La fin de l’automatisation fragmentée

La trajectoire de la technologie d’entreprise a souvent été marquée par une fragmentation. Dans le passé, l’expansion rapide des plates-formes de données a conduit à un écosystème fragmenté alors que les fournisseurs se sont précipités pour prendre en charge divers types de données et outils. Par exemple, les organisations gèrent souvent des données structurées avec des bases de données relationnelles comme MySQL ou Oracle, des données semi-structurées avec des bases de données NoSQL telles que MongoDB et des données non structurées avec des lacs de données implémentés avec Hadoop ou Amazon S3. Les cadres de traitement des mégadonnées comme Apache Spark ont ​​ensuite été superposés en haut pour gérer l’analyse de données à grande échelle. Le résultat? Des systèmes complexes et coûteux qui étaient difficiles à entretenir et n’ont pas réussi à fournir des informations transparentes.

Aujourd’hui, un scénario similaire se déroule avec l’IA. L’explosion d’outils prédictifs, génératifs et agentiques a créé un paysage fragmenté où les entreprises ont du mal à intégrer efficacement plusieurs solutions. La gestion de ces capacités d’IA isolées augmente séparément la complexité, réduit l’efficacité et limite le plein potentiel de l’automatisation. Une pile AI unifiée résout ce problème en consolidant l’automatisation alimentée par AI dans un seul écosystème cohérente.

Dans le service client, par exemple, une entreprise peut vouloir combiner une IA prédictive pour anticiper les problèmes des clients, une IA générative pour créer des réponses personnalisées et une IA agentique pour gérer de manière autonome les interactions complexes. Cette intégration permet un système de support client sans couture et intelligent qui réduit la charge de travail humaine, améliore la satisfaction des clients et améliore l’efficacité opérationnelle – offrant la véritable promesse de l’IA. Cependant, avec des outils d’IA fragmentés, ce type de scénario du monde réel devient très complexe et coûteux à fournir, nécessitant des licences, la formation et le déploiement de plusieurs outils et solutions d’IA différents. Cette complexité gêne l’innovation commerciale et entrave vos progrès vers les résultats stratégiques.

Pour réduire la complexité et débloquer le plein potentiel de l’IA, les organisations devraient adopter une approche stratégique pour intégrer l’IA dans leurs opérations. Cela nécessite non seulement la consolidation des outils d’IA, mais également l’établissement de cadres de gouvernance pour assurer un succès à long terme.

Comment gérer la fragmentation de l’IA: consolider les outils et les cadres d’IA

Par peur de manquer, certaines organisations ont sauté l’arme et adopté l’IA dès que Genai a frappé le courant dominant en 2022 après la publication de Chatgpt d’Openai. Ces premiers innovateurs sont désormais confrontés à un patchwork de solutions déconnectées qui ont entraîné des redondances, des inefficacités et des défis de maintenance. Bien que chaque outil d’IA puisse apporter de la valeur à lui-même, les systèmes fragmentés créent une complexité inutile qui ralentit l’innovation. Pour les entreprises qui cherchent à rationaliser leur stratégie d’IA – ou celles qui envisagent de nouveaux investissements en IA – le chemin vers une pile d’IA résolue est plutôt simple; Évaluez l’écosystème d’IA actuel et normalisez sur moins de plates-formes plus intégrées. Une stratégie de consolidation d’IA bien planifiée garantit que différentes capacités d’IA – IA prédictive, générative et agentique – fonctionnent ensemble de manière transparente, plutôt que de fonctionner comme un patchwork d’outils déconnectés.

L’interopérabilité est essentielle. Les organisations doivent hiérarchiser les plateformes d’IA qui s’intègrent à leur infrastructure de données existante, leur permettant de connecter des flux de travail entre les départements plutôt que de créer des solutions cloisonnées. Une stratégie de migration progressive aide à atténuer la transition, assurant une perturbation minimale pour les opérations en cours tout en passant de l’adoption fragmentée de l’IA à une approche plus unifiée. Au-delà de la technologie, les organisations doivent également définir une propriété claire des initiatives de l’IA. L’attribution de la responsabilité à une fonction d’IA dédiée – qu’il s’agisse d’opérations, d’opérations ou d’une équipe interfonctionnelle – garantit que l’adoption de l’IA n’est pas seulement un projet isolé mais une initiative évolutive à l’échelle de l’entreprise.

Comment gérer la fragmentation de l’IA: établir un centre d’excellence (COE)

Un centre d’excellence (COE) sert de centre d’expertise, de ressources et de meilleures pratiques centralisés pour l’échelle des initiatives d’IA. En normalisant la mise en œuvre de l’IA à travers l’organisation, un COE aide à rationaliser les initiatives, à éliminer les redondances et à prévenir la fragmentation – garantir que les projets d’IA sont prioritaires en fonction de l’impact commercial et du retour sur investissement (ROI).

Un IA COE réussi commence par un objectif clair en définissant comment l’IA soutiendra l’automatisation, la prise de décision et l’efficacité opérationnelle. Au lieu de se limiter à ses limites, le COE devrait être interfonctionnel, accélérer l’adoption de l’IA et fournir une gouvernance et une surveillance claires pour garantir que les initiatives de l’IA restent alignées sur les objectifs organisationnels.

La gouvernance est critique. Les organisations doivent établir des directives pour le déploiement du modèle d’IA, garantissant la confidentialité des données, la sécurité et les considérations éthiques sont intégrées dans chaque initiative d’IA. Un cadre de gouvernance empêche la prise de décision biaisée, garantit le respect des réglementations en évolution et renforce la confiance dans les processus axés sur l’IA. Le succès de l’IA ne concerne pas seulement la mise en œuvre, il s’agit également de l’éducation. Les organisations devraient promouvoir l’alphabétisation de l’IA entre les équipes, garantissant que les employés comprennent comment tirer parti efficacement les outils d’IA.

Enfin, les initiatives de l’IA devraient être mesurables et adaptables. Une façon de le faire consiste à des mécanismes de suivi des performances tels que les gains d’efficacité de surveillance ou l’impact des revenus axé sur l’IA. Les organisations qui affinent leurs stratégies d’IA maximisent la valeur dérivée des investissements en IA.

Un moteur stratégique de l’innovation à long terme

La fragmentation de l’IA pose un défi important, mais il n’est pas nécessaire. Avec une approche unifiée, les entreprises peuvent rationaliser l’adoption de l’IA, améliorer l’efficacité opérationnelle et extraire des informations exploitables de leurs efforts d’automatisation. En consolidant les outils et cadres d’IA et en établissant un centre d’excellence, les entreprises peuvent s’assurer que l’IA n’est pas seulement un autre investissement technologique, mais un moteur stratégique de l’innovation à long terme.

Burley Kawasaki est un vice-président mondial du marketing de produit et de la stratégie de Crétio, Un fournisseur mondial d’une plate-forme AI-Native pour automatiser les workflows et CRM avec sans code.