Le plan de 90 jours pour devenir AI-Native lorsque vous n’avez pas de budget de transformation

Lorsque j’ai écrit sur la différence entre utiliser l’IA et être natif de l’IA, la réponse la plus fréquente des dirigeants a été une objection polie : la distinction est réelle, mais repenser la manière dont le travail se déroule est un luxe réservé aux entreprises disposant de budgets de transformation.

Je passe ma vie professionnelle dans les limites de ces budgets, et la plupart de ce qu’ils achètent consiste en la destruction coûteuse d’habitudes formées lorsque l’entreprise était petite. Un fondateur n’a encore rien à défaire, c’est pourquoi le trimestre à venir vaut plus que le programme de trois ans qu’une grande entreprise financera.

Voici le plan que je mettrais en œuvre si je construisais une entreprise aujourd’hui sans budget au-delà de mon propre calendrier. En 90 jours, sans nouveau logiciel ni aide extérieure, vous pouvez faire les trois choses qui différencient une entreprise native de l’IA d’une entreprise qui utilise simplement l’IA : écrire comment le travail se déroule réellement, s’approprier vos données et repenser qui décide et ce qui est mesuré.

Pourquoi les grandes entreprises paient pour votre trimestre

En juin, Genpact et HFS Research ont publié une enquête auprès de plus de 2 000 cadres supérieurs, et 85 % d’entre eux ont déclaré que la dette accumulée des entreprises – c’est-à-dire des processus non documentés, des données inutilisables, des systèmes vieillissants et des personnes non préparées – limite la valeur qu’elles tirent de l’IA. Les chercheurs estiment la valeur piégée dans le Global 2000 à environ 18 000 milliards de dollars, ont constaté que seulement 33 % des données d’entreprise sont prêtes pour l’IA et ont estimé que les processus inefficaces ou manuels consomment environ 40 % de la semaine d’un employé type. Plus de la moitié de ces entreprises n’ont aucune initiative financée pour résoudre ce problème.

Chaque élément de cette liste est une habitude avant d’être un héritage. Personne ne décide d’avoir des processus non documentés ; ils ne sont pas écrits à mesure que l’entreprise se développe, et l’enquête mondiale McKinsey publiée cette année a révélé que près des trois quarts des acteurs les plus performants en IA ont fondamentalement repensé leurs flux de travail, contre environ un quart du reste, tandis que la part des petites organisations qui font évoluer les agents d’IA est restée stable à 22 %. L’écart entre les deux groupes n’est pas une question de dépenses ni d’accès aux modèles. Il s’agit d’une refonte, et la refonte est la moins chère avant que les habitudes ne soient prises.

Les 30 premiers jours : notez comment le travail se déroule réellement

Choisissez un processus qui touche directement les revenus, comme le devis à l’encaissement, l’intégration des clients ou les retours, et résistez à l’envie d’en choisir trois à la fois. Asseyez-vous avec les personnes qui le gèrent et demandez-leur de raconter le chemin réel, y compris la feuille de calcul que personne n’admet, l’approbation coincée dans une boîte de réception et l’exception gérée de mémoire, car le processus documenté et celui qui s’exécute réellement sont rarement le même document.

Marquez ensuite chaque étape comme une production ou un jugement. La production est la rédaction, la collecte, la comparaison et la synthèse qu’un modèle peut de plus en plus performant ; le jugement est la décision, la priorisation et la prise de responsabilités qu’un humain doit assumer. Au jour 30, vous devriez détenir une carte d’une page qu’une nouvelle recrue pourrait suivre dès son premier matin, et si une nouvelle recrue peut la suivre, un modèle le peut aussi. Un processus que personne ne peut décrire est un processus qu’aucun modèle ne peut exécuter et qu’aucun auditeur ne peut défendre.

Jours 31 à 60 : Prenez possession de vos données avant qu’elles ne vous appartiennent

Avec la carte en main, tracez où se trouvent les informations de chaque étape et attendez-vous à les trouver dispersées dans trois outils, plusieurs boîtes de réception et un disque personnel. Pour chaque domaine important (c’est-à-dire client, produit, prix, statut et date), nommez un seul propriétaire et convenez d’une seule définition, car les entreprises avec lesquelles je travaille en Amérique, en Europe, en Australasie et au Japon dépensent des fortunes pour redécouvrir ce qui compte en tant que client actif, une question que vous pouvez régler en un seul après-midi.

Vérifiez ensuite les sorties. Ouvrez tous les outils pour lesquels vous payez et confirmez que vos données peuvent les laisser, dans leur intégralité, dans un format utilisable, selon votre emploi du temps – et si ce n’est pas le cas, c’est le premier renouvellement à renégocier. Les données que vous ne pouvez pas exporter sont des données que vous louez, et une entreprise qui loue son propre contexte n’est pas native de l’IA, quel que soit le nombre de modèles auxquels elle souscrit.

Jours 61 à 90 : repenser qui décide et ce qui est mesuré

Revenez aux étapes de jugement sur votre carte et donnez à chacune un nom, une définition de ce à quoi ressemble un bon résultat et une règle claire à respecter lorsqu’un humain examine avant que quoi que ce soit n’atteigne un client. Ensuite, examinez attentivement les approbations qui restent, car la plupart des chaînes d’approbation sont une pauvreté informationnelle déguisée, et une fois que les données du mois dernier sont visibles par tout le monde, beaucoup d’entre elles ne survivent que par habitude.

Enfin, supprimez les métriques qui mesurent l’outil et installez celles qui mesurent l’entreprise. Basez-vous sur le temps de cycle, le coût de service et le délai d’exécution du processus choisi au jour 61, mesurez à nouveau le jour 90 et laissez la différence, plutôt que le nombre de licences, vous indiquer si quelque chose a changé. D’après mon expérience, le premier processus entièrement repensé rapporte plus que les 10 premiers pilotes réunis, car un pilote prouve qu’un modèle fonctionne, et une refonte prouve que l’entreprise fonctionne.

Que faire le jour 91

Trois mouvements se succèdent. Tout d’abord, exécutez le même trimestre sur le processus suivant, car la méthode se compose et la deuxième carte prend la moitié du temps. Deuxièmement, achetez des outils seulement maintenant, puisque vous pouvez enfin spécifier ce qu’un outil doit faire et mesurer ce qu’il a fait. Troisièmement, faites de cette habitude une condition de croissance, afin que chaque nouvelle recrue hérite d’une carte et que chaque nouveau fournisseur réussisse le test d’exportation avant la signature d’un contrat.

En août, j’ai proposé un test : si tous les modèles disparaissaient le lundi matin, votre entreprise le remarquerait-elle ? Voici le test compagnon une fois que vous aurez exécuté ce trimestre : si vous embauchiez 10 personnes le lundi matin, sauraient-elles mardi comment se déroule le travail ? Les entreprises qui dépensent des milliards rachètent le trimestre qui vous reste, et le seul budget de transformation nécessaire est la discipline nécessaire pour le dépenser.

Lorsque j’ai écrit sur la différence entre utiliser l’IA et être natif de l’IA, la réponse la plus fréquente des dirigeants a été une objection polie : la distinction est réelle, mais repenser la manière dont le travail se déroule est un luxe réservé aux entreprises disposant de budgets de transformation.

Je passe ma vie professionnelle dans les limites de ces budgets, et la plupart de ce qu’ils achètent consiste en la destruction coûteuse d’habitudes formées lorsque l’entreprise était petite. Un fondateur n’a encore rien à défaire, c’est pourquoi le trimestre à venir vaut plus que le programme de trois ans qu’une grande entreprise financera.

Voici le plan que je mettrais en œuvre si je construisais une entreprise aujourd’hui sans budget au-delà de mon propre calendrier. En 90 jours, sans nouveau logiciel ni aide extérieure, vous pouvez faire les trois choses qui différencient une entreprise native de l’IA d’une entreprise qui utilise simplement l’IA : écrire comment le travail se déroule réellement, s’approprier vos données et repenser qui décide et ce qui est mesuré.