Adoptez cette approche pour évaluer le rendement du capital investi de l’IA générative

L’IA générative promet des améliorations de la productivité et des possibilités de transformation des activités sans précédent. Cependant, pour calculer la valeur de nouveaux investissements dans ce domaine, il est nécessaire de réaliser une étude de cas en simulant les dépenses potentielles et la valorisation d’une palette d’activités dans le but d’obtenir différents types d’avantages :

• des résultats rapides ;

• des applications vous permettant de vous différencier ;

• des projets de transformation.

• Ceux-ci seront probablement permis par l’utilisation d’assistants de productivité, comme Microsoft 365 Copilot ou Google Workspace. 

• Ces activités sont faciles à mettre en place, à expérimenter et à acquérir, mais elles sont généralement liées à des tâches spécifiques. Il convient donc de mesurer et d’évaluer le temps gagné à la fois pour ces tâches spécifiques et pour l’ensemble des tâches liées à des processus spécifiques au cours de périodes déterminées.

• Au fil du temps, les gains de productivité peuvent constituer à eux seuls un facteur de différenciation de moins en moins important, mais intégrer ces capacités à d’autres processus opérationnels peut aider les entreprises à conserver une longueur d’avance sur la concurrence.

• Le délai de valorisation est court (moins d’un an).

• Appuyez-vous sur des applications qui exploitent l’IA générative au sein d’applications métier ou personnalisées qui vous permettent d’exploiter les données de l’entreprise de manière unique afin de compléter les processus existants.

• Ces projets de différenciation offrent un avantage concurrentiel plus facile à justifier que les solutions offrant des résultats rapides, mais s’accompagnent de coûts et de risques plus élevés et bien plus imprévisibles.

• Les avantages financiers directs et indirects, notamment la génération potentielle de chiffre d’affaires, peuvent généralement compenser ces coûts si la stratégie comprend une adaptation des processus sous-jacents, un renforcement des compétences et une gestion des risques appropriés.

• Le délai de valorisation est moyen (entre un et deux ans).

• Ces applications novatrices s’accompagnent d’un coût, d’une complexité et d’un risque plus élevés, elles sont susceptibles d’engendrer un passif technique difficile à amortir. 

• Les innovations actuelles dans le domaine de l’IA générative permettent de perfectionner les modèles et les techniques et de réduire les coûts d’adoption ; toutefois, il se peut que les innovateurs doivent accepter des rendements financiers difficiles à quantifier et des coûts, une complexité et des risques plus élevés en échange de leur avance sur les autres acteurs.

• Les critères de décision d’investissement devront mettre la priorité sur les avantages stratégiques potentiellement difficiles à quantifier en termes financiers plutôt que sur les avantages financiers immédiatement identifiables offerts par des tâches ou des processus spécifiques.

• La production de valeur est lente (plus de deux ans).