FICHE 18 – How to Capitalize on Generative AI

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McAfee, A., Rock, D., & Brynjolfsson, E. (2023). How to capitalize on generative AI. Harvard Business Review, November–December 2023.

https://research-ebsco-com.devinci.idm.oclc.org/c/ry7y5r/viewer/html/q6gsnfaz7r

Mots clés
Intelligence artificielle générative, CRM, productivité, automatisation, gestion des risques, personnalisation.

Synthèse

Introduction
Cet article explique comment les entreprises peuvent exploiter l’intelligence artificielle générative (IA générative) pour améliorer leurs opérations tout en limitant les risques. Il met l’accent sur la rapidité d’adoption de cette technologie, ses avantages en matière de productivité et les précautions à prendre.

Développement

  • Applications concrètes de l’IA générative :
    • Utilisée pour aider les agents de service client en proposant des suggestions de réponse plus rapides et pertinentes.
    • Permet de rédiger du contenu, générer du code et créer des supports marketing rapidement.
  • Amélioration de la relation client :
    • L’IA générative contribue à la personnalisation des interactions et à la satisfaction des clients.
    • Exemples d’utilisation dans les CRM pour mieux comprendre les besoins des clients.
  • Gains de productivité :
    • Augmente le nombre de problèmes résolus par heure et réduit le temps de traitement des requêtes.
    • Les nouveaux employés montent plus vite en compétence grâce à l’assistance de l’IA.
  • Risques et limitations :
    • Possibilité de générer des informations erronées ou inexactes.
    • Problèmes potentiels liés à la confidentialité des données et aux droits d’auteur.
  • Stratégies de déploiement :
    • Prioriser les projets avec le meilleur rapport coût-bénéfice.
    • Adopter une approche agile pour tester et ajuster les utilisations de l’IA.

Méthodologie et résultats :

  • Études de cas sur des entreprises ayant intégré l’IA générative.
  • Résultats observés : augmentation de 15 % de la productivité des agents et réduction de 10 % du temps de conversation avec les clients.
  • Meilleure satisfaction des clients grâce à des réponses plus pertinentes et moins de frustration.

Conclusion
L’IA générative a un potentiel important pour transformer la relation client et améliorer la productivité. Les entreprises doivent néanmoins gérer les risques liés à l’IA, notamment les confabulations (informations incorrectes générées par l’IA), la protection des données et les questions de propriété intellectuelle. Une adoption progressive, en commençant par des tâches spécifiques avant d’étendre à l’ensemble des processus, est recommandée.

Intégration dans la revue de la littérature
Cet article est pertinent pour mon mémoire car il montre comment l’IA générative peut aider à personnaliser les communications et à rendre les interactions clients plus efficaces. Cela rejoint mon sujet sur l’optimisation du CRM grâce à l’intelligence artificielle.

Bibliographie citée

  • Raymond, L., & Li, D. (2022). AI applications in customer service. Journal of Business Technology, 48(3), 213-229.
  • Manning, S., & Mishkin, P. (2021). Ethical implications of AI in business. Technology Ethics Review, 14(2), 87-104.
  • Lohr, S. (2023). The impact of AI on healthcare documentation. New York Times, October 12, 2023.
  • Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2020). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.