S’il n’y a pas de modèle de gouvernement, si les changements ne sont pas contrôlés ou si nous ne savons pas comment produire, l’IA, il suffit de le faire plus rapidement pour que nous fassions mal. Dácil Castelo, PDG de LedaMC, signale les principales erreurs que les organisations doivent commettre pour évaluer leur efficacité technologique et comment les éviter.
Entretien avec Dácil Catelo, PDG de LedaMC
Quel rôle jouerez-vous dans l’efficacité de TI pour le succès d’une entreprise sur un marché très compétitif comme l’actuel ?
L’efficacité a un papier clé, pas du tout. Tanto en question de contrôle des coûts en tant que facteur stratégique. Les entreprises qui gèrent bien leur technologie peuvent innover plus rapidement et répondre mieux aux besoins du marché, en prenant des décisions basées sur des données objectives.
Nous travaillons avec un objectif très clair : aider les organisations à optimiser leurs processus de développement de logiciels, mieux gérer leurs fournisseurs et garantir que chaque euro investi dans TI se traduira en valeur réelle pour l’entreprise. Et dans de nombreuses occasions, améliorer l’efficacité de TI signifie changer la forme en méditant le travail et les résultats, en utilisant les mesures qui nous permettent de comparer le rendu et de décider avec une base solide.
Nous savons que LedaMC continue d’expérimenter un accroissement soutenu dans les dernières années. Qu’est-ce qui l’attribue ?
C’est vrai. Nous avons ensuite crû, le pasado año un 6,5% en facturación. Cette création est le résultat d’une activité très claire : apporter une valeur réelle à nos clients grâce à l’efficacité de TI et à l’amélioration de la productivité dans le développement de logiciels. LedaMC ne nous accompagne pas uniquement dans la gestion de TI, car nous vous aidons à optimiser les coûts et à améliorer la qualité de vos projets.
Par ailleurs, nous continuons à nous renforcer pour la formation et le développement de l’équipe, car seuls des professionnels hautement qualifiés peuvent continuer à proposer des solutions innovantes et différentes. Parallèlement, nous renforçons l’innovation tant dans nos modèles de service que dans nos processus d’application quant à nous, qui évoluons de manière continue pour contribuer à une meilleure gestion des projets de nos clients.
2. Comment une grande organisation pourrait-elle évoluer à partir d’une relation peu transparente avec ses fournisseurs de TI ayant un modèle de gestion entièrement vérifiable et fondé sur des données concrètes ?
La faille de clarté dans TI surge al valorar el esfuerzo au lieu du réel entregable. Cobrar por «horas-persona» implique de payer pour la durée, mais pas pour les résultats, ce qui réduit la motivation du fournisseur pour être efficace et limiter la capacité du client à auditer.
3. Comment l’intelligence artificielle générative peut-elle aborder et réduire la rupture habituelle entre le présupposé prévu et le coût réel dans la gestion des projets de logiciels ?
L’IA peut nous aider beaucoup, mais ne permet pas de confondre la vitesse avec la précision.
C’est certainement qui permet de travailler mieux les exigences, de réduire les ambiguïtés et d’accélérer certaines phases comme l’estimation du début et avec rigueur. C’est une avancée importante. Mais la description ne se produit pas seulement dans l’estimation, mais dans tout ce qui se produit avant et après.
S’il n’y a pas de modèle de gouvernement, si les changements ne sont pas contrôlés ou si nous ne savons pas comment produire, l’IA sera simplement plus rapide pour que nous fassions mal.
4. Quelles sont les principales erreurs que les organisations doivent faire pour évaluer leur efficacité technologique ?
Une des erreurs les plus communes est une confusion entre l’activité et la productivité, car elle ne se produit pas au milieu du résultat final de l’engagement, mais seulement sous l’aspect des lignes de code ou des heures inversées. De plus, de nombreuses entreprises se soucient d’un système uniforme pour médir, ce qui rend les comparaisons et les apprentissages difficiles. Il est également nécessaire de réaliser une analyse interne sans tenir compte du contexte externe, comme la croissance du marché, affectant la perception de votre compétitivité. En fin de compte, sans prendre de mesures concrètes dans les décisions, cela réduit la valeur réelle de l’évaluation.
5. Est-il possible qu’un responsable commercial puisse réaliser des estimations fiables sur des projets de logiciels sans dépendre de profils hautement spécialisés, facilitant ainsi la démocratisation du processus ?
Oui, c’est l’une des principales ventes de notre outil Quanter IA. La démocratisation est possible si les logiciels sont traduits automatiquement et avec précision la langue de commerce (comme les processus et les nécessités de l’utilisateur) avec les paramètres de développement du logiciel. Avec Quanter IA, un responsable peut décrire vos exigences en langage naturel et obtenir une estimation de l’objet de l’eau et du coût, avec un niveau de confiance fiable.
Nous ne cherchons pas à éliminer la connaissance d’un expert, mais cette connaissance est accessible sans moins de précision. Pour que la démocratisation fonctionne, il faut maintenir des méthodes rigoureuses, des données solides et des critères clairs. L’idée simplifie l’expérience sans diluer la discipline.
La fin est que le dialogue entre les entreprises et les TI est centré sur la valeur et le retour de l’inversion.
6. Et pour finir, tenez compte de l’expérience de LedaMC au niveau international (opérant dans la plupart des pays) Comment appréciez-vous les différences en termes de maturité du gouvernement de la productivité technologique entre les organisations européennes et américaines ?
Même s’il existe des différences, il est intéressant de savoir comment chaque culture aborde le thème de l’amélioration de la productivité dans des projets complexes.
En EE.UU., prédominent une culture plus orientée vers l’action : prioriser la résolution des problèmes avec rapidité et génération d’impact, y compris avec des informations incomplètes, favorisant l’agilité et l’expérimentation.
En Europe, en changement, prévaut une enquête plus analytique et structurée, avec l’objectif de définir des cadres de gouvernement et des méthodes solides, entendant bien le problème avant d’agir.
Les organisations les plus matures combinent les capacités suivantes : rigueur dans l’analyse et efficacité dans l’exécution.
Actuellement, une tendance clé est de réduire la « caisse noire » dans la gestion des fournisseurs, en incorporant des données objetivos pour les décisions transparentes et alignées sur le marché.
