Dans la hâte d'adopter les agents d'IA, les organisations du monde entier parient sur la promesse de gains de productivité et de rentabilité inégalés. De l'automatisation des tâches routinières à la fourniture d'une aide intelligente à la prise de décision, l'engouement pour l'IA est tangible.
Mais toute technologie émergente s'accompagne d'une question de sens économique : comment s'assurer que la mise en œuvre d'agents d'intelligence artificielle produit des résultats tangibles ?
Le dilemme économique : mesurer le retour sur investissement des agents d'IA
Lorsqu'elles planifient le déploiement d'un agent d'IA ou une validation de principe (POC), les organisations doivent disposer d'une stratégie claire pour en mesurer l'impact. Dans le cas contraire, le risque de surpayer les agents d'IA, malgré les promesses de gains d'efficacité, devient réel. Le principal défi consiste à trouver un moyen de responsabiliser les fournisseurs d'agents d'IA et de s'assurer que l'investissement génère réellement une valeur supérieure à son coût.
C'est là que Process Intelligenceen particulier l'exploration des tâchesdevient un atout crucial. L'exploration des tâches est une technologie révolutionnaire qui offre une vision claire de la manière dont les gens exécutent leurs tâches dans divers environnements numériques. C'est un pont entre les promesses abstraites de l'IA et les mesures commerciales tangibles, fournissant les données nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
Exploration des tâches : une image holistique des flux de travail
L'exploration des tâches est conçue pour enregistrer et analyser la manière dont le travail est effectué à travers les applications, y compris les ordinateurs de bureau, les applications web, les ERP, les CRM, les portails web et les outils de communication. Cette capacité donne aux organisations une vue d'ensemble de l'état actuel de leurs processus d'entreprise. Essentiellement, elle permet aux entreprises de créer une base de performance à laquelle elles pourront se comparer une fois que les agents d'IA seront en action.
En termes simples, l'exploration des tâches capture des données sur la manière dont les tâches sont exécutées, le temps nécessaire, les erreurs commises et d'autres indicateurs clés de performance, créant ainsi une image holistique des flux de travail des employés. Pour ce faire, on surveille les interactions des utilisateurs, les clics, les frappes et les modifications du système afin d'identifier les tendances, les goulets d'étranglement et les possibilités d'amélioration. Grâce à cette approche, les organisations peuvent évaluer non seulement la vitesse d'exécution des tâches, mais aussi la précision, la productivité et l'efficacité globale des processus de travail.
Établir un point de référence avec l'exploration des tâches
Avant de déployer des agents d'IA, la première étape pour mesurer leur impact est d'établir un point de référence. Les outils d'exploration des tâches des plateformes de Process Intelligence telles que ProcessMaker Process Intelligence permettent d'enregistrer les principales mesures des flux de travail des employés sur une période définie. Ces mesures peuvent inclure
- Temps moyen consacré aux tâches de routine
- Nombre d'erreurs ou de corrections effectuées
- Nombre d'applications utilisées dans un processus donné
- Temps passé à naviguer entre différents systèmes
- Fréquence et types de communications liées à la tâche
Une fois ces données collectées, l'organisation peut les classer par équipe, par département ou même par employé. L'objectif est de créer un instantané "avant l'IA" qui définisse clairement l'état actuel des performances.
Capture d'écran : exemples de données collectées sur la plateforme ProcessMaker Process Intelligence
L'approche du test A/B : groupe A vs. groupe B
Une fois le point de référence établi, les organisations peuvent passer à la phase de test en utilisant une approche de test A/B. Cette approche consiste à diviser les employés en deux groupes. Cette approche consiste à diviser les employés en deux groupes :
- Le groupe A est le groupe de contrôle dans lequel les travailleurs continuent à effectuer les tâches comme auparavant.
- Le groupe B est le groupe expérimental dans lequel les travailleurs sont assistés par des agents d'intelligence artificielle.
Ce test A/B aide les organisations à comparer l'impact des agents d'IA dans des conditions réelles. Les outils d'exploration des tâches peuvent continuer à surveiller les indicateurs clés de performance dans les deux groupes, en recueillant des données telles que :
- Temps d'exécution des tâches dans chaque groupe
- Taux d'erreur avant et après l'intervention d'un agent d'intelligence artificielle
- Gain de temps et réduction des étapes inutiles
- Amélioration de l'efficacité de la communication
En comparant ces deux groupes, les entreprises peuvent mesurer précisément les changements apportés par les agents d'IA. Cette analyse comparative permet aux parties prenantes de voir où se situent les gains d'efficacité et de déterminer s'ils l'emportent sur les coûts de mise en œuvre.
Principaux avantages de l'exploration des tâches dans la mise en œuvre d'agents d'intelligence artificielle
Voici quelques-uns des principaux avantages de l'utilisation de l'exploration des tâches pour les déploiements d'agents d'IA :
- Des décisions fondées sur des données. L'exploration des tâches fournit des données quantitatives sur les performances des employés, ce qui permet aux dirigeants de faire des choix éclairés basés sur des chiffres concrets plutôt que sur de vagues promesses.
- Responsabilité des fournisseurs. Les fournisseurs d'IA promettent souvent une efficacité accrue, mais l'exploration des tâches permet aux entreprises de suivre les performances réelles et de tenir les fournisseurs pour responsables si les améliorations promises ne sont pas au rendez-vous.
- Optimisation continue. Au-delà des tests A/B initiaux, l'exploration des tâches peut être utilisée pour suivre en permanence les performances et identifier de nouveaux domaines d'optimisation ou des déploiements supplémentaires d'IA.
- Réduction des frais généraux. Lorsqu'elles disposent de données claires, les organisations peuvent réduire les investissements inutiles dans l'IA, en se concentrant uniquement sur les solutions qui apportent une valeur réelle et mesurable.
Un exemple concret
Imaginons une organisation qui déploie un agent d'IA pour gérer les tâches d'assistance à la clientèle. Avant de déployer l'IA, l'entreprise utilise l'exploration des tâches pour recueillir des données sur le temps que les employés passent à répondre aux demandes, sur le nombre d'applications différentes qu'ils utilisent et sur la note moyenne de satisfaction des clients.
Après avoir déployé l'agent d'intelligence artificielle dans le groupe B, l'organisation constate que les délais d'exécution des tâches ont diminué de 40 %, que les taux d'erreur ont baissé de 20 % et que les taux de satisfaction des clients ont augmenté. Par ailleurs, l'agent d'intelligence artificielle a réduit la dépendance des employés à l'égard de certains outils, en regroupant les tâches dans une seule interface et en économisant des heures de passage d'un système à l'autre.
Ces données claires et quantifiables justifient l'investissement dans l'IA, en prouvant que les gains d'efficacité dépassent largement les coûts. Dans le cas contraire, l'entreprise pourrait reconsidérer sa stratégie de déploiement de l'IA ou renégocier les conditions avec le fournisseur.
Conclusion
Les agents d'IA ont un immense potentiel pour révolutionner le travail des cols blancs, mais il est crucial de mesurer leur impact. L'exploration des tâches permet aux organisations de mener des tests A/B qui comparent les gains d'efficacité avant et après la mise en œuvre de l'IA. En tirant parti d'outils tels que ProcessMaker Process Intelligenceles entreprises peuvent établir une référence claire, mettre en œuvre l'IA dans des domaines stratégiques et suivre les résultats en continu.
En fin de compte, il ne suffit pas de faire confiance aux promesses des fournisseurs d'IA. L'objectif devrait être de mesurer les gains, de demander des comptes aux fournisseurs et de s'assurer que les améliorations de l'efficacité dépassent les coûts. L'exploration des tâches est la clé pour atteindre ce niveau de clarté et prendre des décisions économiquement rationnelles à l'ère de l'IA.
