Comment l’agent IA transforme les fondations mêmes de la stratégie commerciale

Les entreprises sont sur une quête sans fin pour stimuler l’efficacité, réduire les coûts et augmenter la productivité. Certaines des premières entreprises connues – commerçants mésopotamiens anciens – Inspiré l’invention de l’écriture. (Record Tentille – Maintenant, c’est un avantage concurrentiel!)

Des besoins similaires ont existé à chaque période économique. La grande différence est maintenant que la technologie de l’IA peut augmenter ces efficacités de manière nouvelle et exponentielle rentable. L’IA agentique est au cœur de cette augmentation de l’efficacité.

Selon Dan Priest, directeur de l’IA chez PWC US, « l’agent AI fait référence aux systèmes d’IA qui peuvent percevoir, décider et agir de manière autonome dans une portée définie pour atteindre des objectifs, capable de collaborer avec des humains, des systèmes ou d’autres agents. » (PwC, alias PricewaterhouseCoopers, est l’un des « Big Four » – les quatre plus grandes sociétés de services professionnels du monde.)

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Les systèmes d’IA agentiques sont différents de la génération précédente de systèmes de gestion d’entreprise algorithmiques que nous utilisons depuis quelques décennies. L’IA agentique peut comprendre le contexte, réagir à l’évolution des situations sans courir à partir d’un script et travailler à des objectifs définis de manière autonome.

Par rapport à l’automatisation traditionnelle (et à certains managers humains), les systèmes d’IA agentiques peuvent être flexibles, gérer l’ambiguïté et prendre des décisions éclairées à la vitesse des opérations commerciales. L’IA agentique, dit Priest, « aide les organisations à opérer avec une plus grande vitesse, intelligence et évolutivité, transformant fondamentalement la façon dont le travail est effectué et les décisions sont prises ».

Obstacles communs à l’intégration de l’IA

Cependant, vous ne pouvez pas faire preuve de simple agitation d’une baguette magique et obtenir une IA agentique à l’échelle de l’entreprise qui fonctionne parfaitement. Il existe de nombreux défis, notamment la dette technique existante profondément ancrée avec les outils et les processus hérités, l’aversion pour changer, les défis réglementaires et le manque de compréhension et de compétences techniques d’IA au sein de l’organisation.

« Les obstacles courants à la réalisation des systèmes d’agent intégrés comprennent les environnements de données fragmentés, le manque d’interopérabilité entre les outils et les structures organisationnelles à clarter », explique l’expert en IA de PWC.

Ironiquement, le processus de mise en œuvre lui-même peut entraver l’adoption réussie de l’IA. De nombreuses entreprises commencent par suivre une meilleure pratique informatique: la mise en œuvre d’un nouveau système par petites incréments. Malheureusement, les systèmes d’IA les plus utiles prospèrent sur les informations trans-organisationnelles, de sorte que l’approche par étapes entraîne souvent une fragmentation, des inefficacités et un recul entre les parties prenantes.

« Surmonter ces défis nécessite non seulement des améliorations technologiques, mais aussi des changements culturels et opérationnels pour permettre un alignement interfonctionnel et une intégration évolutive », explique Priest. « De plus, les préoccupations concernant la sécurité, la conformité et la gouvernance peuvent ralentir l’adoption, en particulier dans les industries réglementées. »

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Pour déployer avec succès l’agent d’IA à l’échelle de l’entreprise et vivre ses avantages, les gestionnaires doivent réévaluer les processus commerciaux, développer des stratégies de coordination interfonctionnelles, obtenir l’adhésion complète au niveau exécutif et favoriser le changement culturel dans toute l’organisation.

Le rôle critique de la preuve de concept dans l’agence AI

Il est naturel que les managers hésitent initialement à abandonner les processus humains à une machine. Cependant, la clé d’un déploiement réussi est la preuve de concept (POC). Le Guru AI de PWC dit: « Les POC comptent plus que jamais, en particulier dans les environnements où le scepticisme est toujours profondément. »

En lançant des déploiements à un stade précoce qui présentent les avantages et la transition en douceur vers les opérations basées sur l’IA, la technologie elle-même peut démontrer son efficacité et ses avantages.

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« Le chemin de la preuve de concept à l’IA de l’échelle de l’entreprise commence bien avant le POC lui-même », suggère Prêtre. « Il commence par une stratégie intelligente. Le succès dépend de la sélection des bonnes opportunités: des cas d’utilisation à haute percer et à haute certaine, où l’IA est bien positionné pour offrir une valeur réelle. Ce jugement précoce, où les dirigeants placent leurs paris, est ce qui sépare les organisations qui n’échellent pas de la feasibilité.

Naturellement, il y aura des échecs à ce stade. Mais la clé n’est pas des défaillances erronées en tant que défaillances de l’IA lorsque la cause profonde peut être attribuée à des erreurs de planification ou de stratégie. Étant donné que les POC doivent générer tôt une valeur réelle, assurez-vous de trouver des moyens de mesurer cette valeur afin que vous puissiez transformer ce qui pourrait être des revendications de succès en succès tangibles et mesurables.

Atteindre l’adhésion des habitants de votre organisation

Atteindre l’adhésion peut être un défi. L’un des effets secondaires d’une amélioration de l’efficacité et du déploiement d’IA agentique est souvent une réduction de la sécurité de l’emploi pour les parties prenantes mêmes qui pourraient défendre un tel déploiement. Bien que les résultats de l’entreprise puissent en bénéficier, les employés individuels craignent souvent le changement associé à l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise.

Pour contrer cette préoccupation, Priest conseille aux chefs d’entreprise de rechercher des indications que les membres de l’équipe sont disposés ou enthousiastes à l’idée d’assistance par l’IA. Il dit: « L’adoption réussie dépend de l’ouverture humaine à l’utiliser. »

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Soucion la confiance dans les agents de l’IA dépend des humains en croyant qu’il y a une proposition de valeur significative à la fin du voyage de l’IA. Les gens doivent voir des avantages clairs, qu’il s’agisse d’efficacité, de perspicacité ou de nouvelles capacités. La confiance n’est pas seulement une question de performance, dit Priest: « Il s’agit de pertinence. Si les utilisateurs ne croient pas que l’IA travaille dans leur intérêt ou offre une valeur tangible, le scepticisme se développera, quelle que soit la fin de la technologie. »

Le gourou de l’IA de PWC a déclaré à ZDNET: « Nous pensons que les agents de l’IA devraient être utilisés pour autonomiser les gens, et non les remplacer. Les ingrédients requis d’une grande équipe sont ceux que les agents de l’IA ne sont pas en mesure de reproduire, qui comprennent une spécialisation et une expertise approfondies, une diversité de pensée et d’opinion, et la capacité d’être avant-gardiste et créative. »

Il recommande que les dirigeants préparent leur peuple à un avenir compatible AI, ce qui implique d’apprendre à travailler aux côtés des agents, pour débloquer la valeur des données, à la création d’équipes hautement performantes où les humains et les agents collaborent pour stimuler l’innovation.

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Les agents de l’IA peuvent augmenter la main-d’œuvre en prenant des tâches de routine et répétitives, permettant aux employés de se concentrer sur un travail plus stratégique, créatif et générateur de valeur. Ils peuvent servir d’assistants intelligents en aidant à des tâches telles que la recherche, le résumé, l’automatisation du flux de travail et la prise de décision.

« Ce genre d’augmentation améliore la productivité », dit Priese, « tout en préservant le jugement humain et le contexte que les machines ne peuvent pas reproduire ».

Exemples pratiques d’IA agentique en action

PWC aide les clients à intégrer les agents de l’IA dans leurs stratégies de main-d’œuvre. Lorsqu’on lui a demandé d’identifier des histoires de réussite pratiques, l’entreprise a partagé trois exemples de technologie, d’hospitalité et de soins de santé.

Technologie: Une grande entreprise technologique a réinventé l’engagement client en déploiement d’un centre de contact omnicanal alimenté par des agents AI. Avec la modélisation prédictive de l’intention, le dialogue adaptatif et les analyses en temps réel, PWC affirme que le système a réduit le temps du téléphone de près de 25%, réduit les transferts d’appels jusqu’à 60% et augmentait la satisfaction du client d’environ 10%.

Hospitalité: Une grande entreprise hôtelière a rationalisé la gestion de ses normes de marque à travers son portefeuille mondial en déploiement des flux de travail agiles dans une plate-forme moderne alimentée par IA. Les agents intelligents automatisent désormais les mises à jour, les approbations et le suivi de la conformité, ce qui a réduit les temps d’examen jusqu’à 94%.

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Santé: Une entreprise mondiale de soins de santé a transformé les soins contre le cancer en déployant des workflows d’agence d’agence à travers les pratiques en oncologie. Les agents intelligents ont rationalisé les processus cliniques et opérationnels. Ils ont automatisé l’extraction, la normalisation et la requête de documents non structurés. Cela a rendu environ 50% plus facile pour les médecins et les chercheurs de trouver des informations cliniques utiles pour les traitements et études de précision. Cela a également entraîné une réduction de près de 30% du fardeau administratif du personnel grâce à la recherche et à la synthèse de documents alimentés par l’IA.

Construire des infrastructures et établir la gouvernance

Les infrastructures et la gouvernance vont de pair. Les agents, de par leur nature même, doivent voyager à travers les unités organisationnelles et communiquer entre les disciplines et les systèmes. Dès que l’interopérabilité est introduite à ce niveau, la compatibilité technique devient un défi et une exigence majeur.

Les normes, les systèmes modulaires et les implémentations open source peuvent réduire les risques à long terme et augmenter la compatibilité et la maintenabilité. PWC recommande aux entreprises d’investir dans des plates-formes évolutives et sécurisées qui prennent en charge l’orchestration, l’observabilité et l’intégration entre les systèmes. Cela comprend des pipelines de données robustes, des API et des cadres de gouvernance pour aider les agents à opérer de manière fiable et responsable à grande échelle.

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«Les cadres de gouvernance efficaces pour les agents de l’IA combinent une responsabilité claire, une surveillance robuste et un alignement sur les normes réglementaires», explique le prêtre. « Des principes tels que la transparence, l’explication, la confidentialité des données et l’atténuation des biais doivent être intégrés à la fois dans l’architecture technique et les politiques organisationnelles. »

Il s’agit d’un processus en cours. Incorporez des revues, la validation du modèle et incluez des mécanismes humains en boucle pour aider à maintenir le contrôle à mesure que les agents sont à l’échelle.

Les perspectives à long terme

PWC prévoit que, au cours des deux prochaines années, l’agent AI transformera le fonctionnement des équipes. L’intelligence deviendra une partie intrinsèque de l’entreprise, conduisant à de meilleures décisions, à des dirigeants plus informés et à des experts hautement spécialisés.

« Je suis enthousiasmé par cette période car il marque le début d’une époque haute performance, où les agents élèvent les équipes pour devenir les plus intelligentes de l’histoire de l’humanité », explique Priest.

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Pour l’avenir, cinq ans, l’IA agentique évoluera probablement vers une couche fondamentale d’infrastructures d’entreprise. Ces agents deviendront de plus en plus autonomes, capables d’apprentissage continu, s’adapteront aux objectifs commerciaux en temps réel et collaboraient de manière transparente avec les humains et d’autres agents.

Priest dit à ZDNET: « Avec ces changements, il est important de se souvenir de la vue d’ensemble. Le changement que nous vivons n’est pas temporaire, il est fondamental et ne disparaîtra pas. »

Et votre organisation?

Explorez-vous l’agent AI? Avez-vous déjà commencé à intégrer des agents d’IA dans vos workflows? Quels défis avez-vous rencontrés ou prévoyez-vous en ce qui concerne l’adoption, la gouvernance ou l’adhésion des employés? Y a-t-il des cas d’utilisation spécifiques où vous pensez que les agents de l’IA pourraient avoir un réel impact dans votre entreprise? Faites-nous savoir dans les commentaires ci-dessous.

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