La plupart des efforts d'intelligence artificielle (IA) échouent. Ils n'échouent pas en raison d'un outil, d'un logiciel de base ou de données inappropriés. Ils échouent parce qu'ils ne s'intègrent pas dans l'entreprise et finissent par être plus un obstacle qu'une aide.
Ce n'est pas seulement un problème d'IA ; cela est vrai pour la plupart des formes d'automatisation. Les projets échouent parce que les personnes qui construisent la solution n'ont aucune idée de l'objectif réel, de la nature et des dépendances de leurs opérations actuelles, ou même si ces opérations sont optimisées. (À certains égards, ce dernier suggère qu'un problème d'IA pourrait être plus bénéfique : si vous avez un mauvais processus, la dernière chose que vous voulez faire est de l'accélérer !)
Pour réussir, vous devez d'abord fixer le processus ou l'opération, le définir entièrement, définir un ensemble d'objectifs réalisables pour le projet et le personnel d'IA, puis l'exécuter. C'est pourquoi je suis fasciné par le BCG, un cabinet de conseil de plus en plus axé sur l'IA ; ses tactiques ont évolué à partir d'efforts pour aider les entreprises à améliorer leurs opérations avec un objectif stratégique en tête.
Parlons de la façon de mener à bien des projets d'IA en utilisant l'approche BCG pour résoudre et optimiser tout processus que vous avez l'intention d'améliorer avec l'IA.
vitesse vs direction
Lorsque je faisais de l'analyse concurrentielle, j'ai assisté à une conférence lors de la réunion annuelle de la Society of Competitive Intelligence Professionals (SCIP) qui m'a époustouflé. L'orateur a présenté un graphique X/Y montrant la vitesse par rapport à la direction et a fait valoir que la plupart des entreprises se concentrent d'abord sur la vitesse, ce qui fait souvent qu'une entreprise va plus vite dans la mauvaise direction. Cela semble évident, mais il a soutenu que vous devez être clair sur la direction que vous voulez prendre avant d'accélérer.
L'IA, et toute forme d'automatisation, a un avantage de vitesse. Vous pouvez considérablement accélérer tout ce que vous modifiez. Si vous changez une bonne pratique, vous obtenez plus de bons résultats. Si vous en modifiez un mauvais, vous obtiendrez de moins bons résultats plus rapidement, ce qui peut conduire à un désastre.
Le problème historique de l'informatique
La première fois que j'en ai eu un exemple, c'est lorsque j'ai spécifié l'un des premiers programmes IBM CRM. Lorsque le service informatique est revenu avec les résultats, non seulement ils ne répondaient pas à mes spécifications, mais ils avaient rendu pratiquement tous les problèmes que j'avais plus difficiles. Souvent, le service informatique ne comprenait pas fondamentalement le processus que nous essayions d'automatiser et ne voulait pas d'informations au-delà de la demande initiale. Ces problèmes étaient courants. Parfois, les choses allaient si mal qu'il y avait des blagues sur le fait qu'il fallait abattre des poulets pour que les projets fassent ce qu'ils avaient prévu.
Depuis lors, l'informatique s'est mieux intégrée à d'autres domaines ou sert davantage de bras opérationnel à grande échelle, où le développement de logiciels ou de solutions peut être construit plus près des unités commerciales et souvent dans celles-ci. (C'est aussi parce que les unités commerciales ont appris la technologie.) Avec l'IA, parce qu'elle est encore nouvelle, les équipes de projet ont tendance à rester cloisonnées et à se concentrer uniquement sur une mise en œuvre rapide. Cela nous ramène à cette question de la vitesse contre la direction : la vitesse n'assure pas la direction ni un résultat de qualité.
L'approche du BCG
Le BCG fait preuve d'une approche basée sur les meilleures pratiques. Tout d'abord, comprenez la nature du processus automatisé avec l'IA. Assurez-vous ensuite que ce processus est rationalisé et efficace. Ensuite, une fois que tout le monde comprend le problème, les outils, les objectifs et le meilleur chemin pour les atteindre, c'est à ce moment-là que vous rassemblez votre personnel et spécifiez une solution que vous pouvez mettre en œuvre. Le BCG inclut également les compétences dont vous avez besoin pour les partenariats mixtes humains et IA d'aujourd'hui ; peut fournir la dotation initiale tout en alignant des travailleurs qualifiés pour assurer le succès. (Un problème récurrent : si vous ne comprenez pas une technologie, vous ne savez pas quels types de compétences sont les meilleurs pour la prendre en charge.)
En conséquence, les projets BCG AI échouent rarement. C'est parce que l'objectif principal du BCG n'est pas la vitesse, c'est la qualité. Le BCG garantit le résultat avant la mise en œuvre de toute solution d'IA et les clients obtiennent les résultats qu'ils souhaitent. (Remarque : les domaines de spécialité du BCG sont la vente au détail, les transports, la santé, l'énergie, les biens industriels et la fabricación ; comme pour tout cabinet de conseil, le BCG fera de son mieux dans les domaines où il concentrés.)
L'IA est encore en train d'émerger, et de nombreuses personnes qui devraient être mieux informées dépensent des millions de dollars pour essayer de l'utiliser avec succès et sans succès. Peu importe à quel point un effort comme celui-ci est bon marché, s'il échoue, c'est trop cher. Et même si une implémentation d'IA dépasse le budget, si elle réussit, ce dépassement peut être négligé.
L'accent mis par le BCG sur la qualité et les informations plutôt que sur la rapidité, et la manière dont il combine les personnes et l'intelligence artificielle pour augmenter la productivité, pourraient, s'ils sont appliqués à grande échelle, améliorer considérablement le succès de ces efforts coûteux. Et cela tiendrait la promesse de l'IA au lieu d'en faire l'épave de train qu'elle est habituellement.
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