Où en est votre organisation avec l’IA?

1. Notre organisation a une vision claire de là où l’IA doit créer de la valeur dans les 12 à 24 prochains mois.

Une feuille de route écrite, même courte, exprimée en résultats d’affaires plutôt qu’en technologies.

2. Les initiatives en IA ont un parrain à la direction et un budget dédié.

3. Nous avons une politique d’utilisation de l’IA que les employés connaissent et appliquent.

Quelles données peuvent être partagées avec quels outils, et quand un humain doit valider un résultat produit par l’IA.

4. Une personne est responsable des résultats de l’IA, pas seulement de la technologie.

Un responsable nommé qui rend compte des résultats à la direction.

1. Nos données d’affaires essentielles (clients, produits, finances, projets) vivent dans des systèmes intégrés, pas dans des feuilles de calcul déconnectées.

Par exemple, le CRM et l’ERP partagent la même fiche client.

2. Nos données sont assez propres pour être fiables : peu de doublons, nomenclature cohérente, dossiers à jour.

3. Les métriques d’affaires clés (revenus, marge, utilisation, attrition) ont une seule définition convenue entre les services.

Deux équipes à qui l’on demande le même chiffre donnent la même réponse.

4. Nous pouvons retracer l’origine d’un chiffre, du rapport jusqu’à la transaction source.

1. Nos principaux systèmes d’affaires (ERP, CRM, PSA, HCM) sont des plateformes infonuagiques mises à jour régulièrement.

2. Nous avons activé les fonctions d’IA déjà incluses dans ces plateformes.

Par exemple, les assistants, la notation prédictive, le rapprochement automatisé ou la génération de texte intégrés à votre ERP ou à votre CRM.

3. Nos systèmes sont reliés par une plateforme d’intégration, de sorte que l’information circule sans ressaisie manuelle.

Un iPaaS comme Boomi ou Celigo, ou des connecteurs natifs.

4. Les employés utilisent des outils d’IA approuvés par les TI plutôt que des comptes personnels sur des outils publics.

1. Les finances utilisent l’IA ou l’automatisation dans au moins un processus récurrent.

Saisie des factures, rapprochement bancaire, prévisions, listes de clôture.

2. Les ventes et le marketing utilisent l’IA pour la notation des prospects, le contenu ou la connaissance client.

3. Le service à la clientèle ou le soutien utilise l’IA pour l’acheminement, les réponses suggérées ou le libre-service.

4. Les opérations (chaîne d’approvisionnement, projets, RH ou fabrication) utilisent l’IA pour la planification ou l’ordonnancement.

Planification de la demande, affectation des ressources, prévisions d’effectifs.

1. Les employés ont reçu une formation pratique sur les outils d’IA mis à leur disposition.

2. Nous avons des champions à l’interne qui aident leurs collègues à adopter l’IA au quotidien.

3. Les changements dans la façon de travailler sont planifiés et communiqués, pas laissés au hasard.

La gestion du changement fait partie de chaque initiative en IA.

4. Les employés utilisent réellement les capacités d’IA que nous avons déployées.

L’adoption est mesurée, pas présumée.

1. Chaque initiative en IA a un objectif mesurable (temps gagné, taux d’erreur, revenus, satisfaction).

2. Nous suivons le rendement de nos investissements en IA et en rendons compte à la direction.

3. Un humain révise les résultats de l’IA avant qu’ils ne touchent un client, un paiement ou un engagement juridique.

Validation humaine pour les décisions à fort enjeu.

4. Les exigences de sécurité, de confidentialité et de conformité sont vérifiées avant le déploiement d’un outil d’IA.

Où vont les données, qui peut les voir, combien de temps elles sont conservées.