L’IA a un rôle crucial à jouer, mais les stratégies d’IA claires et alignées restent rares, observe Jacqueline Woods, Chief Marketing Officer, Teradata.
Si 61 % décideurs d’entreprise interrogés par NewtonX (panel : 300 AI Executive) ont confiance dans le potentiel de l’IA, 40 % manquent de confiance dans la stratégie d’exécution de leur entreprise ainsi que dans la préparation des données pour garantir la fiabilité des résultats de l’IA. Trop tôt ? Tout porte à la croire. A tout le moins, 7 dirigeants sur 10 déclarent que leur stratégie en matière d’IA n’est pas entièrement alignée sur leur stratégie commerciale actuelle. L’étude est sans concession.
« L’IA doit pouvoir s’appuyer sur des données préparées, fiables et de confiance, car celles-ci constituent le socle sur lequel reposent les outputs d’IA, estime Jacqueline Woods, Chief Marketing Officer, Teradata. Alors que de nombreux dirigeants ont du mal à faire pleinement confiance à leurs données, cette étude prouve qu’ils comprennent de mieux en mieux comment mettre en place une IA de confiance à l’échelle de leur entreprise. »
Trop tôt ! Il manque une stratégie claire
Si 89 % des dirigeants d’entreprises pensent qu’il est nécessaire d’intégrer l’IA pour demeurer compétitifs, seuls 56 % d’entre eux affirment que leur entreprise dispose d’une stratégie d’IA claire. Une proportion encore plus réduite (28 %) considère que la stratégie d’IA est alignée avec les objectifs plus larges de l’entreprise et permet d’aider à les atteindre. La plupart des implémentations d’IA ont lieu au niveau des services. Seuls 12 % des sondés ont déployé des solutions d’IA sur l’ensemble de l’organisation, tandis que 39 % ont mis la technologie en place au sein de services sélectionnés.
Parmi les avantages les plus significatifs de l’IA, les dirigeants citent l’augmentation substantielle de la productivité (51 %) et l’amélioration de l’expérience client (50 %). Toutefois, malgré le potentiel que représentent les applications destinées aux clients, la plupart des cadres supérieurs décisionnaires préfèrent se lancer dans des projets d’IA qui améliorent les processus internes, car ceux-ci ont tendance à minimiser les risques liés à la technologie et sont perçus comme davantage susceptibles de renforcer le contrôle des dépenses plutôt que de stimuler la croissance.
Environ la moitié des décideurs interrogés tirent avantage de l’IA afin de renforcer la productivité et la collaboration des employés (54 %) et d’améliorer la prise de décision (50 %). Pourtant, moins d’un tiers d’entre eux exploitent l’IA afin de développer des produits (30 %) ou de prédire les résultats des ventes ou le chiffre d’affaires (30 %).
Des inquiétudes demeurent…
Plus de la moitié (57 %) des dirigeants se disent inquiets de l’impact que pourraient avoir les erreurs commises par l’IA sur la satisfaction de leurs clients et sur la réputation de leur entreprise (ou les deux). Ils remarquent qu’il faut davantage de cohésion entre l’IA et la planification stratégique de l’entreprise pour parvenir à intégrer la technologie avec succès. Même dans le cadre de leurs projets internes, 63 % des dirigeants affirment se reposer sur un mélange d’ensembles de données privées et publiques, tandis que seuls 29 % d’entre eux s’appuient exclusivement sur des ensembles de données privées. Trop tôt, donc.
Dans les faits, les obstacles à la mise à l’échelle des projets d’IA incluent la pénurie de talents techniques spécialisés (39%) ; un budget insuffisant alloué à la mise à l’échelle des projets d’IA (34 %) ; la difficulté à mesurer l’impact sur l’activité de l’entreprise (32 %) et une infrastructure technologique inadéquate (32 %).
Données dorées
Si 73 % des sondés considèrent que leur entreprise a été parmi les premières à adopter de nombreuses technologies, seuls 60 % d’entre eux affirment que leur degré d’adoption de l’IA est « équivalent » à celui de leurs concurrents. Trop tôt, encore.
« Il existe une formidable opportunité d’améliorer la confiance dans l’IA en assurant une plus grande cohésion entre les plans commerciaux et ceux de l’IA. Mais la planification ne vous mène pas loin, estime Jacqueline Woods. N’oubliez pas que tous les projets d’IA réussis commencent par une base de données propres et fiables -que j’appelle ‘données dorées’- basées sur des ensembles de données solides et offrant une transparence totale ! »