Depuis que l'intelligence artificielle générative (GenAI) a attiré l'attention du grand public il y a quelques années, les entreprises cherchent des moyens d'intégrer l'IA à leurs opérations. Plusieurs raisons expliquent cette évolution : gain de temps, augmentation de la productivité et réduction des interventions manuelles. Mais un autre facteur entre également en jeu : la prise de conscience que ne pas adopter l'IA aujourd'hui revient à se laisser distancer par la concurrence. 

Face à pression pour devenir une entreprise axée sur l'IA, startiner avec grand modèle de langue (LLM) L'expérimentation d'applications ou d'analyses prédictives peut être tentante. Cependant, il existe des raisons convaincantes pour lesquelles Agents d'IA devrait être la priorité lors du développement d’une stratégie d’IA d’entreprise. 

Ce blog explique pourquoi il est judicieux de commencer par des agents IA et comment les mettre en œuvre avec succès. Commençons.

L'IA d'entreprise et la création d'une stratégie efficace 

L'IA d'entreprise est l'intégration stratégique de l'intelligence artificielle à toutes les fonctions de l'entreprise pour automatiser les processus, améliorer la prise de décision et générer de nouvelles sources de valeur. Une stratégie d'IA d'entreprise est un plan structuré détaillant comment votre organisation exploitera l'IA pour atteindre des objectifs spécifiques et mesurables.  

Développer une stratégie d'IA solide est crucial, car elle pose les bases de toutes les initiatives ultérieures en la matière. Cette stratégie doit clairement définir les objectifs visés. Cependant, de nombreuses organisations peinent à concrétiser leurs ambitions en matière d'IA.

Pour combler cette lacune, votre stratégie doit être à la fois claire et réalisable, en mettant l’accent sur des étapes réalisables, une allocation efficace des ressources et un alignement continu sur les objectifs commerciaux globaux. En effet, un moyen très efficace de traduire une stratégie d’IA d’entreprise en résultats tangibles est de déployer agents d'IA autonomes pour automatiser des tâches ciblées et fournir une valeur commerciale mesurable.

Cette approche s'inscrit dans le principe selon lequel une stratégie d'IA d'entreprise réussie ne commence pas par des projets complexes et risqués, ni par des investissements spéculatifs. Elle commence plutôt par l'identification des domaines dans lesquels l'IA peut apporter une valeur immédiate et mesurable. Cela garantit une intégration de l'IA gérable, moins risquée et capable de produire des résultats rapides justifiant des investissements supplémentaires.

Le déploiement d’agents d’IA pour automatiser des tâches ciblées et fournir une valeur commerciale mesurable est un moyen très efficace d’opérationnaliser une stratégie d’IA d’entreprise une fois qu’une base de données solide et un cadre de gouvernance sont en place.

Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Les agents d'IA sont avancés systèmes d'intelligence artificielle qui peuvent être configuré utiliser les LLM pour comprendre et accomplir des tâches de manière autonome, prendre des décisions et s'adapter à l'environnement dans lequel ils évoluent. fonctionner avec une intervention humaine minimale.

Pourquoi donner la priorité aux agents d’IA dans votre stratégie d’IA d’entreprise ?

1. Les agents IA offrent un retour sur investissement immédiat 

Les agents d’IA peuvent générer des retours rapidement car ils éliminent l’effort humain de routine, qui constitue le plus gros obstacle dans la plupart des processus commerciaux.  

Lorsque vous déployez des agents d’IA pour effectuer la saisie de données, superviser la planification et la création de rapports, gérer le traitement des documents ou effectuer des fonctions de support de base, vous pouvez rapidement réaffecter votre talent humain à des activités à plus forte valeur ajoutée. 

En termes simples, chaque heure humaine non consacrée aux tâches routinières se traduit par des économies de coûts et des gains de productivité immédiats. Contrairement aux investissements spéculatifs en IA, vous pouvez mesurer directement le retour sur investissement des agents grâce à des indicateurs opérationnels concrets. 

2. Les agents IA posent les bases d'une IA plus avancée 

Commencer avec des agents d’IA crée une infrastructure que vous pouvez utiliser pour le succès futur de l’IA. 

• Vue d'ensemble pipelines de données Les outils que vous développez pour les agents peuvent devenir la base des futures initiatives d’IA.
• Les modèles d’intégration que vous établissez lors du déploiement d’agents peuvent devenir des modèles pour une intégration ultérieure de l’IA.
• Les cadres de surveillance que vous créez pour les agents peuvent évoluer vers une observabilité de l’IA plus large.
• Les mécanismes de rétroaction pour l’amélioration des agents peuvent devenir le prototype des futures boucles de rétroaction de l’IA.

Les approches de gouvernance que vous créez pour les agents peuvent évoluer vers une gouvernance de l’IA d’entreprise.

3. Les agents ajoutent aux capacités d'IA de votre organisation

Le déploiement d’agents d’IA améliore les compétences humaines nécessaires au succès à long terme de l’IA. 

• Les équipes interfonctionnelles pratiquent une collaboration efficace sur les initiatives d’IA dans le contexte à faible risque du déploiement d’agents.
• Les équipes techniques acquièrent une expérience pratique précieuse grâce à l’ingénierie rapide, à la gestion du contexte et aux garde-fous de l’IA.
• Les équipes commerciales développent des attentes plus réalistes quant au potentiel et aux limites de l’IA.
• Les dirigeants acquièrent de l’expérience dans l’évaluation des investissements en IA et la gestion des risques spécifiques à l’IA.

L'organisation construit des cadres pour des refontes de processus pilotées par l'IA que les initiatives futures peuvent réutiliser.

4. Les agents assurent l'acclimatation culturelle à l'IA 

• Les avantages de productivité des agents augmentent la réceptivité de vos employés à d’autres capacités d’IA.
• Les flux de travail collaboratifs entre humains et agents peuvent devenir le modèle des futures interactions entre humains et IA.

Votre organisation développe de nouvelles attentes en matière de performance et de nouveaux processus de gestion adaptés à une main-d’œuvre améliorée par l’IA.

5. Les agents permettent l'apprentissage expérientiel grâce à une itération rapide 

• Les agents d’IA sont rapidement déployables et continuellement améliorables, contrairement aux projets d’IA plus importants dont le développement peut prendre des mois.
• Les agents d'IA sont construits à partir de composants indépendants et réutilisables, que vous pouvez combiner de différentes manières pour différentes tâches. Cette approche modulaire permet une expérimentation contrôlée dans divers contextes et processus.
• Les utilisateurs professionnels peuvent influencer directement le comportement des agents grâce aux commentaires et aux préférences, créant ainsi des boucles d'apprentissage plus étroites.

Vous savez pourquoi les agents IA devraient être une priorité. Voici comment les créer.

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Types d'agents d'IA à considérer en premier

Lorsque vous vous concentrez sur les agents d’IA dans votre stratégie d’IA d’entreprise, tenez compte des applications à fort impact et à faible risque suivantes : 

1. Agents d'automatisation des processus 

Ces agents peuvent gérer des processus commerciaux répétitifs du début à la fin, notamment : 

• Traitement des factures et comptes créditeurs 
• Documentation d'intégration des employés
• Rapports de conformité
• Migration et nettoyage des données
  

  2. Assistants des travailleurs du savoir

Ces agents soutiennent les travailleurs du savoir en : 

• Synthèse de documents et de réunions
• Rédaction des communications quotidiennes
• Collecter et organiser l'information
• Gestion des calendriers, planification et priorités
  

  3. Agents d'interaction client 

Ces agents améliorent l'expérience client en offrant : 

• Accompagnement personnalisé pour les problématiques courantes
• Découverte guidée de produits
• Suivi et mises à jour de l'état des commandes
• Suivi post-achat
  

  4. Agents de gestion des données 

Ces agents peuvent améliorer la qualité et l’accessibilité des données en : 

• Suivi de la qualité des données et signalement des anomalies
• Enrichir les données avec un contexte supplémentaire
• Création de rapports et de visualisations personnalisés
• Gestion des autorisations d'accès 

Implémentation d'un agent d'IA : un guide étape par étape 

Étape 1 : Commencez par la découverte et la priorisation des processus 

Identifiez les processus à volume élevé et répétitifs, basés sur des règles avec des critères de distinction clairs, provoquant actuellement des goulots d'étranglement ou des retards, et ne nécessitant pas de jugement complexe ni de créativité. 

Une fois identifiés, hiérarchisez ces processus en fonction de leur impact commercial potentiel, de la complexité de leur mise en œuvre et de leur état de préparation organisationnel. 

Étape 2 : Visez haut, tirez bas 

Ensuite, commencez à développer des projets pilotes ciblés pour vos agents d’IA qui répondent aux critères suivants : 

• Peut être mis en œuvre rapidement
• Avoir des indicateurs de réussite clairement définis
• Impacter un groupe d'utilisateurs restreint mais significatif
• Peut être mis à l'échelle en cas de succès 

Concevez ces projets pilotes en prévoyant une expansion future. Vous commencerez modestement, mais vous vous assurerez que l'architecture sous-jacente peut supporter un déploiement plus large. 

Étape 3 : Centrer la collaboration homme-agent 

La collaboration homme-agent doit être au cœur de vos efforts. Concevez des implémentations qui améliorent les capacités humaines au lieu de les remplacer. 

Définissez des points de transfert clairs entre les agents et les humains, mettez en place des mécanismes de supervision des activités des agents, créez des boucles de rétroaction et donnez à vos employés les moyens de diriger et de personnaliser les comportements des agents. Une telle approche collaborative peut atténuer les résistances et améliorer les résultats. 

Étape 4 : Créer une équipe dédiée à l’IA 

Créez une équipe d’IA dédiée dont les responsabilités incluent l’évaluation des technologies d’agent, la création de normes de déploiement, le développement et le partage des meilleures pratiques et la gestion de la feuille de route de déploiement de l’agent. 

Au fil du temps, cette équipe peut devenir la force motrice de la gouvernance de l’IA organisationnelle à mesure que votre stratégie d’IA d’entreprise évolue.

Défis courants de mise en œuvre de l'IA et comment les résoudre 

Défi 1 : Gérer le changement organisationnel 

La composante humaine de la mise en œuvre de l'IA peut souvent s'avérer plus complexe et délicate à maîtriser que son équivalent technique. La réussite repose en grande partie sur l'accompagnement des employés dans la gestion des changements de flux de travail, la prise en compte de leurs préoccupations et l'encouragement au développement de nouvelles compétences. 

Solution: Mettez en œuvre une stratégie globale de gestion du changement avec des ateliers de conception collaborative et une communication transparente sur la manière dont les agents améliorent les rôles humains. Déployez par phases mesurées avec des mécanismes de rétroaction, proposez des formations ciblées et célébrez les premières réussites pour créer une dynamique et démontrer des avantages tangibles. 

Défi 2 : Créer des cadres de gouvernance efficaces 

Même les agents d’IA simples nécessitent des structures de gouvernance bien pensées pour atténuer les risques potentiels liés à la conformité éthique et juridique, à la sécurité et à la confidentialité des données, à la responsabilité et à l’explicabilité, ainsi qu’aux hallucinations et à la désinformation. 

Solution: Développer un cadre de gouvernance avec des protocoles de confidentialité des données et des audits réguliers, une documentation transparente des processus de décision, des limites éthiques claires, une surveillance interfonctionnelle et des examens périodiques pour s'adapter à l'évolution des capacités. 

Défi 3 : Maintenir la concentration sur la valeur commerciale 

L’enthousiasme suscité par les capacités avancées de l’IA et leur potentiel anticipé peut souvent éclipser l’objectif principal de votre stratégie d’IA, qui consiste à répondre à des besoins commerciaux spécifiques. 

Solution: Maintenez les résultats commerciaux au premier plan en définissant des indicateurs de réussite liés aux objectifs, en priorisant les cas d’utilisation à fort impact quelle que soit la complexité technique, en effectuant des évaluations de valeur régulières, en établissant des boucles de rétroaction des parties prenantes et en célébrant les résultats en termes commerciaux plutôt que techniques. 

Défi 4 : Comptabilisation de l'échelle de l'entreprise 

Les déploiements initiaux réussis peuvent créer une dynamique qui nécessite une réflexion et une planification réfléchies pour être reproduite au niveau de l’entreprise. 

Solution: Préparez-vous à la mise à l'échelle avec des architectures modulaires prenant en charge le déploiement à l'échelle de l'entreprise, des feuilles de route d'infrastructure anticipant la croissance, des cadres de gouvernance flexibles, des communautés de pratique de partage des connaissances et des composants réutilisables qui accélèrent les implémentations futures.

Données de haute qualité : l'ingrédient pas si secret pour des agents d'IA performants 

Données de haute qualité est le fondement des agents d'IA performants, impactant directement leur précision, leur adaptabilité et leur viabilité à long terme. Si les algorithmes de pointe pilotent le développement de l'IA, la qualité des données sous-jacentes détermine les performances réelles. La recherche montre que 85 % de tous les projets/modèles d’IA peuvent échouer en raison d’une qualité de données médiocre ou d’un manque de données pertinentes. 

Une stratégie d'IA d'entreprise solide doit inclure une approche bien définie de la gouvernance des données, garantissant que les agents d'IA sont formés sur des ensembles de données précis, complets et représentatifs. Des données d'entraînement bien organisées permettent aux modèles d'IA de se généraliser à divers scénarios, améliorant ainsi leur précision prédictive et réduisant les risques de biais. 

Dans le cadre d’une stratégie d’IA d’entreprise structurée, les organisations peuvent établir des pipelines de données qui prennent en charge l’apprentissage continu, garantissant que leurs agents d’IA restent réactifs aux conditions changeantes. 

Des données de haute qualité améliorent également l'efficacité, réduisant le besoin de prétraitement approfondi des données et de réentraînement des modèles. Cela se traduit par des économies de coûts, un déploiement plus rapide et une meilleure évolutivité pour les initiatives axées sur l'IA.  

En fin de compte, les entreprises qui traitent les données comme un atout stratégique plutôt que comme une réflexion après coup sont mieux placées pour développer des agents d’IA qui génèrent une réelle valeur, améliorent la confiance des utilisateurs et s’alignent sur les normes éthiques de l’IA.

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En résumé 

La course à l’IA d’entreprise sera remportée par les organisations qui exécutent de manière stratégique, en commençant par des initiatives qui offrent une valeur immédiate tout en jetant les bases d’une transformation future. 

Les agents IA constituent la première étape idéale dans ce parcours. Ils offrent un retour sur investissement immédiat, établissent les bases techniques et organisationnelles essentielles, facilitent l'adaptation culturelle et créent des cycles d'apprentissage accélérés qui éclairent les futurs investissements en IA. 

Au fur et à mesure que vous développez votre stratégie d’IA d’entreprise, faites des agents votre première priorité : pas seulement une option parmi tant d’autres, mais la voie manifestement supérieure vers une transformation réussie de l’IA.

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