L’intelligence artificielle avance dans les entreprises à une vitesse supérieure à la capacité de nombreuses organisations pour le gouvernement. Cette technologie est entrée dans le jour du jour des équipes, mais votre adoption accélérée est déjà à la découverte d’une rupture chaque fois plus évidente. Oui, beaucoup d’entreprises ont essayé l’IA, mais si elles peuvent s’intensifier, méditer sur leur retour ou contrôler adéquatement leurs risques.
Selon les données analysées par le consultant technologique h&k, les 88 % des organisations utilisant IA au moins une fonction, mais seulement les 33 % ont commencé à augmenter leurs pilotes de production. En même temps, les 79 % n’ont pas de modèle d’administration en âge pour l’IA, seuls les 25 % des initiatives engagées dans le retour sont attendus et les 20 % des entreprises utilisent ces outils pour augmenter les revenus. Pour le consultant technologique, ces données doivent faire en sorte que le propriétaire ne soit pas en mesure d’accéder à l’IA, mais de le convertir en une capacité de gestion, de sécurité et de connexion avec le commerce.
« L’IA est reconnue aux organismes antérieurs à leurs modèles de contrôle. Beaucoup d’organisations ont travaillé pour tester les outils, mais aujourd’hui, elles n’ont pas défini le gouvernement, les données utilisées, qui ont pris en charge ou comment améliorer leur impact. Le risque n’est pas d’utiliser l’IA, mais en escalader sans une stratégie claire”, a déclaré Javier Tejada, coprésident et responsable de la technologie de h&k.
Diez lecciones clave para el despligue de la IA
Avant ce scénario, h&k a identifié ces leçons clés pour aider les pymes à appliquer l’IA de forme responsable, durable et alignée avec les nouvelles exigences réglementaires européennes.
1. L’accès ne garantit pas l’adoption. Fournir des licences ou former des équipes de manière ponctuelle ne garantit pas une utilisation réelle. Les 60 % qui ont accès à l’IA pour utiliser le journal, mais seulement les 36 % sont bien formés. Cette différence montre que le problème n’est pas seulement technologique, mais aussi organisateur. L’adoption doit être méditée par le changement d’habitudes, l’utilisation active et l’intégration de l’IA dans les tâches réelles de chaque profil.
2. Le cuello de botella está en pasar del piloto a producción. Beaucoup d’entreprises ont essayé l’IA, mais elles ne doivent pas mener ces projets au fonctionnement ordinaire du commerce. Seuls les 33 % ont commencé à augmenter la production et les 74 % reconnaissent les difficultés liées à la production.
générer plus de valeur chez les pilotes. La consultante h&k vous conseille de lancer des tests sans critères de succès ni de données qui augmentent le risque de projets accumulés qui ne sont jamais vendus par le laboratoire.
3. L’IA est plus utilisée pour horreur que pour créer. Les 66 % des organisations utilisent l’IA pour améliorer leur productivité et les 40 % pour réduire les coûts, mais seulement les 20 % sont appliqués à l’objectif d’augmentation des revenus. Sans doute, cette tendance limite votre potentiel stratégique. L’efficacité peut être un bon point de départ, mais la vente compétitive se réalisera lorsque l’IA sera connectée au processus de création de valeur.
4. Automatiser les processus mal conçus pour ne pas résoudre le problème. Une des erreurs les plus habituelles s’applique aux processus qui sont inefficaces. Selon H&K, l’intelligence artificielle des flux de travail est peu claire, les redondances ou les documents mal documentés génèrent une valeur limitée. Avant d’automatiser, les entreprises doivent réviser leurs processus, ordonner les responsabilités, préparer les données et repenser les flux de travail pour que l’IA puisse apporter une valeur réelle.
5. La gouvernance se fait tard, en particulier avec les agents de l’IA. Les 79 % des organisations ne disposent pas d’un modèle de gouvernement adulte pour l’IA. Cette faille de contrôle est plus critique en ce qui concerne la capacité des agents à exécuter des actions, à prendre des décisions ou à se connecter aux systèmes d’entreprise. h&k recommande d’établir depuis le début un comité d’IA, de supervision humaine et de critères clairs sur ce qui peut faire chaque solution.
6. Muchas empresas no saben medir el retorno. Seuls les 25 % des initiatives d’IA ont permis au retour sur investissement d’espérer et d’atteindre les 6 % avec un impact sur l’EBIT égal ou supérieur à 5 %. La partie du problème est en pleine activité à la place des résultats. Vous ne pouvez pas savoir si certaines personnes utilisent un outil ou des pilotes qui se lancent ; sino que hay que medir el ahorro real, les apports progressifs, la réduction des délais ou les changements dans la productivité.
7. La dispersion des cas d’utilisation peut freiner la transformation. La pression pour « faire quelque chose avec IA » est exercée par de nombreuses entreprises au fil des décennies d’idées sans priorité claire. h&k recommande d’éviter les listes interminables de pilotes et d’utiliser moins de 15 cas de haute valeur, avec impulsion directe, viabilité technique et mesures concrètes. Oui, l’excès de pilotes consomme plus de ressources que ceux qui sont libérés.
8. Un chatbot n’est pas un agent autonome. Les 62 % des organisations expérimentant avec des agents d’IA, mais seulement les 23 % augmentent. De plus, seuls les 10 % des organisations avec IA génétique rapportent un retour sur investissement significatif. Le passage d’un chatbot à un agent autonome est bien plus important que celui-là ; peut exiger des données claires, des API régies, des processus standardisés, des limites de risques et un registre exhaustif des décisions.
Les 91 % des entreprises ont augmenté leur inversion en IA en 2026, ce qui fait qu’aujourd’hui ils n’ont pas obtenu le retour attendu
9. El reto laboral no es solo sustituir, sino recualificar. Les 31 % de la force de travail doivent être recyclés dans les prochains trois ans. Par conséquent, planter l’IA seul comme une voie pour réduire la plante peut générer une régression, un obscurité incertain et une mauvaise adoption. La clé est en train de former les équipes, de redéfinir les fonctions et de déplacer le talent vers des activités de grande valeur.
10. La IA exige une inversion soutenue, sans aucune impulsion. Les 91 % des entreprises ont augmenté leur inversion en IA en 2026, ce qui signifie qu’aujourd’hui, elles n’ont pas obtenu le retour attendu. Pour H&K, cette contradiction apparente reflète que l’IA doit être entendue comme une transformation de milieu de gamme qui combine les premiers résultats visibles avec des projets de transformation.
À partir de ces leçons, h&k reprend quatre des décisions qui séparent les organisations des dirigeants du restaurant : 1-ambition de transformer l’IA en une transformation commerciale, 2-objectif de prioriser moins de cas, mais les meilleurs résultats, 3-discipline pour implanter le gouvernement, les KPI et les révisions périodiques et 4-formation du personnel, pour accompagner l’adoption de la formation, la recualification et la redéfinition des rôles.
Desplegar el Plan Directeur de IA
En ce sens, l’entreprise défend que l’intelligence artificielle seule génère de la valeur lorsqu’elle est intégrée à la stratégie d’entreprise, se connecte aux processus clés et compte avec un modèle de gouvernement qui garantit la sécurité, l’évolutivité et l’impact réel sur l’entreprise. Pour cela, h&k propose de travailler auprès d’un directeur de plan d’IA qui aide à définir les cas d’utilisation prioritaires, les habilités à construire en premier et à faire évoluer la technologie de forme ordonnée.
En premier lieu, h&k a pu mettre à la disposition des entreprises le Guide d’autodiagnostic IA, un recours conçu pour aider les organisations à s’identifier au point où elles se trouvent, quelles barrières bloquent leurs initiatives et ce sera la prochaine étape pour appliquer l’intelligence artificielle à impact réel. Le guide d’autodiagnostic IA est disponible pour votre téléchargement.
