Une étude mondiale de Workiva révèle un amalgame de pragmatisme et d’insouciance
Malgré de bons retours sur investissement, de nombreuses entreprises manquent encore de fondations essentielles pour une utilisation efficace de l’IA, telles que des données de qualité, des politiques de gouvernance et des formations adaptées.
Les organisations qui souhaitent que l’IA leur confère des avantages concurrentiels doivent se concentrer sur la production de données fiables et de haute qualité, sur de bonnes politiques de gouvernance de l’IA et sur des formations spécifiques à chaque poste. Telle est la conclusion de l’enquête mondiale « AI and Building Value Amidst Disruption » de Workiva auprès des praticiens, qui a interrogé plus de 2 300 professionnels de la finance, du développement durable, de l’audit et des risques.
L’enquête révèle que si 88 % des personnes interrogées constatent une amélioration du retour sur investissement de leurs investissements en IA (gain de temps de 96 %, productivité de 94 % et rentabilité de 92 %), deux sur trois estiment que leur entreprise manque actuellement de données de qualité, d’une gouvernance de l’IA et de formations pour utiliser efficacement l’IA. Malgré cette lacune apparemment importante, l’enquête révèle que 74 % des personnes interrogées utilisent déjà l’IA dans leur travail quotidien.
64 % des personnes interrogées estiment que leur organisation ne dispose pas de données de haute qualité et adaptées à l’IA. 65 % estiment que la gouvernance de l’IA est insuffisante et efficace. Par ailleurs, 67 % affirment qu’il n’existe pas de formation spécifique à chaque poste. Outre le ralentissement de l’adoption de l’IA, ces problèmes pourraient exposer les entreprises à des risques accrus.
On revient toujours aux fondations
Workiva montre aussi que les praticiens sont deux fois plus nombreux que les dirigeants à douter de la capacité de leur entreprise à utiliser l’IA pour générer un impact mesurable.
En conclusion, bien que l’IA offre des avantages significatifs en termes de productivité et de gain de temps, son adoption efficace nécessite des fondations solides que beaucoup d’entreprises n’ont pas encore établies.
Les défis internes et externes, tels que le rythme rapide des évolutions technologiques et l’instabilité macroéconomique, doivent être adressés pour maximiser les bénéfices de l’IA tout en minimisant les risques.
