Comment l’IA générative redéfinit-elle le paysage technologique des entreprises? Considérée comme un changement de paradigme, stimulera-t-elle des investissements massifs pour la décennie à venir? Bien que les transformations de cette ampleur puissent sembler rapides à la surface, leur intégration dans les différentes strates de la technologie d’entreprise requiert une ascension régulière et constante. Mais où débutent vraiment ces transformations?
Le secteur de l’infrastructure semble capturer les investissements initiaux. Mais quels sont les indices qui révèlent ce phénomène? Pourrons-nous remarquer un basculement des fonds et une concentration sur la création de nouvelles expériences et produits modifiant les couches subséquentes de la technologie? Les premiers signaux de ce bouleversement à l’échelle des applications commencent à se montrer, mais sont-ils suffisamment forts pour annoncer un changement profond?
L’introduction de l’IA générative dans les applications d’entreprise préfigure une évolution radicale des produits.
Les applications d’entreprise évoluent-elles progressivement vers des expériences similaires à celles des consommateurs, engageant ainsi davantage les utilisateurs et accélérant le workflow? Comment une telle tendance pourrait-elle mener à des ‘systèmes d’engagement’ qui révolutionneraient notre manière de travailler? Est-il possible que ces systèmes d’engagement, tout en gardant la précieuse donnée centrale, construisent un socle pour un volume croissant d’informations générées?
Qu’en est-il de la prochaine génération de produits d’application? La première vague d’intégrateurs de ChatGPT offre-t-elle un aperçu du futur, ou n’est-elle qu’une étoile filante dans l’écosystème des applications d’IA génératives? Des produits qui offrent une valeur immédiate mais éphémère parviendront-ils à créer des entreprises pérennes, ou sont-ils condamnés au churn en raison de leur fonctionnalité limitée et de l’usage unique des modèles génératifs?
Faut-il s’attendre à ce que la deuxième vague d’applications génératives, en commençant à intégrer les données structurées et non structurées des ‘systèmes de record’ et ‘d’engagement’, domine le marché? Les développeurs de ces produits pourront-ils rivaliser avec les géants existants comme Salesforce, qui intègrent déjà l’IA générative pour se protéger?
Quid de la troisième vague, où l’innovation réside dans la création d’un tout nouveau ‘système d’intelligence’? Les applications qui développent des workflows distincts capables de fonctionner comme une application d’entreprise à part entière établiront-elles les normes de demain? Peut-être le véritable défi est-il d’intégrer, de nettoyer et d’étiqueter des données de manière à créer des informations nouvelles et pertinentes. Si la promesse est tenue, le produit deviendra incontournable, mais est-ce aussi simple qu’il y paraît?
Finalement, quels seront les véritables produits ‘systèmes d’intelligence’ marqués par une intégration profonde dans les workflows des entreprises et la création de boucles de rétroaction de données? Se pourrait-il que le rang qu’occupe un nouveau produit par rapport aux outils existants soit un thermomètre fiable de sa valeur et de son intégration au sein des processus d’entreprise? Certains produits novateurs réussiront-ils à devenir indispensables, ou seront-ils les premiers sacrifiés lors des coupes budgétaires?
Et au-delà de l’éclat et de l’émergence d’IA génératives open source ou propriétaires à la croissance rapide, le vrai défi n’est-il pas pour les fondateurs de bâtir des produits ‘systèmes d’intelligence’ durables sur ce paysage en pleine mutation? Si cela est bien exécuté, quel sera l’impact sur les entreprises? La réponse à cette question pourrait façonner l’avenir technologique des organisations pour les années à venir.
Source : Techcrunch
