Les leaders technologiques ne possèdent pas la stratégie d'IA d'entreprise | de Paul Taylor | avril 2024
C’est l’entreprise qui le fait ! en partenariat avec des spécialistes de la technologie et de l'IA.
J'ai eu l'occasion de travailler avec de nombreux leaders commerciaux et technologiques dans des organisations commerciales et gouvernementales, qui ont tous pour objectif clé à court terme la création et la mise en œuvre réussie d'une stratégie d'IA. Certaines de ces organisations sont déjà sur la voie de la mise en œuvre et s'orientent vers un modèle commercial davantage assisté par l'IA, d'autres définissent simplement à quoi devrait ressembler une stratégie et ont jusqu'à présent mis en œuvre des solutions d'IA plus tactiques pour résoudre un problème particulier.
Quel que soit le stade où se trouve l'organisation dans le parcours de l'IA, un domaine dans lequel je constate que pratiquement tous les clients ont du mal lorsqu'ils commencent à définir et à mettre en œuvre une stratégie d'IA est l'alignement sur qui doit créer, s'approprier et réaliser le développement requis de la stratégie et des capacités de support.
Souvent, l'IA est considérée comme une discipline technique nécessitant une compréhension approfondie d'un large éventail de sujets, notamment les données, l'apprentissage automatique, l'analyse et une capacité de type DevOps. La définition de la stratégie d'IA est considérée comme appartenant à l'équipe technologique, avec un CTO ou si un nouveau rôle est créé pour soutenir l'IA, quelqu'un similaire à un CTO chargé de définir la stratégie d'IA. Placer l’IA fermement dans les domaines informatique et technologique de ces organisations.
D'après mon expérience, laisser l'informatique piloter une stratégie d'IA ne fournira pas à l'entreprise un retour sur investissement optimal, une équipe informatique est généralement très douée en optimisation, c'est-à-dire propose une approche pour appliquer l'IA à un courant particulier. point de la douleur. Cela peut souvent résoudre les problèmes les plus faciles à trouver, ce qui est bien sûr idéal pour commencer à créer une dynamique autour de l'IA et, espérons-le, fournir une efficacité opérationnelle et un service client amélioré, mais est-ce le bon domaine sur lequel l'organisation doit concentrer ses efforts ? Cela nécessite une connaissance métier approfondie, non seulement de la situation actuelle de l’organisation, mais aussi de celle qu’elle pourrait être dans le futur.
Faire en sorte qu'un ensemble diversifié de parties prenantes se mettent d'accord sur ce qu'il faut commander pour le déjeuner peut souvent être un défi, sans parler de qui possède quoi. J'aime donc commencer simplement, organiser une table ronde ouverte et directe pour créer un bon vieux RACI simple. Un RACI sur lequel tous les rôles s'accordent également et fonctionnera, un exemple est illustré dans la figure 1. Le RACI, définissant qui est responsable, responsable, consulté et informé sur la stratégie d'IA.
Figure 1 — Créer un RACI pour la stratégie d'IA
La première tâche clé « Aligner la stratégie d'IA sur les objectifs commerciaux » devrait, à mon avis, être définie comme avoir la direction de l'entreprise à la fois responsable, responsable de l'exécution de cette tâche, et responsable, responsable de la réussite de cette tâche. Le leadership technologique et les rôles tels que « Coach IA », un rôle de consultant externe comme moi-même, sont souvent invités à remplir, sont des parties prenantes clés et sont consultés pour leur expertise sur la stratégie globale. L'entreprise est propriétaire de la stratégie.
Comme l’ont montré toutes les transformations numériques réussies de la dernière décennie, la technologie ne représente qu’une petite partie du parcours, les personnes et les processus, tous pilotés par l’alignement des activités, sont des éléments majeurs du succès. La stratégie d'IA nécessite d'adopter une approche similaire, mais je dirais qu'il est nécessaire que les entreprises et la technologie travaillent encore plus étroitement lorsque certaines des plus grandes opportunités, et donc les menaces, sont directement liées aux modèles commerciaux de base.
Mon conseil est de se concentrer sur les objectifs d'IA à court et à long terme, de créer un portefeuille de cas d'utilisation de l'IA d'entreprise qui est priorisé autour de la valeur et de garantir qu'un RACI convenu et publié est largement socialisé, peu importe à quel point il est difficile à créer !