Les compétences en IA l’écart est réel. Une étude récente de Randstad, la société de recrutement, a révélé que les offres d’emploi faisant référence à des compétences en IA générative ont augmenté de 2 000 % depuis mars. Il s’agit du troisième ensemble de compétences le plus recherché et l’un des plus rares.
L’étape logique pour les entreprises est de nommer un directeur de l’IA (CAIO) pour relancer leurs efforts. Plus tôt cette année, Dylan Fox a rédigé un article d’opinion affirmant que chaque entreprise Fortune 500 a besoin d’un CAIO.
« Les entreprises qui n’intègrent pas l’IA dans leurs produits, leurs opérations et leur stratégie commerciale auront du mal à rester compétitives et prendront du retard sur celles qui le font », a écrit Fox.
C’est un argument convaincant qui fait sens au niveau de l’entreprise. Mais qu’en est-il de tous les autres ? Les startups et les scale-ups doivent tout aussi bien intégrer l’IA, surtout si elles tentent de collecter des fonds en ce moment de l’IA. Cependant, ils ne disposent souvent pas des ressources ou de la structure organisationnelle nécessaires pour soutenir un cadre supérieur se concentrant exclusivement sur l’IA.
C’est là qu’intervient un responsable de l’IA fractionnaire. Le leadership fractionné est une tendance récente en matière de main-d’œuvre : des cadres chevronnés possédant une expertise en la matière travaillant simultanément avec deux clients ou plus, prêtant leurs talents à des entreprises en croissance rapide qui ont besoin de leurs compétences spécifiques mais n’en ont pas les moyens. c’est à temps plein.
Voici le truc : avoir un officier d’IA fractionné est supérieur à l’embauche à temps plein sur un point crucial. L’IA – en particulier l’IA générative – est une technologie tellement nouvelle que l’étendue de l’expérience acquise dans plusieurs entreprises donne aux cadres fractionnés un avantage sur leurs homologues à temps plein.
Les trois étapes de l’adoption de l’IA
Bien que les promesses de l’IA générative soient importantes, il est difficile pour les entreprises d’établir une mesure fiable du retour sur investissement au début de la courbe d’adoption, en particulier dans un environnement où les entreprises sont censées être plus conservatrices en matière de dépenses.
L’augmentation de la productivité et de l’efficacité des flux de travail sera probablement le principal moteur de l’adoption de l’IA générative.
Horizon 1 : Efficacité du workflow + productivité
En raison des défis du marché, les entreprises recherchent des moyens de libérer des liquidités et de réduire leurs dépenses afin de maintenir leurs budgets stables en 2024. C’est pourquoi l’augmentation de la productivité et de l’efficacité des flux de travail sera probablement le principal moteur de l’adoption de l’IA générative. Une étude récente du BCG a révélé que l’IA générative peut entraîner des améliorations significatives des flux de travail, des opérations et des outils internes : les participants qui ont utilisé GPT-4 ont effectué en moyenne 12 % de tâches en plus et 25 % plus rapidement que le groupe témoin sans GPT-4. C’est là que nous verrons en premier le retour sur investissement. Appelons cela Horizon 1.
Horizon 2 : Expérience client
Il s’agit d’un excellent tremplin vers la prochaine étape de l’adoption de l’IA générative : l’amélioration de l’expérience client. De nos jours, les clients s’attendent à des expériences numériques considérablement meilleures et plus personnalisées. Ils se tourneront vers votre concurrent si vous ne vous souvenez pas de qui ils sont ou si vous n’anticipez pas leurs besoins. L’IA générative peut apporter une personnalisation à vos expériences numériques.