grande erreur consiste à considérer l'IA comme une simple mise à niveau technologique sans stratégie commerciale claire. Vous devez décider si l'IA est une fonctionnalité interne destinée à améliorer vos offres actuelles ou si elle constitue la base d'un nouveau produit autonome. Il s'agit là de deux voies très différentes qui ont des implications considérables pour votre budget, vos talents et votre plan de commercialisation. L'absence de clarté à ce sujet conduit à des investissements inadaptés et à l'incapacité de capturer une valeur réelle et durable.
Principaux enseignements
- Ne vous limitez pas à l'efficacité interne pour découvrir la véritable valeur de l'IA: les gains les plus importants ne se trouvent pas dans la simple réduction des coûts. Concentrez-vous plutôt sur la création de valeur partagée dans l'ensemble de votre écosystème grâce aux effets de réseau, à l'apprentissage des clients et à la collaboration à l'échelle du secteur.
- Considérez l'IA comme un investissement dans les talents, et non comme un outil de réduction des effectifs: les gains de productivité les plus importants proviennent du renforcement de votre équipe existante. Utilisez l'IA pour combler les lacunes en matière de compétences, accélérer l'apprentissage sur le terrain et permettre à vos collaborateurs de se concentrer sur des tâches stratégiques à forte valeur ajoutée.
- Passez des expériences en matière d'IA à une stratégie commerciale intégrée: pour obtenir des résultats concrets, vous devez tenir compte des coûts élevés, faire un choix clair entre l'IA en tant que fonctionnalité ou nouveau produit, et reconnaître que vos données propriétaires constituent votre atout le plus précieux pour développer un avantage concurrentiel à long terme.
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