3 méthodes pour les investisseurs évaluant la préparation à l'IA dans les sociétés en portefeuille

Nous sommes dans le aux prises avec une quatrième révolution industrielle : l’ère de l’intelligence. La prochaine décennie sera caractérisée par les progrès de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) qui modifieront fondamentalement le fonctionnement des entreprises.

Avec des données en temps réel à portée de main et une prise de décision plus automatisée, les processus et les cadences que nous tenons désormais pour acquis seront obsolètes. Des réunions trimestrielles du conseil d’administration aux processus d’approbation, l’IA révolutionnera la façon dont nous conceptualisons, exécutons et rendons compte des activités commerciales.

Cette technologie va changer la façon dont le monde fonctionne. L’écrasante majorité des dirigeants nous disent que l’IA/ML jouera un rôle majeur ou modéré dans la réalisation de leurs objectifs au cours des cinq prochaines années. Pour les investisseurs, l’évaluation de l’état de préparation d’une société en portefeuille à l’IA est désormais aussi importante que l’examen de ses livres. La capacité à déployer cette technologie et à en tirer une valeur significative est synonyme de longévité, de rentabilité et d’un avantage concurrentiel.

L’indice de maturité de l’intelligence décisionnelle de Peak a évalué 3 000 décideurs et 3 000 employés juniors d’entreprises aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Inde pour évaluer leur état de préparation à l’IA par rapport à un certain nombre d’indicateurs de maturité clés. L’étude a révélé des points communs entre les entreprises les mieux placées pour réussir l’adoption de l’IA.

Les entreprises les plus matures en matière d’IA sont également invariablement celles qui communiquent leurs ambitions aux membres de l’équipe à tous les niveaux, et pas seulement à la direction.

Voici ce à quoi les investisseurs devraient prêter attention à l’ère du renseignement :

Comment sont structurées les équipes data ?

L’IA est une technologie transformatrice, elle ne peut donc pas être mise en œuvre par les seules équipes techniques. Pour réussir, les entreprises ont besoin d’une compréhension commerciale de ce qu’une application d’IA doit offrir pour chaque fonction, ainsi que de l’adhésion des utilisateurs finaux.

Ainsi, la façon dont les entreprises structurent les équipes de données a un impact profond sur leur préparation à l’IA. Nos recherches ont révélé que ceux qui ont la plus grande maturité en matière d’IA opèrent généralement avec une équipe de données décentralisée.

Aux États-Unis (30 %) et au Royaume-Uni (25 %), il est plus courant de s’appuyer sur une équipe centrale de données ou d’informatique décisionnelle. Cela signifie que la fonctionnalité et la compréhension avancées des données sont cloisonnées au sein d’un seul service et que le support des équipes fonctionnelles doit être acheminé via cette équipe centrale. En revanche, en Inde, où les organisations ont régulièrement montré la plus grande maturité de l’IA, la majorité (33 %) des entreprises ont un spécialiste des données dédié intégré dans chaque département.

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