8 façons de plaider efficacement en faveur de l’IA en entreprise

De nombreuses recherches montrent que tous les secteurs d’activité sont prêts pour une révolution de l’IA, y compris le service à la clientèle, l’e-commerce, la gestion des produits et le marketing. Pour mieux comprendre comment les pionniers de l’intelligence artificielle (IA) peuvent efficacement positionner et promouvoir l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) au sein de leur organisation, j’ai pris contact avec un pionnier de l’analyse, du Big Data et de l’IA qui a préconisé et mis en œuvre des technologies d’IA au cours de son illustre carrière.

Ketan Karkhanis est vice-président senior et directeur général de Salesforce Analytics, où il est responsable de tous les aspects de l’activité analytique, notamment la stratégie produit, le marketing, l’ingénierie et la distribution. Sous sa direction, Salesforce Analytics est devenue une solution complète pour rendre l’analyse plus accessible à tous les utilisateurs professionnels, en offrant toute la gamme d’analyses de base, avancées et basées sur l’IA.

Ketan Karkhanis comprend la complexité, les avantages et les meilleures pratiques associés à l’adoption de l’intelligence artificielle et à la transformation numérique. Et ce afin de favoriser une culture axée sur les données qui améliore l’expérience des employés, clients, partenaires commerciaux.

“Les promoteurs de l’IA ont clairement besoin d’être meilleurs pour communiquer, en séparant les faits de la science-fiction. En tant que personne qui parle de l’IA tous les jours, j’ai mis au point une liste personnelle que j’utilise pour rester réel et concentré sur une valeur commerciale tangible. J’espère que cela vous permettra de devenir un défenseur de l’IA au sein de votre organisation” a déclaré M. Karkhanis.

Voici huit façons efficaces de défendre la cause de l’IA, selon M. Karkhanis : 

1. N’adoptez pas une vision systémique du monde

La façon d’apporter le changement n’est pas en continuant à parler de systèmes, mais en se concentrant sur le point de vue du client. Au lieu du jargon technique, parlez le langage de ceux qui travaillent tous les jours avec les processus qui changent. En fin de compte, c’est la valeur de l’entreprise qui compte.

2. Assurez vous de victoires rapides

Pour composer une symphonie harmonieuse sur la gestion du changement, les leaders doivent d’abord penser aux gens. La gestion du changement est difficile non pas parce que le changement est difficile, mais parce qu’il prend beaucoup de temps. Inspirez votre organisation, et plus important encore, ses employés, en apportant des microchangements rapides.

De petits changements qui ont un impact et améliorent les résultats pour un petit groupe de personnes font l’objet de discussions et servent de catalyseurs puissants pour l’acceptation future au sein de l’organisation.

3. Soyez humble

Le battage médiatique est peut-être le plus gros problème de relations publiques auquel fait face l’IA. L’IA n’est pas une baguette magique qui, abracadabra, résoudra la faim dans le monde, apportera la paix universelle et garantira une victoire au Super Bowl. Il s’agit des mathématiques avancées. Point final.

L’IA est un outil qui contribue à trouver des solutions. Les gens se servent de l’IA pendant un certain temps pour trouver des pépites d’or et apporter des améliorations progressives aux processus et aux résultats. Il est également important d’éduquer largement toutes les parties prenantes ayant des connaissances de base sur les diverses applications de l’IA, en commençant par répondre à la question : Qu’est-ce que l’IA ?

4. Soyez emphatiques

“L’IA va me prendre mon emploi” est une réelle préoccupation pour les employés. C’est peut-être non fondé, mais c’est la faute d’une désinformation généralisée. Le communiquant efficace s’efforcera de réduire ces craintes en aidant les gens à comprendre que l’IA est là pour les aider à être plus efficaces, et non pour les remplacer.

L’intelligence artificielle n’est qu’un outil mathématique, et les êtres humains en sont toujours le patron. En tant que porte-parole de la transformation au sein de votre organisation, il est important de faire preuve d’empathie envers l’équipe et les personnes qui vont utiliser et mettre en œuvre les résultats de votre travail.

5. L’IA explicable est tout aussi importante, sinon plus, que l’exactitude

Une partie de la peur de l’IA provient de son impénétrabilité perçue comme une ” boîte noire “. C’est pourquoi il est si important d’utiliser des technologies qui présentent les découvertes automatisées comme des explications en langage naturel des raisons pour lesquelles quelque chose se produit et pourquoi une prévision donnée est importante. L’IA peut prédire un nombre, mais ce nombre seul est inutile. La valeur durable est dérivée lorsque ce nombre est accompagné d’une explication en langage naturel qui permet à l’utilisateur de comprendre pourquoi le modèle est arrivé à ce nombre.

Les professionnels ne sont pas seuls dans cette situation. Les spécialistes des données, les experts en conformité et les autres technologues ont besoin de leurs propres explications sous la forme d’un code pour le modèle qui fournit la prévision. Cette transparence leur permet de valider le modèle et constitue le meilleur moyen de susciter la confiance.

6. Ne faites pas bouillir l’océan de données

Parmi les objections les plus courantes à l’intelligence artificielle, il y a les idées fausses sur les données qui commencent par “Nous n’avons pas les données pour cela” et se terminent par “Nos données sont un désastre”. C’est l’héritage d’un grand battage publicitaire sur les données. Et c’est mal.

Les données profondes, soit la notion progressive selon laquelle on a simplement besoin des bonnes données pour le cas d’utilisation donné, est libératrice. Elle suggère que votre organisation peut le faire dès maintenant. Pensez-y bien.

Pourquoi aurait-on besoin d’un datalake avec des données RH pour faire face à l’attrition de la clientèle ? L’information sur le service après-vente, l’historique des clients et l’historique des commandes peuvent suffire pour obtenir des renseignements précieux. C’est ainsi que l’on met fin à l’attente de données parfaites et que l’on rend les projets gérables et réalisables.

7. Résoudre le problème du “c’est trop…”

Trop dur. Trop compliqué. Trop cher. L’IA a progressé très rapidement. Ce n’est plus le domaine exclusif de spécialistes. Les analyses augmentées par l’intelligence artificielle permettent aux entreprises et aux analystes de données d’acquérir les compétences nécessaires pour devenir des spécialistes des données.

Par exemple, les modules d’apprentissage Salesforce Trailhead fournissent une approche d’apprentissage facile qui permet aux employés de tirer parti des outils de découverte en libre-service d’aujourd’hui, de type point-and-click.

8. Méfiez-vous des préjugés

Les préjugés sont une question importante contre laquelle les organisations doivent être vigilantes. L’éducation est, bien sûr, la première et la plus importante des actions à mener. Mais au-delà de cela, une combinaison de gouvernance et de technologie offre un moyen d’aller de l’avant. La gouvernance signifie avoir une politique claire sur les éléments de données qui seront utilisés dans les modèles d’IA.

La technologie peut alors aider à se prémunir contre les préjugés inconscients, les petits moyens involontaires par lesquels les êtres humains s’éloignent de la bonne voie. Bill Gates était sur la bonne voie quand il a dit : “L’automatisation appliquée à une opération inefficace va amplifier l’inefficacité.” En d’autres termes, la découverte automatisée fondée sur des modèles biaisés augmentera les biais.

Quelqu’un qui utilise Einstein Analytics pour construire un modèle de demande de prêt à taux réduit peut faire ce qu’il faut en termes de gouvernance et marquer “origine ethnique”  comme un champ protégé pour éviter son utilisation dans la prise de décision. C’est un bon début, mais pas assez. Ainsi, Einstein Discovery fera le pas supplémentaire de regarder à travers les données, marquant le code postal comme fortement corrélé à l’origine ethnique, et suggérera de le supprimer du modèle pour réduire le biais subconscient.

Pour résumer, le plus grand obstacle que les communicants doivent surmonter est le battage médiatique sensationnel autour de l’IA. Elle est plus efficace lorsqu’elle est utilisé pour des projets compréhensibles et réalistes. Ne considérez pas l’IA comme un changement massif et révolutionnaire dans l’organisation. Son attrait réside dans de petits moments, augmentés par l’intelligence humaine, qui conduisent à une meilleure prise de décision. Ce n’est pas le pot d’or au bout de l’arc-en-ciel, ce sont les pépites d’or que vous ramassez en chemin.

Article “8 ways to effectively advocate for AI” traduit et adapté par ZDNet.fr