Surmonter le fossé de l'adoption de l'IA
Comme nous le savons tous, l'IA révolutionnera l'expérience client (CX) - pourtant, les recherches montrent que moins de 5 % des initiatives d'IA axées sur la CX atteignent réellement une échelle significative.
Mais pourquoi cet écart entre l'engouement et la réalité ?
Notre ebook, intitulé Révolutionner l'expérience client, identifie les principaux obstacles auxquels les organisations sont confrontées lors de la mise en œuvre de l'IA tout au long du parcours client.
Le rapport détaille comment la facilité initiale de tester des solutions d'IA conduit les équipes à sous-estimer les défis ultérieurs de mise à l'échelle. Une fois dépassés les prototypes de base, la coordination inter-entreprises devient vitale mais difficile, tandis que les systèmes cloisonnés, les données déconnectées et de mauvaise qualité entravent également les efforts pour alimenter des modèles d'IA de plus en plus performants.
Quatre "points douloureux" culturels et opérationnels se démarquent lorsque les organisations tentent de faire progresser les pilotes vers des déploiements complets :
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Il est trop facile de commencer : La disponibilité de modèles de langage prêts à l'emploi permet aux équipes de construire rapidement des prototypes. Cependant, sans une planification adéquate, elles peinent à les transformer en solutions de qualité entreprise.
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La mise à l'échelle est complexe : Passer de déploiements départementaux à des déploiements à l'échelle de l'entreprise nécessite une coordination entre les fonctions. Cela repose sur la suppression des silos organisationnels - déjà un défi permanent en CX.
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Atteindre le bon équilibre humain/IA : Malgré le battage médiatique, l'IA augmente généralement les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Les entreprises doivent trouver l'équilibre optimal entre les activités. Cela exige une discussion ouverte pour répondre aux préoccupations légitimes de la main-d'œuvre.
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Manque de maturité opérationnelle : La plupart des plateformes d'IA sont en constante évolution. C'est le rythme de cette évolution qui est difficile pour les organisations cherchant à comprendre les capacités de la technologie. Gérer et maintenir ces solutions complexes à long terme nécessite des compétences et des ressources spécifiques.
Pour surmonter ces obstacles à l'adoption, nos experts en IA préconisent une approche structurée selon quatre dimensions :
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Culturelle : Insuffler la confiance en communiquant dès le départ une vision claire de l'IA. Améliorer les compétences des effectifs grâce à des initiatives de formation axées sur les compétences basées sur les données.
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Opérationnelle : Commencer par des pilotes étroitement définis - "les bases d'abord" - pour tester les processus avant d'élargir la portée. Établir la responsabilité en donnant des pouvoirs aux équipes de projet.
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Financière : L'IA exige de nouvelles façons de penser l'investissement. Comparez-la à la révolution Internet : les premiers adoptants peuvent obtenir un avantage considérable.
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Technologique : Tirer parti de l'infrastructure cloud pour les vastes besoins de calcul de l'IA. Auditer les systèmes existants et les flux de données pour assurer la préparation. Planifier le support post-implémentation.
Avec une gestion soigneuse du changement fondée sur des feuilles de route de déploiement réalistes, l'IA peut apporter d'immenses améliorations à l'expérience client - mais se tromper peut être coûteux et conduire à un gaspillage, voire à une perte totale de l'investissement.
Ce n'est qu'en reconnaissant à parts égales le potentiel et les limites de l'IA que les organisations peuvent combler l'écart entre la promesse théorique ambitieuse et l'impact réel, quotidien et généralisé.
