Avantages de l’IA pour l’analyse commerciale

L’expérience actuelle d’introduction de l’IA et la mise en œuvre de certains développements conceptuels et de solutions pilotes, qui viennent tout juste d’être approuvées sur le marché, témoignent des avantages de l’utilisation de l’IA dans le domaine de la science des données et de l’analyse commerciale. Gartner prédit que ces deux domaines convergeront dans un avenir proche.

Selon des enquêtes auprès de chefs d’entreprise, les principaux avantages de l’utilisation de l’IA dans l’analyse de données incluent l’élimination des tâches répétitives, l’automatisation des processus de travail, l’optimisation des processus métier, une meilleure prise de décision et la génération de nouvelles orientations et idées prometteuses. Examinons de plus près chacun de ces avantages.

Élimination des tâches répétitives

C’est l’un des principaux avantages de l’introduction de l’apprentissage automatique et d’autres technologies d’IA dans les processus métier, ce qui permet aux analystes de se concentrer sur l’exécution de tâches plus créatives. Cela fait référence à l’automatisation du travail avec des données lorsque les principaux efforts pour sa recherche, sa formation et sa présentation sont effectués par Machine Intelligence, libérant du temps supplémentaire pour les employés.

Par exemple, dans le secteur financier, l’IA aide à rationaliser les processus comptables et à effectuer de manière fiable des tâches prévisibles telles que la saisie de données, le paiement et la facturation, etc., afin que les dossiers financiers soient conservés. aussi précis que possible. L’automatisation des processus aide à éliminer les erreurs humaines typiques lors du travail avec des données et fait des tâches techniques d’un employé un objet de surveillance et de contrôle, et non un objet de la production actuelle.

Les spécialistes du marketing et les analystes commerciaux peuvent également passer des tâches répétitives de collecte et d’analyse d’informations provenant de diverses sources à l’utilisation d’algorithmes et de modèles logiciels. Ces algorithmes et modèles exécutent ces tâches bien plus rapidement et plus efficacement que les humains. Cela permet aux grandes entreprises de réduire le personnel des techniciens impliquées dans les transactions automatiques et la collecte et le tri des informations. Les employés des petites entreprises et des startups peuvent, à leur tour, s’acquittent efficacement de leurs tâches. De plus, comme le montrent les recherches de Forrester, la productivité des employés augmente considérablement lorsque les tâches quotidiennes et non routinières sont automatisées.

Meilleure prise de décision

C’est un autre avantage majeur de l’utilisation de l’IA dans la science des données. Selon 84 % des participants à une enquête de Forbes Insights pour Microsoft, l’élimination des tâches répétitives et l’amélioration de la prise de décision grâce à l’IA aident les cerveaux à devenir plus créatifs et à se concentrer sur le travail intellectuel. De toute évidence, la prise de décision affecte principalement le domaine de la gestion et influence la planification stratégique, ce qui est important pour la direction et les actionnaires. Traditionnellement, les données nécessaires à la prise de décision existaient sous la forme de systèmes d’enregistrement, et leur travail incombait aux analystes et aux gestionnaires. Mais aujourd’hui, les systèmes d’intelligence sont lancés à l’aide d’algorithmes d’IA. Ils « peut offrir toutes les fonctionnalités d’un SOR tout en fournissant les données et les informations nécessaires pour prendre de meilleures décisions dans l’ensemble de l’entreprise. »

Beaucoup de ces processus nécessitent encore des analystes numériques et des gestionnaires de données, qui optimisent et vérifient les modèles et les graphiques, pour les maintenir, mais l’IA effectue elle-même le traitement des données à un niveau beaucoup plus intensif. Cette affecte la gestion des chaînes d’approvisionnement et du personnel, les prévisions d’activité, l’optimisation des coûts et le travail avec les clients et les organisations partenaires. Des circuits de prise de décision améliorés contribuent à atténuer les risques d’influence par de fausses données et à une prise de décision tardive, augmentant ainsi la précision et la rapidité du travail avec les informations.

Génération d’idées prometteuses

C’est un autre avantage clé de la mise en œuvre des technologies d’IA dans Business Analytics. Selon l’enquête déjà mentionnée de Forbes Insights, environ 41 % des personnes interrogées estiment que la capacité de l’IA à détecter les idées « invisibles » et à anticiper le contexte nécessaire pour traiter correctement les données est significative, et 45 % des personnes interrogées la considèrent comme extrêmement importante.

En d’autres termes, l’IA permet d’organiser l’information de manière alternative. Ces technologies vont au-delà de la perception humaine et voient des modèles et des anomalies dans des endroits auxquels les gens peuvent ne pas prêter attention. Le développement d’idées prometteuses passe par l’utilisation des deux schémas d’analyse de données heuristiques et le interaction multifonctionnelle de l’IA avec une variété de stockages et de bases de donnéesce qui permet de détecter des motifs non évidents.

Cette optimisation des modèles prédictifs permet de prévoir l’évolution de la demande et le besoin de nouveaux produits ou services, ainsi que ouvrir et développer des marchés fondamentalement nouveauxcomme c’était le cas avec les magasins d’applications et AirBnB.

Une particularité importante de l’utilisation de l’IA pour l’analyse est Accès 24h/24 et 7j/7 à ses résultats. Cela permet aux chefs d’entreprise de déterminer les indicateurs importants de performance de l’entreprise, de faire les ajustements nécessaires au fur et à mesure qu’ils apparaissent, de négocier les ventes, de prendre des décisions d’embauche et de levée de fonds et de conclure des ententes de partenariat, tout cela rapidement et en temps réel.

Pour rendre de telles solutions possibles, les nouveaux outils d’IA doivent se tourner entièrement vers la création de chaînes de transfert de données prometteuses et non fragmentées (Future-proof, Anti-fragile Data Supply Chains). Comme l’a noté Irfan Khan, fondateur et PDG de CLOUDSUFI :

« La bonne approche de l’évaluation et de la monétisation des données peut révéler des possibilités illimitées, notamment l’orientation client, l’efficacité opérationnelle, l’avantage concurrentiel, les partenariats stratégiques, l’efficacité des opérations, l’amélioration de la rentabilité et de nouvelles sources de revenus. »

L’utilisation de données provenant d’appareils multimédias modernes peut être particulièrement efficace, dont le traitement des informations donne une idée de nombreux processus de production et du comportement des clients.

Autres avantages des technologies d’IA

Selon une enquête de RELX, systèmes optimisés et coûts réduits sont d’autres avantages commerciaux clés des systèmes d’IA. L’efficacité des processus est augmentée par un haut niveau d’automatisation, moins d’erreurs et une meilleure utilisation des ressources. Ces algorithmes avancés pour travailler avec des données permettent de construire des schémas de production optimaux, des chaînes d’approvisionnement et des modèles efficaces de gestion du personnel.

Selon McKinsey, ces solutions sont particulièrement efficaces pour réduire les coûts et augmenter la rentabilité des entreprises des secteurs du marketing, des ventes et de la fabrication. En général, l’augmentation se produit dans tous les domaines importants.

Enfin, les avantages importants de l’utilisation de l’IA pour Business Analytics incluent une approche centrée sur le client, amélioration des programmes de fidélisation des clients grâce à des mécanismes d’étude de leurs demandes personnelles, et en proposant des solutions adaptées au niveau des algorithmes intelligents de traitement des données.

Ces services ont déjà été partiellement mis en œuvre dans le cadre d’algorithmes de publicité contextuelle, de consultants bot et de recommandations personnelles sur des sites Web et dans des mailings. Travailler avec les données personnelles des clients aide à créer des modèles de leur demande directe et supprimée et à établir des relations personnelles entre l’entreprise et les clients sur une base 24h/24 et 7j/7.

Bien sûr, les technologies d’IA ne résolvent pas tous les problèmes des clients. Selon les sondages d’Accenture, la plupart des acheteurs préfèrent toujours interagir avec du personnel humain pour recevoir des conseils ou des recommandations. Mais il faut garder à l’esprit que si le service client est mal implanté, par exemple par manque de spécialistes, plus de la moitié des acheteurs préféreront chercher de nouveaux prestataires.

Conclusion

Ainsi, parmi les principaux avantages de l’utilisation de l’IA pour la science des données et l’analyse commerciale figurent les suivants :

suppression des tâches répétitives et automatisation des tâches non routinières,
des processus décisionnels améliorés et des risques minimisés,
génération d’idées prometteuses et optimisation de modèles prédictifs, pénétration de nouveaux marchés ;
optimisation des systèmes et réduction des coûts ;
amélioration des programmes de fidélisation des clients.

En théorie, ces avantages contribuent de manière significative à la promotion des technologies d’IA sur les marchés des services aux entreprises, de l’analyse et des services d’externalisation informatique. Quoi qu’il en soit, la tendance actuelle est également déterminée par les succès et les échecs de cas spécifiques d’introduction de telles technologies, dont nous parlerons dans la troisième partie de cet article.