L’interaction entre l’intelligence artificielle générative (IA) et l’analyse commerciale n’est plus l’apanage des individus. En effet, ces technologies participent désormais à une collaboration efficace dans le milieu professionnel. Selon l’École Sloan du MIT, l’IA générative peut améliorer les performances d’un travailleur hautement qualifié de 40 % par rapport à ses pairs qui n’utilisent pas cette technologie. Ces améliorations ne se limitent pas au travail individuel.
Lorsque l’IA générative et l’analyse commerciale sont combinées de manière efficace, on parle souvent de GenBI. En tant que non-technicien, je trouve fascinant de voir comment des technologies telles que l’IA et le GenBI sont utilisées pour améliorer la collaboration entre les individus et les technologies de façon plus efficace que par le passé. Ce qui est encore plus intéressant, c’est de constater comment elles peuvent favoriser une meilleure collaboration entre les individus eux-mêmes.
Qu’est-ce que le GenBI ?
Le GenBI combine l’IA générative et les outils d’analyse commerciale pour rendre les données analytiques plus utiles et accessibles aux utilisateurs commerciaux et aux équipes de données. Il fonctionne en connectant une solution d’IA générative avec les sources de données existantes et les outils d’analyse d’une entreprise.
Il convient de noter que les systèmes GenBI ne dépendent généralement pas de solutions d’IA génératives plus publiques comme ChatGPT, en raison des défis liés au téléchargement de tant de données vers un LLM, et des problèmes potentiels de sécurité des données liés au partage de données sensibles de l’entreprise de cette manière. Cependant, ces systèmes visent toujours à fournir une expérience similaire à ChatGPT pour simplifier et faciliter l’approche de l’analyse commerciale.
En substance, les outils GenBI permettent aux utilisateurs de soumettre leur demande. Nous la transmettons au LLM avec une multitude de descriptions des éléments nécessaires pour dire : “Voici ce qui se trouve dans la base de données de l’utilisateur.” Le LLM revient essentiellement avec la recette et dit : “Voici comment vous devez formuler la question pour laquelle l’utilisateur demande une réponse.” La question est ensuite exécutée sur les données elles-mêmes.
Comment le GenBI est-il utilisé aujourd’hui ?
En utilisant les modèles de traitement du langage naturel inhérents à l’IA générative, les utilisateurs de ces informations bénéficient d’une plus grande facilité d’utilisation pour obtenir des informations pertinentes à partir de leurs données. Cela garantit que l’outil GenBI fournit effectivement des réponses et des résultats adaptés à la question ou à la demande soumise par l’utilisateur.
Grâce au GenBI, les utilisateurs peuvent examiner les informations contenues dans les sources de données pour effectuer rapidement et efficacement des tâches d’analyse commerciale pertinentes, telles que la création de tableaux de bord et de rapports, la prévision des résultats futurs, l’investigation des anomalies de performance commerciale, etc.
Comment le GenBI peut-il favoriser une collaboration accrue ?
Selon un récent rapport de Zoom, l’IA peut jouer un rôle puissant dans l’amélioration des efforts collaboratifs. Selon ce rapport, 75 % des dirigeants d’organisations dont les équipes utilisent des technologies IA estiment que cela a amélioré leurs capacités de collaboration.
En fin de compte, le plus grand avantage de l’utilisation d’outils IA réside dans les gains de temps. La collaboration nécessite souvent beaucoup de temps. Des tâches telles que le partage des éléments d’action, l’obtention et l’évaluation des données, ainsi que la communication peuvent être essentielles, mais peuvent également être très chronophages et détourner l’attention des tâches plus stratégiques et des activités qui sont les moteurs principaux des objectifs et des activités de collaboration.
En automatisant les tâches routinières ou ennuyeuses, ainsi que les tâches qui peuvent être difficiles pour les travailleurs individuels, l’IA – et le GenBI – permettent aux personnes impliquées dans les efforts collaboratifs de gagner du temps et de se concentrer sur des activités créatives ou décisionnelles.
En conclusion, le GenBI peut être une ressource puissante pour améliorer les collaborations internes. Il peut aider les individus dans la préparation des données et les analyses complexes, leur permettant de travailler ensemble pour identifier et communiquer des informations cruciales qui peuvent avoir un impact tangibles sur la performance globale, et ce, de manière extrêmement efficace en termes de temps.
En libérant le potentiel technologique, les entreprises disposent d’une autre ressource dans leur arsenal pour améliorer l’accès et l’utilisation des données. Cela peut finalement être un changement de donne puissant dans la façon dont elles collaborent aussi bien en interne qu’avec des partenaires externes. En exploitant pleinement les insights générés par le GenBI pour guider les efforts collaboratifs, les résultats potentiels à chaque étape du partenariat peuvent être considérablement améliorés et rationalisés. En tirant parti de cette technologie, les entreprises peuvent se donner un avantage concurrentiel distinct.