Generativ kunstig intelligens blir nå invitert til beslutninger som så langt har vært utelukkende menneskelig skjønn. Ikke lenger begrenset til hjelpeoppgaver, begynner det å veie på strukturering av valg for bedrifter. Denne delegasjonen, fremdeles marginal i Frankrike, utfordrer like mye som den fascinerer. Noen organisasjoner har likevel tatt steget og eksperimenterte under reelle forhold hva det vil si å overlate en AI å bestemme.
En ekte delegasjon, ikke en enkel dings
Når Charles Guilhamon, grunnlegger av Faguo, bestemmer seg for å omplassere en linje med produkter for starten av skoleåret i 2024, er han ikke bare basert på sine interne team. Den sender også alle salgsdata, tilbakemeldinger fra kunder, forskningstrender og konkurrerende referanseindeks til en intern generativ AI. Denne AI gir ham ikke en sammendragsrapport, men en argumentert anbefaling, ledsaget av krypterte anslag, i segmentet som skal prioriteres. Etter validering følger merket denne orienteringen: forlatelse av et tapsområde, forsterket fremheving av resirkulerte produkter på e-handelskanalen.
For ledergruppen er det ikke en test, men en virkelig midlertidig overføring av avgjørelsen. «Valget var klar til å bli avgjort, men vi ønsket å se om AI ville tilby et grunnlagt alternativ. Og det utgjorde en hypotese om at ingen i teamet hadde vurdert, med en veldig strukturert logikk,» Sier Guilhamon. Resultatet har vist seg avgjørende, salg av det nye området som overskrider målene etter tre måneder.
Optimalisering av beslutningstiden -produsenter
Lyon Sme Yelda, som spesialiserer seg på vokale assistenter for selskaper, begynte i en beslutningstaking AI i 2023 i styringen av sine kommersielle tilbud. Overfor et dilemma: Opprettholdelse av en historisk formel eller lansering av en dynamisk abonnementsprising, har markedsføringsteamet valgt å forlate SLTT, fra krysssimuleringer over seks måneder. AI, næret av interne og eksterne data, har foreslått en enestående hybridmodell. Igjen var det en operativ avgjørelse som ble resultatet av den, ikke en enkel rådgivende mening.
Ifølge generaldirektøren deres, gjorde denne delegasjonen det mulig å fjerne interne utvalg som ofte er lammet av søket etter enighet. «Det vi tester er ikke bare effektiviteten til verktøyet, men også en ny styringsmåte: raskere, mer flytende, basert på iterasjon i stedet for å vente på perfekt justering.» Pilotering av AI erstattes ikke av strategisk visjon, men den frigjør hjernetid for langvarig voldgift.
Et beslutningsstøtteverktøy som har blitt sampilotering
Hos Klaxoon, den samarbeidsplattformen med base i Rennes, er Generative AI ikke lenger begrenset til tekniske assistanseroller. Det griper inn i selve utformingen av tilbud og kommersielle handlingsplaner. Under en overhaling av kundenes ombordstunnel genererte en AI flere brukerveier i henhold til typologiene til kontoer. Teamet beholdt et av scenariene utviklet av verktøyet, med mindre justeringer. Resultat: En konverteringsfrekvens doblet på tre måneder.
Selskapets produktdirektør snakker nå om «strategisk sampiloting»: et system der AI tilbyr, argumenterer, prosjekter. Det menneskelige gyldige, justerer eller avviser. Men beslutningsdynamikken er godt initiert av maskinen. Denne modellen i dag inspirerer andre franske oppskalere, spesielt i HealthTech og Edtech, som søker å kombinere sin forretningsvisjon med evnen til å kompromittere kunstig intelligens.
Grenser fremdeles klare, men skalerbare
Ikke alle ledere er klare til å gi opp fra makt til en algoritmisk enhet, til og med nøye trent. Hos Manomano testet grunnleggerne et AI -system for å optimalisere logistikk på visse kritiske strømmer. Men da systemet anbefalte konsentrerende aksjer i en spesifikk region, foretrakk teamet å utsette. «Analysen var matematisk solid, men den tok ikke hensyn til en bestemt lokal kontekst som bare en menneskelig lesning kunne forstå,» forklarer et rammeverk for den operative styringen.
Dette er en av de viktigste forbeholdene uttrykt av franske ledere: AI -årsaken i logikken, noen ganger med mer strenghet enn mennesker, men det forblir blind for svake signaler som er bakken eller gründerintuisjonen. Imidlertid erkjenner disse samme lederne at verktøyet gradvis foredler forslagene sine slik det står overfor virkeligheten, korrigerer sine skjevheter og lærer avslag.
Mot en ny risikokultur
Å delegere en avgjørelse til en AI er ikke å nekte lederens ansvar er å påta seg en annen måte å utøve den på. Hos Alan har ledelsen opplevd en delvis omorganisering av salgsteam på grunnlag av forslag generert av IA: Redefinisjon av sektorer, Reallowing of Leads, nye scoringskriterier. En betydelig del av de foreslåtte justeringene er brukt. I de påfølgende månedene økte kommersiell ytelse med 17 %. Ledelsen ser det som en klar indikator: det er ikke et spørsmål om å ha tillit blindt, men å erkjenne at visse tekniske beslutninger kan tas bedre av et system som verken har ego, eller tretthet eller emosjonelle skjevheter.
Denne typen test kan bare lykkes hvis selskapet samtykker i ikke å alltid ha rett, med en gang. Forholdet til feil endres: det blir datadriver, iterativ. Avgjørelsen pålegges ikke lenger om gangen, den er bygget av påfølgende justeringer. For lederne som driver med det, er det ikke bare en tidsbesparende, det er en dyp transformasjon av deres holdning. Ikke lenger den fra den allvitende beslutningstakeren, men dirigenten som velger de rette instrumentene – og noen ganger aksepterer å la AI spille den første lappen.
En organisatorisk læring i sanntid
En av de mest interessante fordelene med disse eksperimentene ligger i måten teamene selv gradvis passer til anbefalingene generert av AI. På OpenClassrooms begynte en intern enhet dedikert til pedagogisk analyse å integrere forslagene fra en AI for å tilpasse treningsformater i henhold til atferden til elever. Opprinnelig betraktet som et komplementært verktøy, blir denne AI nå oppfattet som en reell katalysator for kollektive beslutninger. Teamene nøyer seg ikke lenger med å validere eller ikke for å validere forslagene: De bruker det som et utgangspunkt for å restrukturere arbeidsmetoder, revurdere kurs eller sette i gang tverrsteder. Det er denne dynamikken i kontinuerlig organisatorisk læringsutlatt av konfrontasjon med en annen logikk-som kanskje markerer den dypeste endringen i lederkulturen. AI erstatter ikke individer, det endrer deres måte å tenke sammen på.
