Du battage médiatique de l'IA à la praticité: les entreprises doivent hiérarchiser l'ajustement sur Flash
Alors que nous plongeons plus profondément dans l'ère de la transformation autonome, les agents de l'IA remodeler le fonctionnement des entreprises et génèrent de la valeur. Mais avec une mer de vendeurs vantant leurs «agents d'IA», il est difficile de passer au crible le bruit et de déterminer ce que ces systèmes peuvent vraiment faire - et, surtout, comment nous devrions les utiliser.
Ce n'est pas aussi simple que de répertorier les tâches pour l'automatisation et le test des agents d'IA contre les références. Tout comme le choix d'un jet pour un voyage rapide à l'épicerie serait exagéré, nous devons réfléchir de manière plus critique à la façon dont nous intégrons l'IA dans notre travail.
Pourquoi nous ne devrions pas essayer de remplacer notre travail par des agents d'IA
Chaque organisation s'efforce de fournir de la valeur à ses clients, partenaires et employés. Cette valeur n'est qu'une tranche de ce que l'organisation pourrait potentiellement créer, compte tenu des demandes et des désirs de ceux qu'il sert.
Lorsque les employés terminent leur journée avec une liste de tâches pour demain et une autre liste de tâches qu'ils ont dû priorer - des tâches qui auraient pu ajouter de la valeur s'ils avaient été abordés - il est clair qu'il y a un écart entre la création de valeur potentielle et réelle. Cela laisse une valeur inexploitée sur la table.
Le point de départ évident de la mise en œuvre des agents d'IA est de regarder les travaux existants et la valeur qu'elle produit. Il est facile de voir les avantages immédiats: automatiser les tâches pour les faire plus rapidement ou plus de manière fiable. Bien que cette approche soit valable dans le cadre d'une stratégie de transformation, le piège dans de nombreuses organisations se concentre uniquement sur l'amélioration de la valeur qu'ils créent déjà. Cela limite leur vision et leurs investissements à un petit segment de leur potentiel, comme le montre le diagramme de Venn ci-dessous, laissant une grande partie de la valeur adressable intacte.
Les humains et les machines ont des forces et des faiblesses uniques. Les entreprises qui collaborent pour repenser leurs workflows avec leurs affaires, leur technologie et leurs partenaires de l'industrie surpasseront ceux qui se sont fixés sur l'automatisation de la valeur existante sans élargir leur production de valeur totale.
Comprendre les capacités des agents d'IA à travers le cadre SPAR
Pour démystifier le fonctionnement des agents de l'IA, nous avons développé le cadre SPAR: sens, planifier, agir et réfléchir. Ce modèle fait écho à la façon dont les humains poursuivent des objectifs et offre une lentille simple pour voir les opérations d'agent d'IA.
Détection
Tout comme nous utilisons nos sens pour comprendre notre environnement, les agents de l'IA recueillent des données de leur environnement. Ils détectent les déclencheurs, collectent des informations pertinentes et gardent un œil sur leur contexte opérationnel.
Planification
Après la détection, les agents de l'IA ne se précipitent pas en action. Semblables aux humains pesant leurs options, ces agents analysent les données à la lumière de leurs objectifs et contraintes pour prendre des décisions stratégiques sur la façon d'atteindre leurs objectifs.
Par intérim
La capacité d'exécuter des actions distingue les agents de l'IA des simples outils analytiques. Ils peuvent orchestrer divers outils et systèmes pour effectuer des tâches, surveiller leurs progrès en temps réel et s'ajuster au besoin pour rester sur la bonne voie.
Réfléchi
La fonctionnalité la plus avancée est sans doute la capacité d'apprendre de l'expérience. Les agents sophistiqués de l'IA peuvent évaluer leurs performances, examiner les résultats et affiner leurs méthodes en fonction de ce qui s'avère efficace, favorisant un cycle d'amélioration continue.
Le pouvoir des agents de l'IA réside dans l'intégration transparente de ces quatre capacités, leur permettant de s'attaquer aux objectifs complexes avec une finesse croissante. Cette approche contraste avec les processus existants, souvent optimisés, où des améliorations progressives peuvent produire des gains limités. L'exploration de nouvelles voies pour la création de valeur et le développement du marché peut entraîner une croissance exponentielle.
5 étapes pour construire votre stratégie d'agent d'IA
La méthode traditionnelle pour introduire l'IA, que de nombreux technologues, consultants et chefs d'entreprise suivent, a un taux d'échec de 87%:
- Énumérez les problèmes à résoudre;
- Ou:
- Examiner vos données;
- Sélectionner les cas d'utilisation potentiels;
- Évaluer les cas d'utilisation pour le retour sur investissement, la faisabilité, le coût et le calendrier;
- Choisissez un sous-ensemble de cas d'utilisation et investissez dans leur exécution.
Cette méthode peut sembler solide, car elle est largement acceptée comme meilleure pratique, mais les preuves suggèrent que ce n'est pas efficace. Il est temps pour une nouvelle stratégie:
- Cartot la valeur potentielle totale que votre organisation pourrait offrir aux clients et aux partenaires, en tenant compte de vos compétences de base et du paysage réglementaire et géopolitique du marché.
- Évaluez la création de valeur actuelle de votre organisation.
- Identifiez les cinq principales opportunités qui pourraient créer une nouvelle valeur significative et potentiellement ouvrir de nouveaux marchés.
- Évaluez ces opportunités de retour sur investissement, de faisabilité, de coût et de chronologie pour développer des solutions d'agent d'IA (répéter les étapes 3 et 4 au besoin).
- Sélectionnez un sous-ensemble de cas de valeur et engagez-vous dans leur exécution.
Création d'une nouvelle valeur avec l'IA
Se lancer dans le voyage dans la transformation autonome n'est pas une race - c'est une évolution stratégique, où les capacités organisationnelles se développent en tandem avec les progrès technologiques. En commençant par une compréhension claire de la valeur et des ambitions en expansion méthodique, votre organisation peut s'épanouir à l'ère des agents de l'IA.
Brian Evergreen est l'auteur de la transformation autonome: Créer un avenir plus humain à l'ère de l'intelligence artificielle
Pascal Bornet est l'auteur de l'agent Intelligence artificielle: exploiter des agents de l'IA pour réinventer les affaires, le travail et la vie
Evergreen et Bornet, ainsi que Cassie Kozyrkov, offrent un nouveau cours en ligne sur les agents de l'IA: intelligence artificielle pour les dirigeants pour les dirigeants
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Ce n'est pas aussi simple que de répertorier les tâches pour l'automatisation et le test des agents d'IA contre les références. Tout comme le choix d'un jet pour un voyage rapide à l'épicerie serait exagéré, nous devons réfléchir de manière plus critique à la façon dont nous intégrons l'IA dans notre travail.
Pourquoi nous ne devrions pas essayer de remplacer notre travail par des agents d'IA
Chaque organisation s'efforce de fournir de la valeur à ses clients, partenaires et employés. Cette valeur n'est qu'une tranche de ce que l'organisation pourrait potentiellement créer, compte tenu des demandes et des désirs de ceux qu'il sert.
Lorsque les employés terminent leur journée avec une liste de tâches pour demain et une autre liste de tâches qu'ils ont dû priorer - des tâches qui auraient pu ajouter de la valeur s'ils avaient été abordés - il est clair qu'il y a un écart entre la création de valeur potentielle et réelle. Cela laisse une valeur inexploitée sur la table.
Le point de départ évident de la mise en œuvre des agents d'IA est de regarder les travaux existants et la valeur qu'elle produit. Il est facile de voir les avantages immédiats: automatiser les tâches pour les faire plus rapidement ou plus de manière fiable. Bien que cette approche soit valable dans le cadre d'une stratégie de transformation, le piège dans de nombreuses organisations se concentre uniquement sur l'amélioration de la valeur qu'ils créent déjà. Cela limite leur vision et leurs investissements à un petit segment de leur potentiel, comme le montre le diagramme de Venn ci-dessous, laissant une grande partie de la valeur adressable intacte.
Les humains et les machines ont des forces et des faiblesses uniques. Les entreprises qui collaborent pour repenser leurs workflows avec leurs affaires, leur technologie et leurs partenaires de l'industrie surpasseront ceux qui se sont fixés sur l'automatisation de la valeur existante sans élargir leur production de valeur totale.
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