L’intelligence artificielle générative (GenAI) est en passe de révolutionner le secteur high-tech, offrant de nombreuses opportunités pour les entreprises du domaine. En effet, 77 % des cadres du secteur high-tech voient la GenAI comme un levier clé de leur stratégie de réinvention, souligne une récente étude menée par Accenture, dont je suis le responsable mondial de l’industrie des semi-conducteurs. Pourtant, seuls 58 % d’entre eux la considèrent comme un contributeur majeur à la croissance des revenus. Ce manque de cohérence peut s’expliquer par une méconnaissance de la GenAI et de sa façon d’intégrer la technologie pour favoriser la croissance des revenus.
Dans un précédent article, j’ai abordé les cas d’utilisation et les meilleures pratiques de la GenAI pour que les entreprises high-tech commencent à adopter cette technologie. Dans ce nouvel article, je vais approfondir le potentiel qu’offre la GenAI pour transformer l’ensemble de la chaîne de valeur du secteur high-tech et les préceptes à suivre pour mettre en œuvre avec succès cette technologie révolutionnaire.
De la transformation de la chaîne de valeur à la stimulation de la croissance des revenus, les possibilités d’appliquer l’intelligence artificielle générative dans les entreprises high-tech sont nombreuses. Les chaînes d’approvisionnement high-tech sont très complexes, et la moindre perturbation peut avoir des répercussions mesurées en mois. Grâce aux grands modèles de langage (LLM), il est possible d’améliorer la résilience de la chaîne d’approvisionnement en effectuant des diligences préalables et une gestion contractuelle de bout en bout, tout en offrant aux parties prenantes la visibilité nécessaire pour réagir beaucoup plus rapidement.
Il est également possible d’améliorer la productivité d’une opération de fabrication en utilisant l’intelligence artificielle générative pour le prototypage rapide et la conception de produits lors de la production initiale, ainsi qu’en utilisant des données synthétiques pour améliorer la qualité, réduire les déchets ou accroître l’efficacité en identifiant les pannes et les goulets d’étranglement dès le début. Plus bas dans la chaîne de valeur, les techniciens sur le terrain peuvent bénéficier d’informations contextualisées pour les aider à accomplir leur travail plus rapidement et avec plus de précision.
Cependant, les avantages ne se limitent pas à l’optimisation des opérations, ils peuvent également contribuer à la croissance des revenus. Les équipes commerciales, par exemple, peuvent utiliser des assistants AI pour fournir les informations les plus actuelles et pertinentes sur les clients, allant des communications récentes sur différents canaux aux transactions passées et aux intentions déclarées, améliorant ainsi efficacement les conversions d’opportunités. De même, les interactions de support client peuvent être transformées en opportunités en permettant aux assistants de proposer de nouveaux services pertinents pour la vente croisée et l’augmentation de la valeur client. Ces avantages peuvent s’étendre aux organisations en aval en fournissant des informations approfondies pour guider les managers de la réussite client et les partenaires PME.
Créer un écosystème solide autour de l’IA
Une approche écosystémique peut donner d’excellents résultats, comme le montre l’industrie des semi-conducteurs et son modèle fabless, ou comment les entreprises de logiciels et de plateformes ont mis à profit les investissements de l’industrie des télécommunications pour prospérer. Étant donné que la mise en place d’offres AI est une entreprise colossale, coûteuse et nécessitant une infrastructure étendue, je recommande vivement aux entreprises high-tech de créer un écosystème intentionnel qui exploite les forces de chaque partie prenante et se protège contre les risques. Et la bonne nouvelle est que cela se met déjà en place.
Par exemple, nous avons aidé Intel à construire des kits de référence AI téléchargeables à partager avec la communauté open-source, permettant aux développeurs d’optimiser rapidement le code pour répondre aux exigences croissantes des charges de travail en AI. En 15 mois seulement, l’équipe conjointe a formé environ 220 développeurs sur le potentiel de l’analytique AI en entreprise. De même, HPE a élargi son portefeuille GreenLake en s’associant à la société allemande AI Aleph Alpha pour proposer GreenLake for LLM. Cela permet aux clients de créer leurs propres modèles AI en utilisant leurs propres données sans avoir à payer pour des supercalculateurs, car l’offre fonctionne sur les supercalculateurs Cray XD de HPE, qui ont une architecture native de l’IA.
5 Impératifs Pour la Mise en Œuvre
• Axer sur le talent et réinventer la façon dont vos collaborateurs travaillent en adaptant des modèles opérationnels adaptés à l’ère de la GenAI, avec un fort accent sur le développement des talents et l’apprentissage continu. Développer des compétences dans toutes les fonctions pour comprendre pleinement l’impact de l’intelligence artificielle générative sur les individus et développer les capacités pour leur fournir l’apprentissage continu nécessaire pour adopter pleinement la GenAI jouera un rôle clé dans la façon dont la technologie est accueillie.
• Diriger de manière responsable en abordant l’IA de manière intentionnelle et stratégique. Veiller à ce que toutes les actions en matière d’IA, de la conception au déploiement et à l’utilisation au sein de l’organisation, apportent de la valeur tout en étant conscient des risques liés à l’IA, tels que le biais ou la violation de la propriété intellectuelle et de la confidentialité des données. Cela signifie examiner de près les données utilisées par vos modèles et effectuer des tests approfondis avant de déployer des solutions.
• Mettre en place un cœur numérique permettant aux LLM, générant des textes cohérents et de qualité lors de la communication avec les utilisateurs. modernisez l’infrastructure technologique
planifiez une réinvention continue
Se concentrer sur la valeur en évitant les cas d’utilisation cloisonnés et en priorisant les capacités métier sur l’ensemble de la chaîne de valeur en fonction du retour sur investissement. La valeur client doit être au cœur de chaque capacité métier que vous choisissez de réinventer avec la GenAI. Les investissements doivent être poursuivis dans deux catégories : les investissements évidents qui offrent une efficacité radicale d’un côté, et des paris stratégiques offrant des avantages vraiment novateurs de l’autre.
En conclusion, la GenAI a le potentiel de transformer l’ensemble de la chaîne de valeur de l’industrie high-tech en optimisant les processus, en réduisant les coûts, en améliorant la satisfaction des clients et en stimulant la croissance des revenus. Alors que la technologie continue à évoluer, les entreprises high-tech qui intègrent la GenAI dans leurs opérations auront un avantage concurrentiel sur le marché en tant qu’adopteurs et promoteurs de la technologie.