L'IA révèle les fissures dans les opérations des entrepreneurs

De nombreux sous-traitants superposent l’IA sur des plates-formes logicielles qui contiennent déjà des données incomplètes, incohérentes ou déconnectées. Au lieu de résoudre les problèmes opérationnels, l’IA les expose souvent : révélant des lacunes dans les flux de travail, les rapports et l’utilisation quotidienne du système qui existent depuis des années.

« L'IA reflète tout ce que vous lui donnez », a expliqué Benbrook. « Si vos données sont désordonnées, incohérentes ou incomplètes, le résultat le sera également, simplement habillé pour paraître convaincant. »

Avant que les entrepreneurs n’investissent dans l’IA, affirme-t-elle, ils devraient d’abord évaluer si leurs processus, logiciels et données existants sont prêts à la prendre en charge. Plumbing & Mechanical s'est entretenu avec Benbrook sur l'importance des données propres, les erreurs les plus courantes commises par les entrepreneurs lors de l'adoption de l'IA et les étapes fondamentales que les entreprises devraient suivre avant d'ajouter une autre couche de technologie à leurs opérations.

Quand l’IA révèle les fissures

Plutôt que résoudre inefficacités opérationnelles, IA amplifie eux. Les entrepreneurs qui espèrent améliorer leurs performances en ajoutant simplement un autre logiciel à leur processus se retrouvent souvent confrontés à d'autres problèmes : des informations inexactes, des systèmes déconnectés et des flux de travail incohérents qui produisent des recommandations tout aussi peu fiables.

« De nombreux entrepreneurs tentent d'ajouter l'IA à des systèmes désorganisés et s'attendent à de meilleurs résultats », a expliqué Benbrook. « En réalité, cela ne fait qu'accroître la confusion. Vous obtenez des informations auxquelles vous ne pouvez pas faire confiance et des prédictions qui s'effondrent dans la pratique. »

Parmi les problèmes les plus courants qu'elle constate figurent la saisie de données incohérentes, les dossiers clients en double ou contradictoires et les indicateurs de performance clés inexacts. Bien que ces problèmes puissent déjà exister au sein du CRM, du logiciel de répartition ou de la plateforme comptable d'une entreprise, l'IA les fait ressortir car elle dépend de données claires et structurées pour fonctionner efficacement.

Le résultat est une technologie qui semble intelligente à première vue, mais qui peine à fournir une valeur commerciale réelle et significative.

« Les données incohérentes ou incomplètes se traduisent principalement par des recommandations peu fiables », a déclaré Benbrook. « Si les entrées sont désordonnées, l'IA commence à combler des lacunes ou à mélanger des informations contradictoires. Le résultat peut paraître soigné, mais il est souvent erroné. »

Ces résultats inexacts peuvent avoir un effet d’entraînement dans toute votre organisation. Les entrepreneurs peuvent commencer à remettre en question les projections de coûts, les recommandations de planification ou les suggestions de planification des ressources générées par l’IA. Au lieu d’accroître la confiance et l’efficacité, la technologie crée du travail supplémentaire puisque les employés doivent désormais revérifier les rapports avant d’agir en conséquence.

Cette incertitude peut également ralentir l’adoption. « Lorsque les gens voient de mauvais résultats, ils cessent de s'y fier », a déclaré Benbrook.

Elle pense que l’IA révèle également un autre problème qui affecte discrètement de nombreuses entreprises sous-traitantes depuis des années : les logiciels sous-utilisés. « De nombreux entrepreneurs n'utilisent déjà pas pleinement les systèmes pour lesquels ils paient », a-t-elle déclaré. « L'IA met rapidement en lumière ce problème. Si les données sous-jacentes sont incomplètes ou incohérentes, l'IA a des difficultés, ce qui révèle les lacunes dans la façon dont le logiciel est utilisé au quotidien. »

En termes simples, l’IA n’est pas une solution magique aux processus médiocres. Si les systèmes d’entreprise existants ne produisent pas d’informations fiables aujourd’hui, l’ajout de l’IA ne créera pas soudainement de meilleures informations demain. Au lieu de cela, cela rendra simplement plus visibles les faiblesses opérationnelles existantes.

Jeter les bases du succès de l’IA

Alors, tu sais quoi pas faire. Mais comment utiliser efficacement l’IA ?

Selon Jenny Benbrook, la solution n'est pas d'acheter davantage de logiciels, mais de renforcer les bases déjà en place.

« Avant d'ajouter l'IA, les entrepreneurs doivent mettre en place quelques principes fondamentaux », a-t-elle déclaré. « Données propres et complètes. Systèmes connectés. Flux de travail clairs. Propriété et responsabilité. »

Cela commence par s’assurer que les données sur les clients, les tâches et les finances sont exactes et complètes. Les enregistrements en double, les informations manquantes et les données contradictoires créent des problèmes administratifs, réduisant la qualité de chaque recommandation générée par une plateforme d'IA.

L’intégration du système est tout aussi importante. De nombreux entrepreneurs utilisent plusieurs plates-formes logicielles pour la répartition, la comptabilité, la gestion de la relation client et la gestion de projet… Mais si ces systèmes ne communiquent pas entre eux, l'IA ne voit qu'une partie de l'entreprise, et non une vision complète.

Benbrook souligne également l'importance des flux de travail standardisés. Si les employés saisissent les informations différemment les uns des autres ou utilisent les logiciels de manière incohérente, les données obtenues deviennent peu fiables. Attribuer une responsabilité claire au maintien de la qualité des données permet de garantir que les informations restent exactes.

Pour les entrepreneurs se sentant poussés à adopter l’IA, Benbrook recommande de procéder à une évaluation honnête avant d’investir dans une nouvelle technologie.

« Commencez par l'essentiel, pas par le buzz », a-t-elle déclaré.

Elle encourage les propriétaires d’entreprise à se poser plusieurs questions :

• Faisons-nous confiance à nos données ?

• Nos systèmes sont-ils connectés ?

• Nos flux de travail sont-ils cohérents ?

• Utilisons-nous pleinement les logiciels dont nous disposons déjà ?

« Si la réponse à la plupart de ces questions est non », a déclaré Benbrook, « c'est le signe que vous réagissez à la tendance et que vous n'êtes pas prêt à y faire face ».

Elle propose un test supplémentaire : vos systèmes actuels peuvent-ils déjà fournir des informations commerciales claires et fiables ? Sinon, il est peu probable que l’ajout de l’IA change cela.

Commencez petit, puis évoluez

Aux entrepreneurs qui découvrent des lacunes dans leurs opérations, Benbrook conseille de résister à la tentation de tout remanier en même temps.

Concentrez-vous plutôt sur l’amélioration d’un flux de travail du début à la fin.

« Choisissez quelque chose de simple mais important, comme le coût du travail ou la classification des appels, et assurez la cohérence de ce processus », a-t-elle déclaré. « Nettoyez les données, assurez-vous que tout le monde les saisit de la même manière et confirmez qu'elles circulent correctement entre les systèmes. »

La création réussie d’un flux d’informations propre et fiable fournit un modèle qui peut être appliqué ailleurs dans l’entreprise.

« L'objectif n'est pas de tout refondre d'un coup », a déclaré Benbrook. « Il s'agit de prouver que vous pouvez créer un flux de données propre et fiable. Une fois celui-ci en place, vous pouvez vous développer à partir de là. »

Alors que l’IA continue de prendre de l’ampleur dans le secteur de la sous-traitance, Benbrook estime que les entreprises qui obtiendront le plus grand retour ne seront pas nécessairement celles qui adopteront en premier les outils les plus récents. Au lieu de cela, ce seront les entreprises qui prendront le temps de construire des bases opérationnelles solides avant de superposer l’IA.

En fin de compte, l’intelligence artificielle ne remplace pas les bons processus métiers : elle en dépend. Pour les entrepreneurs, cela signifie que le chemin vers une adoption réussie de l’IA commence bien avant que la première invite ne soit saisie. Cela commence par des données propres, des systèmes connectés et des flux de travail cohérents qui permettent à la technologie de prendre en charge des décisions plus intelligentes plutôt que de simplement automatiser les problèmes existants.