Cinq étapes pour construire une stratégie d’intelligence artificielle

1. Assurez-vous que vos objectifs guident votre stratégie d’entreprise

Au cours des projets de transformation de l’IA, les entreprises font souvent l’erreur de séparer la vision de l’exécution, ce qui entraîne des programmes d’IA décousus et compliqués qui peuvent prendre des années à consolider. Cela peut être facilement évité en choisissant des solutions d’IA basées sur des objectifs commerciaux concrets qui ont été établis au début du projet.

Il est important d’aligner votre stratégie d’entreprise sur des objectifs et objectifs mesurables pour guider votre déploiement d’IA. Une fois terminée, la stratégie peut facilement être transformée en stratégies divisionnaires ou même au niveau du produit.

2. Assembler une équipe polyvalente

Former une équipe multidisciplinaire pour évaluer comment la stratégie d’IA peut mieux répondre à leurs besoins individuels. Le fait d’avoir des membres de différents départements de votre équipe d’IA – par exemple, la conception web, la recherche et le développement (R&D) et l’ingénierie – permettra de vous assurer que votre stratégie répondra aux objectifs des principaux intervenants internes.

Vous ne pouvez pas déployer la bonne stratégie dans un premier temps, donc l’itération est cruciale. En favorisant une culture d’expérimentation, votre équipe localisera les bons actifs d’IA pour former votre avantage concurrentiel unique.

3. Choisissez les bonnes batailles à combattre

Cela peut sembler de bon sens, mais les problèmes que vous cherchez à surmonter ont un grand impact sur votre succès. Certains problèmes ne sont pas du tout des problèmes d’IA, et pour ceux qui le sont, l’entreprise devrait préconiser la prestation par le biais de petits projets « phare » qui servent de phare pour leurs capacités.

En identifiant les projets « phare », votre entreprise devra évaluer l’objectif global et l’importance du projet, sa taille, sa durée probable et la qualité des données. Viser à faire le projet en huit semaines pour une valeur maximale et un impact immédiat.

À partir de là, son succès augmentera le profil de l’IA dans l’ensemble de l’entreprise, permettant aux équipes de la déployer et permettant à l’IA de croître en autonomie et en compréhension.

4. Frappez vos indicateurs de psi

L’orientation client est devenue l’un des sujets les plus populaires parmi les chefs d’entreprise d’aujourd’hui. Les produits ne sont plus construits, puis les clients trouvés. Votre stratégie d’IA devrait donc mesurer le succès par rapport aux indicateurs de performance clés (INDICATEURS de performance clés) axés sur le client.

Par exemple, les centres d’appels causent souvent de la frustration en raison d’une mauvaise gestion des données, ce qui entraîne une baisse de la réputation de la marque. L’amélioration de l’expérience client peut être réalisée en augmentant la vitesse de traitement des appels – un indicateur clé, en déployant l’IA pour automatiser et ainsi accélérer le processus d’affaires.

L’IA peut accélérer la gestion des appels grâce au traitement du langage naturel (NLP). Un chatbot habile axé sur l’IA peut poser des questions clés pour déterminer si le client a besoin de parler à un agent en direct – et, sinon, il peut organiser une réservation par lui-même. Si le client a besoin de discuter avec l’agent du centre d’appels, le système peut rappeler les données des journaux précédents en quelques secondes, les envoyant à l’agent droit.

En contournant le travail manuel, AI accélère l’ensemble du processus, en frappant le KPI. En tant que tel, les problèmes des clients peuvent être résolus beaucoup plus rapidement et l’expérience s’améliore.

5. Répéter, répéter et répéter à nouveau pour construire les meilleures pratiques

Le chemin vers l’adoption de l’IA à l’échelle des entreprises sera itératif et continu. Une fois un produit terminé avec succès, l’équipe devrait évoluer vers ce qu’on appelle une « communauté de pratique de l’IA », qui favorisera l’innovation dans l’IA et améliorera les futures équipes d’IA.

L’utilisation de l’IA pour des expériences ponctuelles n’en tirera pas la meilleure valeur. La science des données est une question d’expérimentation répétable et de résultats mesurés – prenez des questions fréquemment posées (FAQ), par exemple. Si vos clients expriment de la confusion sur votre produit sur Twitter, AI peut repérer cette tendance. Au-dessus de simplement alerter l’équipe, il prend les choses en main, coordonnant une réponse avant que la réputation de la marque ne baisse.

L’IA peut automatiser la réponse en scannant les requêtes fréquemment présentes sur les médias sociaux, les recherches mobiles et les visites de pages, avant de se regrouper en alerte de tendance, et de la transmettre directement à l’équipe d’écriture de contenu. D’ici, ils cune écriture et publication continues de réponses sur une page FAQ avant que la confusion ne se propage davantage.

Avec ce processus répétable, vous ne serez jamais plus d’un pas loin de rassurer le client. En revanche, si les processus d’IA ne sont pas répétables et que tout le monde change de production à la main, alors ce n’est plus la science des données, mais un passe-temps de données.

Comme pour tout projet réussi, la formule pour l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise est de nourrir l’idée, planifier, prouver, améliorer et ensuite l’échelle.

En résumé, les projets de « phare » devront être prouvés. Les équipes devront être mises à la disposition des équipes, les processus devront être rationalisés, et il y aura des erreurs et des leçons apprises. Et tout ça va bien.

Bien que votre stratégie d’IA évolue, l’accent devrait continuer à être mis sur une culture d’apprentissage et d’amélioration continue et il devrait toujours être guidé par vos objectifs d’affaires, et non l’inverse.

Michael Chalmers est directeur général pour l’Europe, le Moyen-Orient et l’Afrique chez Contino.