Jusqu'à quel point est-il trop tard pour adopter l'IA ?

Combien de temps faut-il attendre ? 

L'adoption de l'IA, comme toute technologie, est un équilibre. Intégrer les capacités d'IA en premier peut donner aux entreprises un avantage sur leurs concurrents. Dans le même temps, les nouvelles technologies entraînent des changements organisationnels qui peuvent être coûteux. En raison de la complexité des chaînes d'approvisionnement, les entreprises doivent s'assurer que la période de transition vaut l'investissement. 
Ils attendent donc le bon moment pour investir.

Il y a de bonnes raisons d'éviter de se précipiter vers de nouvelles solutions sans plan. Mais l'inaction a aussi un coût. Et à mesure que la technologie de l'IA évolue, ce coût devient de plus en plus élevé pour les responsables de la chaîne d'approvisionnement. Des coûts qui pourraient devenir insurmontables avant que nous ne nous en rendions compte. Voyons pourquoi et comment les prévenir par une action stratégique. 

L'attentisme est de mise pour les modèles économiques simples 

Les modèles économiques simples, les entreprises qui peuvent utiliser des solutions prêtes à l'emploi, peuvent se permettre d'attendre et de voir. Les chaînes d'approvisionnement ont besoin de solutions capables de s'adapter à leurs complexités tout en les menant vers l'agilité et l'efficacité. 

Alors que les systèmes d'IA puissants s'adapteront aux nuances de la chaîne d'approvisionnement, plus tôt une entreprise investira dans les technologies, plus vite elle commencera à voir le retour sur investissement. Les avantages ne se manifestent pas seulement dans les résultats financiers. Tout, des opérations d'entreposage au recrutement de talents de premier plan, sera affecté par l'attitude d'une entreprise à l'égard de l'IA et d'autres technologies émergentes. 

Sur un marché mondial et concurrentiel, les entreprises ont besoin d'un maximum d'avantages. Dans les meilleures conditions, en l'absence de perturbations ou d'incertitude économique, les salariés ont l'impression de rattraper une grande partie de leur travail quotidien. Si c'est sur cette base que tout le monde travaille, l'attentisme est beaucoup plus préjudiciable qu'utile. 

Il est plus facile de combler les lacunes en matière de connaissances à un stade précoce

Malgré l'intérêt croissant pour les capacités de l'IA, les équipes dirigeantes hésitent à investir en l'absence d'une personne dans leur organisation qui peut être considérée comme un expert en IA. En règle générale, cette philosophie est prudente et sage. Cependant, en ce qui concerne les solutions d'IA, l'expérience est le moyen le plus facile d'acquérir de l'expertise. 

L'utilisation des outils, l'expérimentation de différents cas d'utilisation et la collaboration avec des partenaires technologiques constituent le meilleur moyen de combler le déficit de connaissances et de s'assurer que l'entreprise tire le meilleur parti de ses investissements. 

De plus, lorsque les employés constatent que leur entreprise investit dans des outils qui leur permettent d'acquérir des compétences et les préparent à un avenir prospère, ils sont plus enclins à rester dans l'entreprise. Les connaissances historiques et tacites des employés de longue date permettent à l'IA d'apprendre à partir de données de meilleure qualité et plus pertinentes. 

Bien entendu, aucune entreprise n'a besoin d'un expert pour faire fonctionner les outils d'IA. Mais investir dans les employés actuels pour qu'ils deviennent des experts n'est jamais un mauvais investissement.