Transformation par l’IA

Votre programme d’IA est approuvé. Personne n’a cartographié où le déployer.

L’adoption de l’IA sans cartographie organisationnelle relève d’une coûteuse approximation. OWI cartographie le travail au niveau des tâches, ce qui est fondé sur des règles, ce qui dépend du jugement, et montre où l’automatisation accélère la production et où la supervision humaine doit demeurer.

Le problème.

Le conseil a approuvé l’investissement. Les fournisseurs sont choisis. Les projets pilotes sont en préparation. Personne n’a cartographié quels flux de travail sont de véritables candidats à l’automatisation, quels rôles changeront, ni dans quel ordre la transition devrait se faire.

L’IA déployée dans une organisation non cartographiée n’échoue pas bruyamment. Elle échoue graduellement, l’adoption tarde par rapport aux prévisions, la résistance est plus forte qu’anticipé, et les gains de productivité qui justifiaient la dépense mettent deux fois plus de temps à se concrétiser.

Ce que fait OWI.

OWI cartographie le travail au niveau des tâches, non seulement les rôles qui existent, mais ce que les gens font réellement, et dans quelle mesure chaque tâche est fondée sur des règles ou dépendante du jugement. Nous repérons où l’augmentation par l’IA accélère la production, où les erreurs sont assez coûteuses pour que la supervision humaine demeure, et comment séquencer l’adoption autour de la réalité opérationnelle plutôt que de la possibilité théorique.

À qui cela s’adresse.

Les organisations dotées d’un programme d’IA ou d’automatisation actif qui veulent le déployer en fonction de la façon dont le travail se fait réellement plutôt que de la façon dont elles supposent qu’il se fait.

Ce que le modèle capte.

Personnes

  • La fréquence et la répétabilité des tâches, et le jugement que chacune requiert
  • La répartition du temps des employés entre travail à charge cognitive élevée et faible
  • La préparation et l’aisance face aux flux de travail assistés par l’IA
  • Processus

  • Les flux de travail fondés sur des règles par opposition à ceux riches en exceptions
  • Les points de transfert où l’IA réduirait la latence
  • Les processus où les erreurs sont coûteuses et où la supervision humaine doit demeurer
  • Systèmes

  • Les outils déjà capables d’augmentation par l’IA
  • La qualité et la disponibilité des données pour soutenir l’automatisation
  • La maturité d’intégration des plateformes existantes