Les vrais gagnants de l'IA générative seront les consommateurs
J'ai récemment lu un article fantastique sur l'impact de l'IA générative sur les entreprises et les consommateurs, dans lequel trois économistes associés au BCG affirment que les bénéficiaires réels de l'IA générative ne seront généralement pas des entreprises - à l'exception de quelques-unes qui récolteront les avantages économiques purs de la baisse des coûts.
Le titre dit tout : "Pourquoi nous devons être réalistes quant à l'impact économique de l'IA générative". Il s'agit d'un point de vue bienvenu, d'une voix de la raison qui fait cruellement défaut 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 chose brillante sur le bloc.
Remettre en question le battage médiatique
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 la technologie fait baisser les coûts, ce qui permet à une entreprise ou à une marque d'offrir 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 lieu de cela, les nouvelles technologies sont souvent présentées comme des produits et services innovants, nouveaux ou meilleurs. Nous parlons souvent d'entreprises ou de marques telles qu'Uber, Lyft et Grab comme de perturbateurs dotés d'une application ou d'un nouveau modèle d'entreprise, tel qu'un modèle d'entreprise de plateforme. Mais en réalité, ces entreprises et leur application des technologies n'ont pas remplacé la main-d'œuvre (pas encore, en tout cas) et n'ont pas changé grand-chose, puisque les prix des trajets n'ont pas non plus baissé.
Étant donné que l'impact de la technologie sur la croissance de la productivité a toujours été surestimé, que pourrait alors accomplir l'IA générative de manière réaliste ?
L'impact réel de l'IA générative
Selon les économistes, l'IA générative est annoncée comme la technologie qui permettra vraiment d'obtenir l'effet technologie-coût-prix. Comment ? En supprimant les coûts associés à des emplois allant des centres d'appel à 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 leurs revenus discrétionnaires, remplissant leurs poches d'argent qu'ils peuvent ensuite utiliser ailleurs, par exemple pour faire du shopping ou voyager. Comme le savent tous les étudiants en première année d'économie, ce phénomène a un effet multiplicateur sur l'économie.
Cependant, je pense que le point de vue des économistes est à courte vue. 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.
Le pouvoir collaboratif de l'IA
Nous voyons déjà comment l'IA générative a un impact sur l'amélioration de la productivité de base, la presse en parle ad nauseum, mais les effets ne s'arrêtent pas là. Le scénario décrit par ces économistes, s'il est vrai, ne tient pas compte des deuxième et troisième couches de création de valeur qui découlent des effets de réseau, des effets d'apprentissage et de la viralité. Ce qui leur échappe, c'est que l'IA générative a un impact bien plus important que la réduction du coût de la main-d'œuvre.
Comme je l'ai expliqué en détail dans mon livre de 2020, The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society, l'entreprise 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 de multiples personnes et groupes - partenaires, fournisseurs, développeurs et analystes, régulateurs, chercheurs et même concurrents - les interactions entre l'entreprise et ses clients sont amplifiées, ce qui permet d'améliorer tout un secteur, voire de résoudre des problèmes sociaux plus vastes. Ces interactions diffèrent des transactions qui ne sont pas toujours axées sur un seul résultat (par exemple, quelqu'un qui achète ce que quelqu'un d'autre vend). C'est là que l'IA générative crée réellement de la valeur.
Adopter la révolution de l'IA générative
Prenons l'exemple de John Deere, qui est en train de révolutionner le secteur agricole américain avec des tracteurs équipés de modems, de Wi-Fi et de Bluetooth qui permettent non seulement de collecter des données sur l'exploitation (état des sols ou santé des plantes dans les champs) vers le nuage, mais aussi de transmettre à l'exploitation des instructions et des informations provenant de Deere, des concessionnaires et des fournisseurs de logiciels, afin d'optimiser la productivité globale de l'exploitation, voire sa rentabilité.
De nombreux aspects de la gestion agricole ont déjà été transformés, à commencer par la plantation. Les agriculteurs d'aujourd'hui sont en mesure de contrôler la profondeur de la semence dans le sol afin d'obtenir la meilleure "émergence" (le moment de sa sortie du sol) ; ils peuvent également utiliser la technologie existante pour obtenir la quantité optimale de contact de chaque semence avec le sol environnant en calculant le nombre idéal de gouttelettes d'"intrants" (eau, nutriments, engrais ou herbicides) par semence.
Actuellement, c'est l'efficacité que l'exploitation des données brutes permet d'atteindre, que l'IA alimente et qui se traduit par l'effet dont parlent les économistes, à savoir moins de main-d'œuvre nécessaire pour s'occuper des champs. Mais l'IA générative peut permettre aux agriculteurs d'aller plus loin ; 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 avec l'IA générative et développer des solutions pour optimiser d'autres processus agricoles qui ne sont pas axés sur le remplacement de la main-d'œuvre. Car ce n'est pas seulement le remplacement de la main-d'œuvre qui crée de la valeur ; c'est l'exploitation du phénomène bien connu d'un produit ou d'un service qui acquiert une valeur supplémentaire à mesure qu'il est utilisé par un plus grand nombre de personnes. Imaginez l'ampleur de l'impact de millions d'agriculteurs à travers le monde qui apprennent les uns des autres et contribuent à leurs communautés et économies respectives. C'est certainement mieux qu'une demi-douzaine d'entre eux de la même ville qui discutent entre eux.
Naviguer dans l'avenir de l'impact économique
Ce que je veux dire, c'est que l'IA générative a un impact sur les interactions elles-mêmes.
Là où je suis d'accord avec les économistes, c'est que les vrais gagnants de l'IA générative seront les consommateurs. Mais lorsque les consommateurs sont gagnants, les marques et les entreprises le sont aussi. Ainsi, l'IA générative est probablement une solution gagnante pour tout le monde.