Les entreprises s'empressent d'intégrer des solutions d'IA pour rester compétitives et améliorer leurs opérations. Cependant, cette précipitation peut entraîner des défis et des échecs, car les entreprises ont du mal à préparer leurs données, à intégrer de nouveaux outils puissants dans leurs systèmes existants et à comprendre comment mesurer leur succès. Melissa Solis, PDG d'Inbenta, a récemment fait part de ses réflexions lors d'une conversation avec Adam Highfill, responsable marketing d'Inbenta. La discussion a porté sur les pièges courants de la mise en œuvre de l'IA et a offert des conseils pratiques aux entreprises qui cherchent à tirer parti de l'IA de manière efficace.
Ce qui suit est une transcription éditée de la conversation. La vidéo complète est disponible ci-dessous.
Quels conseils donneriez-vous aux organisations qui se lancent dans l'IA ?
Une chose que nous disons aux gens, c'est de ne pas paniquer. Il n'est pas nécessaire de tout remplacer ou d'aller voir son patron en lui disant : "Nous venons de perdre un demi-million de dollars ou un million de dollars, voire plus, parce que nous avons choisi le mauvais fournisseur et qu'il ne peut pas tenir ses promesses".
Nous apprenons à nos clients à commencer par identifier ce qu'ils essaient d'accomplir. Chaque jour, je me réveille avec un nouveau terme utilisé dans le domaine de l'IA, comme l'IA agentique ou l'IA spécifique à un domaine. Il est facile de se laisser prendre par le battage médiatique.
Mais en fin de compte, il y a trois ou quatre étapes à franchir. Qu'essayez-vous de résoudre ? Automatisez-vous un processus ? Résoudre un problème ? Facilitez-vous la tâche des clients qui souhaitent faire affaire avec vous ? Ou offrez-vous un service 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 ? Concentrez-vous sur l'objectif à atteindre.
Comment garantir une bonne expérience client lors de la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA ?
En fait, nous traitons les gens comme nous voulons être traités. Personnellement, je veux être extrêmement bien traitée. L'autre jour, je disais à mon mari qu'à chaque fois que l'on appelle certaines entreprises, il faut faire attention à ne pas dire de gros mots tant la procédure est frustrante. On vous transfère à dix personnes différentes et au bout d'une heure, le problème n'est toujours pas résolu.
Il en va de même pour de nombreux robots et recherches. Vous entamez une conversation avec eux et finissez par vous énerver parce que le processus est inefficace. Cela vous donne une mauvaise image de la manière dont les outils d'IA devraient fonctionner. C'est pourquoi, lorsque les gens font bien les choses, ils passent du temps à réfléchir à leurs objectifs. Ils s'assurent de l'exactitude des données et consolident les différents points de données.
Pourquoi certains processus automatisés ne donnent-ils pas les résultats escomptés ?
Les problèmes d'automatisation découlent souvent d'une mauvaise mise en œuvre et de données inexactes. Lorsque les entreprises mettent en place des solutions sans avoir bien réfléchi à leurs objectifs ou à leurs sources de données, leurs clients risquent de vivre des expériences frustrantes.
Par exemple, un robot peut diriger les clients vers plusieurs services sans rien résoudre. Il est essentiel pour les entreprises de concevoir des processus d'IA de manière réfléchie et de s'assurer qu'ils sont fondés sur des données pour apporter de la valeur.
Quelles mesures les entreprises peuvent-elles prendre pour intégrer avec succès les technologies de l'IA ?
La clé est la préparation. Tout d'abord, identifiez les problèmes que vous essayez de résoudre, comme l'amélioration d'un processus ou d'un service à la clientèle. Ensuite, il faut s'assurer que les données utilisées sont à la fois précises et complètes.
La consolidation des données provenant de différents points est essentielle pour que l'IA fonctionne efficacement.
Lorsqu'elle est bien faite, vous pouvez constater des avantages immédiats - comme dans le cas des banques ou des services à la clientèle - parce qu'une bonne automatisation réduit la charge de travail, offre des expériences cohérentes et fidélise les clients.
Comment les chefs d'entreprise doivent-ils mesurer ou évaluer le succès d'une solution d'IA ?
Je pense que la première chose à faire est de savoir ce que l'on essaie de résoudre, ce que l'on essaie d'accomplir, et pas seulement pour aujourd'hui, mais aussi de se projeter dans l'avenir et de se demander où l'on veut être dans 12 mois, dans 24 mois.
Je dis à tout le monde que si vous essayez d'être réactif au lieu d'être proactif, vous allez perdre au jeu de l'IA. La première chose à faire est donc de savoir où l'on veut aller. Vous devez savoir où vous allez en tant qu'entreprise. Vous devez comprendre vos objectifs.
Deuxièmement, il faut s'assurer que l'équipe est d'accord, que les parties prenantes le comprennent. Ainsi, lorsque vous vous mettez au travail et que vous mettez en œuvre la solution proprement dite, vous vous assurez que l'équipe travaille dans un seul et même but.
Il est également important de comprendre que même si vous déployez une solution, au moment où vous la mettez en œuvre, il y aura un nouveau nom, une nouvelle solution, et tout le monde parlera de quelque chose de nouveau et vous aurez un peu de panique en vous disant : "Oh mon Dieu, je viens de dépenser...".
C'est pourquoi il est essentiel de choisir le bon fournisseur. Vous avez besoin d'une entreprise qui soit agile, qui se concentre sur l'innovation, qui dépense de l'argent pour l'innovation et qui a fait ses preuves en mettant sur le marché des produits qui fonctionnent et qui sont efficaces. Si ce n'est pas le cas, passez à autre chose.
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