Cinq façons d'intégrer l'IA générative dans votre stratégie technologique

L'IA générative est rapidement apparue à l'agenda stratégique de nombreux produits. Bien que loin d’être parfaite, la technologie a réalisé des avancées tangibles, offrant un potentiel de changement disruptif. Cela rappelle même l'iPhone original de 2007 - même si le produit lui-même a encore beaucoup à faire, il marque l'arrivée d'une nouvelle ère d'interaction homme-machine.

Alors, comment les produits technologiques s’adaptent-ils à la popularité explosive de l’IA générative ? Les cinq méthodes suivantes méritent d’être envisagées.

1. Comprendre profondément ce que les clients doivent faire

Il y a environ 20 ans, j'ai travaillé avec Clay Christensen de l'Université de Harvard sur son projet de conseil Jobs to be Done. Le contenu principal était d'aider un géant de la technologie à introduire des produits électroniques mobiles dans le secteur. processus commercial. Les « tâches à effectuer » sont un ensemble de méthodes de requête développées par Clay. L'objectif principal est d'aider les gens à comprendre la différence entre les tâches à accomplir et celles qui doivent être effectuées. La situation de cette entreprise technologique à l’époque était très typique : elle était attirée par les nouvelles technologies et voulait prendre des risques. L'idée de Clay est d'aider l'autre partie à déterminer les principales motivations du changement. Nous avons donc commencé à explorer les domaines où l'électronique mobile serait plus performante, pour finalement identifier une poignée de types de clients et de cas d'utilisation, puis nous avons utilisé Jobs to be Done pour déterminer comment tirer le meilleur parti de la technologie et quel impact elle aurait sur les tâches existantes.

Mais la situation est différente désormais. Le sens de la transformation technologique ne consiste pas seulement à comprendre ce que veulent les clients ou à diviser les activités en tâches. L’IA générative peut même proposer de nouvelles possibilités auxquelles les clients eux-mêmes n’avaient jamais pensé, remodelant ainsi complètement la forme des tâches. Par conséquent, nous devons maintenir cette attitude de réflexion ouverte et rigoureuse et explorer étape par étape les opportunités permettant à l’IA de remodeler le système commercial d’origine.

Par exemple, l'IA peut actuellement aider à cibler le contenu publicitaire sur les supports numériques les plus appropriés. Ce n’est pas nouveau. Au lieu de se concentrer uniquement sur la façon dont l’IA peut aider les planificateurs média à accomplir des tâches efficacement (comme aider Facebook et Google à allouer des budgets publicitaires), il est préférable de prendre du recul et d’explorer la possibilité de changement en utilisant le concept d’emplois. à faire. L'IA générative peut-elle générer la meilleure création publicitaire en fonction de différents attributs, définir des budgets appropriés et modéliser le retour sur investissement des campagnes publicitaires ? Ce n’est certes pas simple, mais c’est faisable. Ce qui en résultera sera un contenu publicitaire numérique créatif véritablement unique et hautement personnalisé.

2. Comprendre l'évolution des préférences des clients

Dans cette nouvelle ère en évolution rapide, il est souvent très dangereux de baser la planification des produits sur le présent. Compte tenu des changements que l’IA générative apporte aux attentes des utilisateurs, comme la subversion de l’interaction entre les humains et les machines, de nouvelles opportunités pourraient peut-être s’ouvrir. Les futurs appareils proposeront-ils encore des menus ? Les utilisateurs sont-ils prêts à effectuer une recherche manuelle dans le logiciel ? Ou vont-ils s’habituer à dire à l’ordinateur ce qu’ils veulent et ensuite attendre une réponse sur mesure ?

Ce changement de préférence aura un impact significatif sur les affaires. Bien que le degré de perturbation ne soit pas aussi direct que celui des solutions pures, la convergence des préférences sous tous les aspects influencera également la vision future. Les gens s’habituent rapidement aux nouvelles formes d’interaction logicielle. C’est donc une bonne idée d’observer et de résumer ce qu’explorent les leaders de l’industrie. Par exemple, comment des entreprises comme Adobe et Shutterstock vont-elles intégrer l’IA générative dans l’expérience de leurs propres suites de produits créatifs ? Et quel genre de changements dans les attentes des clients proviendront de fonctions telles que demander à l’IA, via du texte, de créer des images personnalisées pour le contenu ?

3. Comprendre où les avantages de l'IA générative se chevaucheront avec les affaires

Ce dont nous voulons parler ici est en fait un problème avec les deux faces d'une même médaille. Plus précisément, nous devons réfléchir à la fois à ce que l’IA générative peut faire pour nous et à ce que nous pouvons faire pour l’IA générative.

L'IA générative présente une série d'avantages évidents, tels que d'excellentes capacités d'intégration, de personnalisation et d'engagement. Nous devons évaluer l’impact de ces avantages sur l’expérience utilisateur et même sur les fonctions essentielles du produit, et utiliser la puissance de l’IA pour passer au niveau supérieur. Par exemple, l’IA générative pourrait-elle suggérer de nouvelles actions que les utilisateurs pourraient essayer auparavant ? Puis-je prévisualiser les résultats possibles de ces opérations ?

D’un autre côté, autant réfléchir à la manière dont les systèmes existants peuvent aider l’IA générative à s’améliorer. Les systèmes d’IA reposent sur des données. Si tout le monde utilise les mêmes données, il n’y aura aucun avantage concurrentiel. Au contraire, après l’introduction de données propriétaires, l’IA générative au niveau de l’entreprise pour des milliers de personnes constitue l’orientation générale de l’avenir. Comment pouvons-nous utiliser nos propres systèmes pour collecter et générer des données susceptibles de contribuer à créer un avantage concurrentiel ? Par exemple, des expériences personnalisées peuvent-elles être mieux construites avec des données propriétaires, ou des solutions optimisées avec des informations plus précises basées sur la valeur ? Les systèmes existants peuvent-ils être utilisés pour étiqueter et classer les données afin d’aider l’IA à en faire un meilleur usage ? La guerre des données est sur le point de commencer, et celui qui disposera des meilleures données gagnera.

4. Réexaminer fondamentalement le parcours client et l'expérience utilisateur

L'énorme potentiel de l'IA générative ne se limite pas à améliorer l'interaction entre les clients et les logiciels (ce n'est que l'impact initial), mais à terme, tout changer. Par conséquent, nous devons maintenir une réflexion professionnelle en matière de conception et être prêts à mettre à jour le plan de conception original à tout moment. Après avoir accumulé un certain nombre de solutions d’optimisation d’expérience existantes, vous pouvez progressivement déterminer dans quelle direction une rupture révolutionnaire va se produire.

Pour cela, il faut encore revenir aux « métiers incontournables » soulignés par Jobs to be Done. Cela inclut non seulement le contenu du travail lui-même, mais également des facteurs tels que les motivations et les obstacles à l'adoption de nouvelles solutions, sur la base desquels une conception standard détaillée est élaborée. Comment l’IA générative peut-elle apporter des capacités sans précédent aux tâches critiques ? Comment pouvez-vous offrir à vos clients différentes voies vers le succès sur le plan émotionnel et fonctionnel ? Où pouvez-vous créer vos moments forts ?

5. Réévaluer la stratégie concurrentielle

Bien que les données propriétaires puissent nous aider à conserver un certain avantage dans la concurrence de l'IA, elles ne peuvent pas durer longtemps. Étant donné que l’IA peut augmenter l’efficacité de l’écriture de code et du débogage à des niveaux sans précédent, la concurrence sur le marché devrait continuer de s’intensifier. Alors, qu’est-ce que tout cela signifie pour notre stratégie produit ?

La pression concurrentielle viendra de tous les aspects. Nous devons examiner attentivement tous les véhicules d'innovation possibles, par exemple si nous pouvons fournir des services professionnels assistés par l'IA pour garantir que les clients peuvent réussir avec nos produits et que les solutions peuvent être étroitement intégrées à la façon dont les clients font des affaires. En outre, nous devrions également réfléchir à la manière de créer un écosystème de produits complémentaires difficile à égaler pour les concurrents. L’ajout de l’IA générative modifiera non seulement l’intensité de la concurrence sur le marché, mais changera également le visage spécifique des avantages commerciaux durables.

L’émergence de l’IA générative a accéléré l’émergence de nombreuses personnes à la veille de la naissance d’Internet. Oui, mais la différence cette fois, c’est que tout va changer plus vite. À mesure que les changements en matière d’IA s’enracinent rapidement, vous souhaiterez peut-être apporter des ajustements de planification à votre stratégie produit à l’avance grâce aux cinq méthodes ci-dessus.

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