Bain étude dévoile les erreurs de gestion des entreprises face aux économies potentielles
Selon une étude réalisée par Bain auprès de 951 entreprises, près de la moitié des cadors dans l'économie ont échoué à atteindre leurs objectifs liés aux économies potentielles avec l'intelligence artificielle. C'est un fait qui suggère une certaine logique : même si les entreprises ont fixé des cibles d'au moins 10% pour leurs investissements dans l'I.A., la réalité est nettement plus faible.
Un autre motif évoqué, et qui semble particulièrement pertinent à ce sujet, réside dans le fait que seulement 7% de ces entreprises utilisent des agents autonomes en totalité. Cela signifie que les business cases initiaux, qui étaient basés sur la possibilité d'automatiser complètement une tâche ou un processus, ont été largement sous-estimés.
Selon Bain, l'un des principaux obstacles à la réalisation de ces économies est le fait que "les humains continuent de se poser en route", ce qui signifie que les individus sont encore impliqués dans certains aspects du processus d'automatisation. De plus, même si les entreprises ont investi dans l'I.A., il semble qu'ils ne comprennent pas complètement les implications et le besoin dans une certaine mesure.
Ce constat révèle non seulement un manque de compréhension généralisé des entreprises en matière d'IA, mais aussi une tendance à se concentrer sur la mise en place du système plutôt que sur l'application effective. Bain suggère qu'il est crucial pour les entreprises d'aborder ce sujet avec une approche holistique et une évaluation constante de leurs processus actuels.
En somme, ces résultats révèlent encore une fois l'importance non seulement des objectifs fixés mais aussi du respect de la gestion effective de ces investissements. Bain souligne que les entreprises qui se concentrent sur le processus global et sur la résolution de problèmes complexes plutôt qu'elles s'éparpillent sur la mise en place d'I.A. peuvent potentiellement atteindre leurs objectifs plus facilement et réaliser des économies significatives avec leur dépôt logiciel.
Source : The Decoder. Synthèse éditoriale assistée par IA — TechnoExpress.