L’application des agents d’IA dans les entreprises est de s’efforcer de traduire de meilleurs éléments tangibles de productivité, c’est-à-dire que la grande partie du débat public est concentrée sur les réseaux pour capturer la valeur réelle de ces technologies. C’est ainsi que nous concluons la dernière étape de l’analyse de Bain & Company sur l’économie des jetons d’IA, qui décrit comment les organisations sont constituées d’agents d’IA dans leur journal opérationnel et l’impact médical que vous êtes en train de produire.
L’information Mobiliser l’organisation dans l’économie d’agent identifie que les entreprises qui avancent le plus rapidement ne peuvent qu’adopter des outils d’IA, mais redéfinir leurs processus de travail pour intégrer les agents d’IA de forme structurelle. Ce changement génère de meilleurs progrès en termes de qualité des décisions et d’efficacité opérationnelle, avec des incréments de productivité qui peuvent atteindre des chiffres significatifs relativement peu de temps.
De meilleures marges à des transformations profondes
Selon Bain, l’adoption de l’IA et des agents de l’IA sont un patron dans quatre étapes, avec un impact distinct sur la productivité.
Dans une première phase, aujourd’hui naissante, entre les 5 % et les 10 % des employés utilisent activement les outils d’IA et les agents d’IA dans leur travail quotidien. Même si l’adoption est limitée, ces premières expériences vous ont contribué à une meilleure contribution à 5% à la productivité des médias, principalement pour les profils les plus avancés.
La deuxième phase implique une adoption plus structurée, basée sur des projets pilotes et leur extension ultérieure au sein de l’organisation. À ce point, Bain estime que les gains en productivité peuvent atteindre 25% dans les équipes qui incorporent l’IA et les agents de l’IA dans leurs flux de travail habituels. Dans la pratique, cette capacité peut redirigirse vers des valeurs de plus grande valeur et de meilleures décisions. Dans une organisation de 10 000 employés, une plus grande proportion de 20 % équivaut à 300 millions de dollars de capacité réorientée au cours de l’année.
Dans une troisième étape, la plus avancée, certains domaines ont été repensés pour compléter votre forme d’exploitation. Les personnes travaillant dans des équipes plus réduites et plus agiles, alors que les agents de IA pasan à se transformer en point de départ du travail, et non dans un outil complémentaire. Nous décrivons des scénarios dans lesquels des équipes de trois personnes, engagées par des agents d’IA, abordent des projets qui nécessitent des structures beaucoup plus importantes, avec des décisions les plus rapides, les plus fondamentales et une exécution significativement plus efficace. Dans ces domaines, la productivité peut être multipliée par deux ou même par très respect pour les modèles traditionnels.
La société signale que, lorsqu’un 10% et un 15% de l’organisation atteignent ce niveau de maturité au milieu de l’utilisation intensive des agents de l’IA, ainsi qu’un tiers de la capacité disponible pour réinvestir dans les décisions de grande qualité, d’innovation et de croissance. De plus, la vitesse d’exécution peut être dupliquée ou triplée dans les fonctions les plus pertinentes pour le commerce.
La quatrième phase, qui n’est toujours pas exploitée par les grandes entreprises, suppose que le maire de l’organisation exploite un modèle centré sur l’IA et les agents de l’IA. Dans ce scénario, l’entreprise sera capable de générer beaucoup plus de valeur avec une fraction des ressources actuelles. Comme reprendre Bain, il ne s’agit pas d’une organisation plus austère, mais d’une organisation meilleure, capable de décider et d’exécuter avec une efficacité très supérieure.
Un usage quotidien qui marque des différences
L’un des aspects les plus pertinents de l’analyse de Bain est la forte concentration sur l’utilisation de la technologie. Les données initiales signifient que les 5 % des utilisateurs les plus actifs consomment plus de ressources d’IA que les 95 % restants en même temps.
Ce patron est convaincu que les meilleures productivités ne dépendent pas uniquement de l’accès à la technologie, ni de l’intensité ni de la qualité de l’utilisation de l’IA et des agents de l’IA. Les organisations qui souhaitent prolonger ces utilisations avancées en même temps que vos équipes sont celles qui obtiennent les retours les plus importants.
Más allá del coste: meilleures décisions et nouvelles formes de travail
La première entrée des informations de Bain soutient que le changement principal qui introduit l’IA n’est pas dans la réduction du coût du travail, mais dans la meilleure qualité et la vitesse des décisions. En tant que bonne partie de la coordination entre les équipes — un des coûts les plus élevés et les moins visibles des grandes organisations — les agents de l’IA libèrent les personnes pour centrer sur le critère, la créativité et les décisions de maire ayant un impact.
Bain décrire des scénarios dans les équipes d’une à trois personnes, apportées par l’IA, avant de retox qui nécessitent des structures beaucoup plus importantes
Après l’enquête de Bain, à un horizon de trois ans, les jetons, les agents d’IA et les données passèrent à représenter entre les 20 % et les 30 % du gaspillage opérationnel dans les grandes entreprises technologiques, en raison d’une partie importante du travail d’exécution effectué par ces systèmes et les personnes concentrent leur activité sur les domaines stratégiques et de plus grande valeur. Le modèle opérationnel du futur combine environ 70 à 80 % de plantes avec 20 à 30 % de jetons, d’agents d’IA et de données, face à la situation actuelle, et dans les domaines les plus avancés, comme l’ingénierie logicielle, les jetons représentent entre 1 % et 2 %.
Plus utilisé, pas nécessairement moins de gaspillage
En raison de la réduction rapide des coûts technologiques, le gaspillage total en IA n’est pas réduit. Lors de la deuxième étape de l’analyse de Bain, alors que le prix unitaire des modèles était d’environ 50 % entre décembre 2024 et décembre 2025, la consommation de jetons a augmenté de 4,5 fois au cours de cette même période. En conséquence, le coût de l’entreprise est relativement stable, ce qui augmente l’utilisation de l’IA et des agents de l’IA, créant la complexité des processus et des entreprises optant pour des modèles de dernière génération chaque fois plus avancés.
Cette évolution répond à divers facteurs : les entreprises actualisent constamment leurs modèles, le nombre d’opérations nécessaires pour la tarification augmente de manière conforme aux systèmes grâce à la sophistication et l’utilisation de l’IA et des agents de l’IA s’étend à un numéro chaque fois que le maire des processus commerciaux.
Pour Alberto Requena, socio de Bain & Company, « L’IA a démontré son impact sur la productivité, mais la clé est comme elle est utilisée dans le travail réel. Les entreprises qui avancent le plus rapidement ne sont pas celles qui ont le plus d’outils, mais celles qui changent de travail : redéfinir les processus, Élever la qualité de vos décisions, au milieu de l’adoption et générer un suivi à l’intérieur des équipes. C’est le pas qui convertit le potentiel en résultats tangibles et qui marquera la vente compétitive dans les prochaines années.
