Launching your first AI project with a grain of RICE: Weighing reach, impact, confidence and effort to create your roadmap

Les entreprises savent qu’elles ne peuvent pas ignorer l’IA, mais quand il s’agit de la construire, la vraie question n’est pas, Que peut faire – c’est, Que peut-il faire de manière fiable? Et plus important encore: par où commencez-vous?

Cet article présente un cadre pour aider les entreprises à prioriser les opportunités d’IA. Inspiré par des cadres de gestion de projet comme le RIZ modèle de notation pour la hiérarchisation, il équilibre la valeur commerciale, le délai de commercialisation, l’évolutivité et le risque pour vous aider à choisir votre Premier projet d’IA.

Où l’IA réussit aujourd’hui

L’IA n’écrit pas encore de romans ou ne dirige pas les entreprises, mais où elle réussit est encore précieuse. Il augmente l’effort humain, pas le remplace.

En codage, les outils d’IA améliorent la vitesse d’achèvement des tâches par 55% et augmenter la qualité du code de 82%. Dans toutes les industries, l’IA automatise les tâches répétitives – e-mails, rapports, analyse des données – les personnes qui se concentrent sur les travaux de plus grande valeur.

Cet impact n’est pas facile. Tous les problèmes d’IA sont des problèmes de données. De nombreuses entreprises ont du mal à faire fonctionner l’IA de manière fiable parce que leurs données sont bloquées dans des silos, mal intégrées ou tout simplement pas prêtes à être prêtes. Rendre les données accessibles et utilisables demande des efforts, c’est pourquoi il est essentiel de commencer petit.

L’IA générative fonctionne mieux en tant que collaborateur, pas en remplacement. Qu’il s’agisse de rédiger des e-mails, de résumer les rapports ou de raffiner le code, l’IA peut alléger la charge et la déblocation de la productivité. La clé est de commencer petit, de résoudre de vrais problèmes et de construire à partir de là.

Un cadre pour décider par où commencer par l’IA générative

Tout le monde reconnaît le potentiel de l’IAmais quand il s’agit de prendre des décisions sur le point de commencer, ils se sentent souvent paralysés par le nombre d’options.

C’est pourquoi avoir un cadre clair pour évaluer et hiérarchiser les opportunités est essentiel. Il donne une structure au processus décisionnel, aidant les entreprises à équilibrer les compromis entre la valeur commerciale, le délai de commercialisation, le risque et l’évolutivité.

Ce cadre s’appuie sur ce que j’ai appris en travaillant avec des chefs d’entreprise, en combinant des informations pratiques avec des approches éprouvées comme la notation du riz et l’analyse coûts-avantages, pour aider les entreprises à se concentrer sur ce qui compte vraiment: fournir des résultats sans complexité inutile.

Pourquoi un nouveau cadre?

Pourquoi ne pas utiliser des frameworks existants comme le riz?

Bien que utiles, ils ne expliquent pas entièrement la nature stochastique de l’IA. Contrairement aux produits traditionnels avec des résultats prévisibles, l’IA est intrinsèquement incertaine. La «magie de l’IA» s’estompe rapidement lorsqu’elle échoue, produisant de mauvais résultats, renforçant les biais ou mal interprétant l’intention. C’est pourquoi le délai de commercialisation et le risque sont essentiels. Ce cadre aide à prévoir l’échec, en hiérarchiser les projets avec un succès réalisable et un risque gérable.

En adaptant votre processus décisionnel pour tenir compte de ces facteurs, vous pouvez définir des attentes réalistes, prioriser efficacement et éviter les pièges de la poursuite des projets trop ambitieux. Dans la section suivante, je vais décomposer le fonctionnement du cadre et comment l’appliquer à votre entreprise.

Le cadre: quatre dimensions centrales

1. Valeur commerciale:
   • Quel est l’impact? Commencez par identifier la valeur potentielle de l’application. Cela augmentera-t-il les revenus, réduira-t-il les coûts ou améliorera-t-il l’efficacité? Est-il aligné sur les priorités stratégiques? Les projets de grande valeur répondent directement aux besoins de l’entreprise et fournissent des résultats mesurables.
2. Temps de marché:
   • À quelle vitesse ce projet peut-il être mis en œuvre? Évaluez la vitesse à laquelle vous pouvez passer de l’idée au déploiement. Avez-vous les données, les outils et l’expertise nécessaires? La technologie est-elle suffisamment mature pour exécuter efficacement? Les implémentations plus rapides réduisent le risque et offrent de la valeur plus tôt.
3. Risque:
   • Qu’est-ce qui pourrait mal tourner?: Évaluer le risque d’échec ou de résultats négatifs. Cela comprend des risques techniques (l’IA fournira-t-il des résultats fiables?), Des risques d’adoption (les utilisateurs embrasseront-ils l’outil?) Et les risques de conformité (y a-t-il des problèmes de confidentialité ou de réglementation des données?). Les projets à risque inférieur sont mieux adaptés aux premiers efforts. Demandez-vous si vous ne pouvez atteindre que 80% de précision, est-ce que ça va?
4. Évolutivité (viabilité à long terme):
   • La solution peut-elle croître avec votre entreprise? Évaluez si la demande peut évoluer pour répondre aux besoins commerciaux futurs ou répondre à une demande plus élevée. Considérez la faisabilité à long terme du maintien et de l’évolution de la solution à mesure que vos exigences augmentent ou changent.

Notation et hiérarchisation

Chaque projet potentiel est noté sur ces quatre dimensions en utilisant une échelle simple 1-5:

• Valeur commerciale: Quelle est l’impact de ce projet?
• Temps de marché: À quel point est-il réaliste et rapide?
• Risque: Dans quelle mesure les risques sont-ils gérables? (Les scores de risque moins élevés sont meilleurs.)
• Évolutivité: L’application peut-elle augmenter et évoluer pour répondre aux besoins futurs?

Pour plus de simplicité, vous pouvez utiliser le dimensionnement des t-shirts (petit, moyen, grand) pour marquer des dimensions au lieu des nombres.

Calcul d’un score de hiérarchisation

Une fois que vous avez dimensionné ou noté chaque projet à travers les quatre dimensions, vous pouvez calculer un score de hiérarchisation:

Ici, α (le paramètre de poids à risque) vous permet d’ajuster comment les risques fortement influencent le score:

• α = 1 (tolérance au risque standard): Le risque est pondéré également avec d’autres dimensions. Ceci est idéal pour les organisations ayant une expérience d’IA ou ceux qui sont prêts à équilibrer le risque et la récompense.
• α> (organisations optimistes au risque): Le risque a plus d’influence, pénalisation des projets à haut risque plus fortement. Cela convient aux organisations nouvelles en IA, opérant dans des industries réglementées ou dans des environnements où les échecs pourraient avoir des conséquences importantes. Valeurs recommandées: α = 1,5 à α = 2
• α <1 (approche à haut risque et à forte récompense): Le risque a moins d’influence, favorisant les projets ambitieux et à récompense. Ceci est pour les entreprises à l’aise avec l’expérimentation et l’échec potentiel. Valeurs recommandées: α = 0,5 à α = 0,9

En ajustant α, vous pouvez adapter la formule de priorisation pour correspondre à la tolérance au risque de votre organisation et aux objectifs stratégiques.

Cette formule garantit que les projets avec une valeur commerciale élevée, un délai de marché raisonnable et une évolutivité – mais un risque gérable – atteignent le sommet de la liste.

Appliquer le cadre: un exemple pratique

Examinons comment une entreprise pourrait utiliser ce cadre pour décider Projet de génération AI Pour commencer. Imaginez que vous êtes une entreprise de commerce électronique de taille moyenne qui cherche à tirer parti de l’IA pour améliorer les opérations et l’expérience client.

Étape 1: Brainstorm Opportunités

Identifiez les inefficacités et les opportunités d’automatisation, à la fois internes et externes. Voici une sortie de session de brainstorming:

• Opportunités internes:
  1. Automatisation des résumés de réunions internes et des éléments d’action.
  2. Génération de descriptions de produits pour les nouveaux stocks.
  3. Optimisation des prévisions de réapprovisionnement des stocks.
  4. Effectuer une analyse des sentiments et une notation automatique pour les revues des clients.
• Opportunités externes:
  1. Création de campagnes par e-mail marketing personnalisées.
  2. Implémentation d’un chatbot pour les demandes de service client.
  3. Générer des réponses automatisées pour les avis des clients.

Étape 2: Construisez une matrice de décision

Évaluez chaque opportunité en utilisant les quatre dimensions: valeur commerciale, délai de marché, risque et évolutivité. Dans cet exemple, nous supposerons une valeur de poids de risque de α = 1. Attribuez des scores (1-5) ou utilisez des tailles de t-shirts (petites, moyennes, grandes) et traduisez-les en valeurs numériques.

Étape 3: Valider avec les parties prenantes

Partagez la matrice de décision avec les principales parties prenantes pour s’aligner sur les priorités. Cela peut inclure des leaders du marketing, des opérations et du support client. Incorporez leurs contributions pour s’assurer que le projet choisi s’aligne sur les objectifs commerciaux et a l’adhésion.

Étape 4: mettre en œuvre et expérimenter

Démarrer petit est essentiel, mais le succès dépend de la définition de mesures claires depuis le début. Sans eux, vous ne pouvez pas mesurer la valeur ou identifier où les ajustements sont nécessaires.

1. Commencer petit: Commencez par une preuve de concept (POC) pour générer des descriptions de produits. Utilisez des données de produit existantes pour former un modèle ou tirer parti des outils prédéfinis. Définissez les critères de réussite à l’avance – comme le temps, la qualité du contenu ou la vitesse des lancements de nouveaux produits.
2. Mesurer les résultats: Suivez les mesures clés qui correspondent à vos objectifs. Pour cet exemple, concentrez-vous sur:
   • Efficacité: Combien de temps l’équipe de contenu économise-t-elle sur le travail manuel?
   • Qualité: Les descriptions de produits sont-elles cohérentes, précises et engageantes?
   • Impact commercial: La vitesse ou la qualité améliorée conduit-elle à de meilleures performances de vente ou à un engagement plus élevé des clients?
3. Surveiller et valider: Suivez régulièrement des mesures comme le retour sur investissement, les taux d’adoption et les taux d’erreur. Validez que les résultats du POC s’alignent avec les attentes et effectuent des ajustements au besoin. Si certaines zones sous-performent, affinez le modèle ou ajustez les flux de travail pour combler ces lacunes.
4. Répéter: Utilisez les leçons apprises du POC pour affiner votre approche. Par exemple, si le projet de description du produit fonctionne bien, réduisez la solution pour gérer les campagnes saisonnières ou le contenu marketing connexe. L’élargissement de manière progressive vous assure de continuer à fournir de la valeur tout en minimisant les risques.

Étape 5: Construire l’expertise

Peu d’entreprises commencent par une profonde expertise en IA – et ce n’est pas grave. Vous le construisez en expérimentant. De nombreuses entreprises commencent avec de petits outils internes, testant dans un environnement à faible risque avant de mettre à l’échelle.

Cette approche progressive est essentielle car il y a souvent un obstacle de confiance pour les entreprises qui doivent être surmontées. Les équipes doivent croire que l’IA est fiable, précise et vraiment bénéfique avant d’être disposée à investir plus profondément ou à l’utiliser à grande échelle. En commençant petit et en démontrant une valeur incrémentielle, vous construisez cette confiance tout en réduisant le risque de surcommandation à une grande initiative non prouvée.

Chaque succès aide votre équipe à développer l’expertise et la confiance nécessaires pour lutter contre les initiatives d’IA plus importantes et plus complexes à l’avenir.

Emballage

Vous n’avez pas besoin de faire bouillir l’océan avec l’IA. Comme l’adoption du cloud, démarrez petit, expérimentez et échelle à mesure que la valeur devient claire.

L’IA doit suivre la même approche: démarrer petit, apprendre et évoluer. Concentrez-vous sur les projets qui offrent des victoires rapides avec un risque minimal. Utilisez ces succès pour renforcer l’expertise et la confiance avant de s’étendre à des efforts plus ambitieux.

Gen AI a le potentiel de transformer les entreprises, mais le succès prend du temps. Avec une hiérarchisation réfléchie, une expérimentation et une itération, vous pouvez prendre de l’élan et créer une valeur durable.

Sean Falconer est l’entrepreneur de l’IA en résidence à Confluent.

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