Les entreprises de services professionnels repensent la manière dont elles apportent de la valeur à leurs clients, à mesure que l’intelligence artificielle assume des tâches plus routinières, concentrant leur attention sur le jugement humain, les résultats fiables et les nouveaux modèles opérationnels.
La transition modifie la manière dont les entreprises structurent leurs projets, gèrent les connaissances et mesurent le succès. Plutôt que de simplement accélérer les processus existants, les organisations commencent à repenser les flux de travail autour d'une exécution basée sur l'IA tout en préservant l'expertise et la responsabilité que les clients attendent, selon Matt Cook, partenaire et responsable du secteur des logiciels de conseil chez PwC UK, et Prasad Narasimhan Sulur, directeur commercial de Certinia Inc.
« Là où nous voyons les leaders de l'IA gagner, c'est qu'ils ne se contentent pas de déployer de meilleurs outils. Ils repensent en fait la manière dont cette valeur est créée », a déclaré Cook. « Il ne s'agit donc pas seulement de savoir comment parvenir plus rapidement au résultat. »
Cook et Sulur se sont entretenus avec Scott Hebner de theCUBE Research lors d'une interview exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la manière dont l’IA change l’économie des services professionnels, de la raison pour laquelle la gouvernance est essentielle à l’adoption à grande échelle et de la manière dont l’expertise humaine devient plus précieuse à mesure que les systèmes intelligents assument de plus grandes responsabilités. (* Divulgation ci-dessous.)
La transformation de l’IA nécessite de repenser la façon dont le travail est effectué
L’écart entre l’adoption de l’IA et les rendements financiers mesurables reste considérable. La « 29e enquête mondiale auprès des PDG de PwC » a révélé que seulement 12 % des dirigeants d'entreprise ont signalé à la fois une croissance des revenus et des réductions de coûts imputables à l'IA, tandis que 56 % n'ont signalé aucun avantage financier significatif. Les résultats soulignent les limites du déploiement de l’IA en tant qu’outil de productivité autonome plutôt que de son intégration dans les opérations commerciales de base, selon Cook.
« Les entreprises qui gagneront seront celles qui pourront transformer l’IA en résultats reproductibles et mesurables, et non celles qui disposent du plus grand nombre d’outils », a-t-il déclaré.
Cette distinction est particulièrement importante pour les organisations de services professionnels, où une réalisation plus rapide des tâches ne se traduit pas nécessairement par une livraison plus rapide des projets. Sulur a cité le développement de logiciels comme exemple, expliquant que le codage assisté par l'IA peut raccourcir les cycles de développement sans éliminer les retards dans les processus de test, d'intégration ou de publication.
Pour obtenir des améliorations significatives, il faut repenser l’ensemble du flux de travail plutôt que d’automatiser des étapes individuelles. Le même principe s’applique aux missions de conseil, où l’IA pourrait aider les entreprises à réaliser des recherches et des analyses en quelques semaines au lieu de quelques mois.
Sulur a également souligné que la réussite de la transformation dépend de la capacité du leadership organisationnel et des capacités des employés à travailler ensemble. Les dirigeants doivent établir une orientation claire, tandis que les employés développent les compétences nécessaires pour appliquer efficacement l’IA et reconnaître les processus qui peuvent être améliorés.
« La combinaison du mandat descendant et de ce que j'appelle la compétence ascendante de votre organisation est ce qui va faire avancer les choses », a déclaré Sulur.
La confiance, la gouvernance et le jugement humain définissent le prochain modèle opérationnel de l'IA
À mesure que les organisations s’orientent vers des applications d’IA plus conséquentes, la fiabilité et la responsabilité deviennent de plus en plus importantes. Les recommandations générées par l’IA peuvent sembler convaincantes tout en contenant des erreurs qui nécessitent une vérification humaine approfondie, éliminant potentiellement les gains de productivité qu’elles étaient censées créer. Pour les entreprises de services professionnels, établir la confiance nécessite bien plus que simplement améliorer la précision du modèle. Les organisations doivent également développer des systèmes qui fournissent le contexte commercial approprié, appliquent les autorisations et valident les résultats par rapport aux résultats attendus.
Sulur a identifié l'orchestration des flux de travail et la gestion des données d'entreprise comme deux composants essentiels de cette architecture émergente. Les systèmes d'orchestration aident l'IA à comprendre les étapes du projet, les tâches requises et les travaux antérieurs, tandis que les systèmes de données rendent les connaissances organisationnelles disponibles dans le contexte approprié.
Les informations non structurées, notamment les transcriptions de réunions, les communications et les documents de projets antérieurs, représentent une ressource particulièrement précieuse. Cependant, les entreprises doivent déterminer quelles informations sont pertinentes pour chaque tâche tout en empêchant tout accès non autorisé aux données exclusives.
Cook estime que ces capacités techniques doivent compléter, plutôt que remplacer, la responsabilité professionnelle : « L'IA peut accélérer la collecte de preuves et l'élaboration de scénarios, mais elle n'entraîne pas de responsabilité professionnelle », a-t-il déclaré. « Cela reste humain. »
L’importance croissante du jugement modifie également les attentes de la main-d’œuvre. Cook a fait référence à une étude de PwC montrant que les postes juniors exposés à l'IA nécessitent de plus en plus de compétences traditionnellement associées aux postes de direction, notamment le leadership et la prise de décision.
Pour l’avenir, les deux dirigeants s’attendent à ce que les sociétés de services professionnels consacrent davantage de ressources humaines aux défis complexes des clients, à mesure que l’IA assume la responsabilité d’activités répétitives. Les entreprises qui investissent dans des systèmes fiables, des connaissances institutionnelles et des modèles de prestation repensés pourraient acquérir un avantage concurrentiel par rapport aux entreprises axées principalement sur l’amélioration de la productivité individuelle.
« Lorsque l'IA peut produire plus d'analyses qu'un humain ne peut lire, le différenciateur n'est pas plus de contenu, mais un meilleur jugement », a déclaré Cook.
Le résultat pourrait être un modèle de services professionnels fondamentalement différent, dans lequel l’exécution technologique accroît la capacité tandis que l’expertise humaine détermine la qualité et la valeur des résultats commerciaux.
Voici l'interview vidéo complète de SiliconANGLE et theCUBE :
(* Divulgation : Certinia a sponsorisé ce segment de theCUBE. Ni Certinia ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
