Lorsque nous pensons aux technologies les plus disruptives et populaires qui ont gagné du terrain dans le monde des affaires, il est impossible de ne pas considérer l'intelligence artificielle comme l'un des principaux outils. Et ce n'est pas un hasard, car l'étude « L'État de l'IA au début de 2024 : une adoption massive de l'IA générative commence à générer de la valeur », réalisée par McKinsey, révèle que 72 % des entreprises utilisent déjà l'IA. L'enthousiasme est principalement alimenté par la possibilité d'éliminer les tâches répétitives grâce à l'automatisation, optimisant ainsi le temps des professionnels, qui peut être consacré à des activités de plus grande valeur et de plus grande importance, réduisant les coûts et augmentant l'efficacité.
Cette frénésie peut faire en sorte que les gestionnaires qui n'ont pas encore adopté cette technologie se sentent désavantagés. Dans des marchés hautement compétitifs, il est courant de rechercher des solutions innovantes afin que les organisations se démarquent et atteignent le succès. Cependant, il est crucial que les gestionnaires réfléchissent de manière stratégique avant d'adopter de nouvelles technologies, en évitant les décisions précipitées qui ne cherchent qu'à donner l'apparence de l'innovation. Il est nécessaire de garantir que l'acceptation de ces solutions soit alignée avec les besoins réels de l'entreprise et que l'on comprenne comment elles peuvent réellement stimuler la croissance.
L'adoption doit être soigneusement étudiée, car toute modification dans le quotidien de travail implique des changements dans les processus, les structures organisationnelles et la culture, ce qui demande autant de temps que de ressources.
Pour soutenir la prise de décision, des spécialistes comme Alexandre Nascimento, chercheur au MIT, présentent des études qui peuvent être fondamentales dans le développement d'un plan d'IA pour l'entreprise. Un exemple est le modèle AI2M (Modèle d'Intention d'Adoption de l'Intelligence Artificielle), créé par lui, qui considère cinq facteurs principaux influençant l'intention d'intégration de l'IA : les conditions facilitatrices, qui évaluent si l'utilisateur croit avoir les ressources nécessaires pour utiliser l'IA ; l'attente de performance, qui mesure si l'utilisateur croit que l'IA améliorera ses performances au travail ; l'attente d'effort, qui reflète la perception de l'utilisateur sur la difficulté d'apprendre et d'utiliser l'IA ; l'auto-efficacité, qui est la confiance de l'utilisateur en sa capacité à utiliser l'IA ; et l'influence sociale, qui évalue la pression perçue de la part d'autres personnes pour adopter l'IA.
De manière plus généraliste, ces décideurs doivent considérer le scénario suivant : quel est le problème auquel je suis confronté et comment l'IA peut-elle aider à le résoudre, plutôt que d'adopter l'approche inverse, qui serait de décider de mettre en œuvre l'IA sans considérer où et comment elle sera appliquée. Ces questionnements n'ont pas pour but de présenter une vision négative de l'intégration de l'IA, car il est évident à quel point elle peut bénéficier aux processus de travail. Au lieu de cela, l'objectif est de souligner que l'IA doit être considérée comme un outil, et non comme la solution miracle, comme l'enthousiasme et le battage médiatique souvent suscités par l'attention fréquente des médias peuvent le faire croire. Ainsi, les organisations peuvent maximiser les avantages de l'IA et garantir une transformation efficace.
