Pourquoi chaque parcours d'IA a besoin de son propre moment Google Maps

Par Oluwole Akinwale, Directeur, Professional Services

J'apprends encore à connaître mon nouveau quartier. Comme je ne conduis pas encore en ville, j'utilise des taxis pour aller là où je dois me rendre. De temps en temps, le chauffeur me dit avec assurance : “ Je connais le chemin. ” Parfois c'est vrai. Parfois non. Plus d'une fois, un chauffeur a raté un virage, a pris la mauvaise route ou s'est retrouvé dans un endroit où je n'avais pas prévu d'aller. La destination est restée la même, mais l'itinéraire a changé. Ce qui est intéressant, c'est que même quand le chauffeur se perd, c'est toujours moi qui paie de mon temps et de mon argent.

J'ai changé d'approche depuis.

Maintenant, avant même de commencer le trajet, je saisis la destination dans Google Maps. Ce n'est pas parce que je pense que le chauffeur n'en est pas capable ; je veux juste un point de repère supplémentaire. Au fur et à mesure, je surveille l'itinéraire. Si nous manquons un virage, je peux m'en apercevoir tôt et éviter un détour coûteux. Finalement, je connaîtrai ces routes assez bien pour n'avoir plus besoin de Google Maps. D'ici là, c'est mon compagnon de confiance. Il ne conduit pas à ma place, mais il m'aide à trouver mon chemin dans des endroits que je ne connais pas encore.

Je pense que de nombreuses organisations devraient aborder l'IA de la même manière.

Aujourd'hui, de nombreuses organisations lancent leurs propres projets d'IA. Elles se tournent souvent vers des fournisseurs de technologies, des consultants, des intégrateurs de systèmes ou de nouveaux spécialistes de l'IA pour obtenir de l'aide. La plupart de ces partenaires possèdent une véritable expérience et de réelles compétences. Mais l'IA évolue rapidement et personne n'a de plan parfait.

Certains partenaires peuvent suggérer des technologies qui ne conviennent pas vraiment. D'autres peuvent ne pas se rendre compte de la complexité du travail. Parfois, les projets ou les personnes perdent même de vue leurs objectifs initiaux. La destination reste peut-être accessible, mais les faux pas peuvent coûter cher.

Et tout comme lors de mes courses en taxi, c'est l'organisation, et non le conducteur, qui finit par payer. Les coûts se traduisent par des projets retardés, de l'argent gaspillé, des opérations lentes, des employés mécontents ou des opportunités manquées de rivaliser.

C'est pourquoi les organisations ont besoin de leur propre version de “ Google Maps ”.”

Cela ne signifie pas que vous devez devenir un expert en IA immédiatement. Cela signifie qu'il faut avoir un plan clair, savoir à quoi ressemble le succès avant d'acheter une quelconque technologie, développer suffisamment de compétences au sein de votre équipe pour poser de bonnes questions et toujours vérifier si vos choix vous rapprochent de votre objectif.

Votre stratégie en matière d'intelligence artificielle devrait être votre système de navigation. Elle vous offre un moyen de vérifier chaque recommandation, investissement et décision avant d'aller de l'avant :

• Est-ce que cela nous mène là où nous avions dit vouloir aller ?
• Nous sommes-nous éloignés du problème commercial que nous cherchions à résoudre ?
• Ajoutons-nous de la complexité sans créer de valeur ?

Ces moments ressemblent à la prise de conscience que l'on vient de rater un tournant crucial. Mais autre chose se produit avec le temps.

À mesure que les organisations acquièrent de l'expérience, elles dépendent moins de l'aide extérieure. Les équipes développent leurs propres capacités en matière d'intelligence artificielle. Les dirigeants apprennent à mieux distinguer les véritables opportunités du battage médiatique. Ils apprennent quels projets créent de la valeur, quels fournisseurs posent des questions pertinentes et quels raccourcis mènent généralement à des erreurs coûteuses. Avec le temps, elles finissent par connaître les chemins.

Les conseillers externes restent précieux, tout comme les chauffeurs de taxi expérimentés. Mais aujourd'hui, les organisations ne se contentent plus de leur faire aveuglément confiance. Elles naviguent avec assurance, soutenues par leur propre compréhension du terrain.

C'est peut-être l'une des leçons les plus négligées de la transformation par l'IA.

L'objectif n'est pas d'éliminer l'expertise externe. L'objectif est de développer suffisamment de compétences au sein de votre organisation pour que vous sachiez toujours si vous êtes sur la bonne voie et quand il est temps de vous exprimer et de dire : “ Nous avons raté le virage. ”

Notre récent Enquête de référence sur l'automatisation 2026 Jitterbit AI ont montré que l'IA produit des résultats mesurables, mais que la planification a été essentielle à la réussite des répondants. En d'autres termes, alors que votre organisation entame la prochaine phase de son parcours dans l'IA, il est important de développer votre propre version de ’ Google Maps “ pour vous assurer que, même avec des partenaires de confiance au volant, vous savez quand vous avez raté un virage.