Il existe une créativité persistante dans de nombreuses organisations : si elles disposent de talents, d’infrastructures et de ressources économiques, construisez une solution d’intelligence artificielle à partir de zéro, ce qui rend l’option la plus ambitieuse et, par conséquent, la plus stratégique. Cette idée est justement vinculée par les concepts de contrôle, d’autonomie et d’innovation. Sans embargo, dans de nombreux cas, cette stratégie se termine si endo costosa, lenta et dispersea, alejando a la empresa de su foco principal.
La différence n’implique toujours pas de créer une technologie propre. La réalité du marché actuel indique que la valeur radicale est intégrée, administrée et connectée à cette technologie avec les défis réels du commerce. La tendance est désormais d’adopter des solutions existantes et optimisées, au lieu de réinventer la rue. L’inversion en développement international de quelque chose qui existe sur le marché, à de nombreuses occasions, entraîne un gaspillage inutile et une perte de temps vaillant.
Il y a une tendance humaine et entrepreneuriale pour améliorer la capacité interne d’innover et de résoudre tout ce qui est propre. Lorsqu’on dispose de données, d’ingénieurs et de ressources, la logique semble être : « Construisons notre propre outil ». Sans embargo, dans le cadre de l’intelligence artificielle, la logique est toujours la plus efficace. Beaucoup aussi, ce qui signifie qu’il est possible d’avoir des ventes compétitives non plus grâce à la technologie, si ce n’est la capacité d’utilisation en matière d’intelligence et d’agilité.
Confondre l’autosuffisance technologique avec une offre commerciale réelle peut être une erreur coûteuse. Une organisation peut se consacrer pendant des mois, ou même des années, à la recherche d’une solution interne, uniquement pour découvrir que les ressources inversées sont en train de reproduire quelque chose que le marché vous offre avec une plus grande maturité et évolutivité. Dans ces cas-là, l’indépendance peut se transformer en un coût qui n’apporte pas de valeur différentielle.
Avant de s’embarquer dans un projet interne d’IA, vous pourriez avoir une préoccupation aussi incommode : vraiment notre différence est cette technologie, ou simplement nous cherchons à maintenir une sensation de contrôle ? La réalité est que de nombreuses solutions internes, au lieu de renforcer la vente compétitive, se terminent par un symbole d’organisation technique qui consomme des ressources et détourne l’objectif principal : générer de la valeur.
Le risque d’inverser une technologie d’autosuffisance radicale fait que la complexité augmente plus rapidement que les bénéfices. La gestion interne des modèles, l’actualisation, la sécurité et l’évolutivité nécessitent une organisation dédiée et spécialisée, qui peut dériver d’une infrastructure difficile à gérer et d’une technologie accumulée. La conséquence : l’organisation termine son travail pour soutenir votre technologie, au lieu de l’utiliser pour renforcer votre entreprise.
Les premières années de l’informatique offrent une analogie similaire. Lors de cette étape initiale, le secteur est composé de spécialistes, travaillant également dans des garages, avec des expérimentations artisanales et une grande dose d’intuition. Il y a un enthousiasme, une ingéniosité et un désir évident d’avancer, mais il existe également une mauvaise compréhension de la normalisation, de la méthodologie et de la compréhension profonde de nombreux problèmes critiques. Le résultat était prévisible : de nombreuses intentions échouées, des programmes peu fiables et la distance entre créer des solutions fonctionnelles et développer une industrie stable et consolidée se guía siendo énorme.
Les premiers systèmes de contrôle, comme celui de la circulation, doivent avoir un modèle similaire : des solutions conçues pour ordonner un environnement complexe qui, si elles ne sont pas mises en œuvre selon des critères clairs et une coordination efficace, peuvent ajouter de la confusion à l’endroit de l’ordre. La clé n’est pas dans l’outil, mais elle est également mise en œuvre et gérée dans un système coordonné et bien pensé.
Dans le monde de l’intelligence artificielle, l’introduction de solutions internes peut constituer une forme de contrôle, mais si cette infrastructure n’a pas de rapport avec une architecture solide, des processus clairs et un coût opérationnel raisonnable, la complexité peut permettre d’en tirer des bénéfices. Lorsque cela réussit, l’inversion technologique interne est déjà une chance et devient un obstacle stratégique.
De nombreuses organisations justifient la création interne par des motifs tels que la protection des données, la propriété intellectuelle ou l’horreur des coûts sur une grande place. Sans embargo, subestiman los deafíos posteriores: mantenimiento, gobernanza, monitoringeo, auditorías, actualizaciones y seguridad. Ces tâches exigent des ressources continues et spécialisées, qui finissent par signifier l’attention à la valeur réelle du commerce.
Mais à ce moment-là, le marché avance rapidement. Les fournisseurs spécialisés perfectionnent leurs solutions, réduisent les coûts et distribuent leurs inversions à une base de clients plus large, ce qui leur permet d’innover et d’améliorer la vitesse. Le paradoxe est que, dans l’intention d’être plus autonomes, les entreprises finissent par dépendre d’infrastructures plus lourdes, plus coûteuses et plus complexes, affectant leur stratégie et leur objectif principal.
La meilleure stratégie ne consiste pas à rechercher des solutions externes ni à accepter ce que le marché offre, mais à changer l’objectif du développement pour l’optimisation du rendu. La question clé n’est pas si l’organisation peut construire la technologie, mais si elle a besoin de le faire pour obtenir une valeur réelle. S’il existe une solution complète en matière de sécurité, de fiabilité et de meilleures performances concrètes en matière de productivité, vous devez la considérer sérieusement.
Cette étude nécessite une mentalité plus rationnelle et moins romantique avec la technologie, en plus d’une analyse approfondie : évaluer les options, comprendre l’impact, calculer les coûts totaux, considérer les risques et reconnaître là où se trouve la vraie différence. Dans de nombreux cas, construire sur la technologie existante et mettre en œuvre des mesures, l’intégrer et l’améliorer sera la décision la plus certifiée.
La meilleure stratégie d’intelligence artificielle est de changer l’application du développement à l’optimisation du rendu
La réalité est claire : l’offre compétitive est toujours en train de fabriquer la technologie, mais en l’utilisant de manière efficace pour obtenir des résultats tangibles. Dans un marché où les capacités de base de l’IA se sont démocratisées et se voient chaque jour plus accessibles, insister pour que la réinvention puisse être un chemin qui mène à l’organisation de votre essence et de votre valeur différente.
Le succès de la génération de valeur n’est pas à mi-chemin pour démontrer qu’il est possible de construire un système, mais comme ce système aide à réduire les délais, à simplifier les processus, à améliorer les décisions et à accélérer les résultats. Se concentrer sur cet objectif est la meilleure forme de transformer l’innovation en une véritable vente compétitive, sans perdre de ressources ni d’attention à ce qui est vraiment important pour le commerce.
Julián Gómez Bejarano, directeur numérique de LedaMC
