Stratégie IA en entreprise : un guide pour les dirigeants

Les machines peuvent-elles automatiser Stratégie de développement? La réponse courte est non. Cependant, il existe de nombreux aspects du travail des stratèges où l'IA et les outils d'analyse avancés peuvent déjà apporter une valeur énorme. Yuval Atsmon est un associé principal qui dirige le nouveau McKinsey Center for Strategy Innovation, qui étudie les façons dont les nouvelles technologies peuvent renforcer les principes intemporels de la stratégie. Dans cet épisode du podcast Inside the Strategy Room, il explique comment l'intelligence artificielle transforme déjà la stratégie et ce qui se profile à l'horizon. Ceci est une transcription éditée de la discussion. Pour plus de conversations sur les questions de stratégie qui comptent, suivez la série sur votre plateforme de podcast préférée.

Joanna Pacner :Que signifie l'intelligence artificielle dans le contexte de la stratégie ?

Yuval Atmon : Lorsque les gens parlent d'intelligence artificielle, ils incluent tout ce qui concerne l'analyse, l'automatisation et l'analyse des données. Marvin Minsky, le pionnier de la recherche sur l'intelligence artificielle dans les années 1960, parlait de l'IA comme d'un "mot valise" - un terme dans lequel vous pouvez fourrer ce que vous voulez - et cela semble toujours être le cas. Nous sommes à l'aise avec cela parce que nous pensons que les entreprises devraient utiliser toutes les capacités d'analyse plus traditionnelles tout en augmentant l'automatisation de la stratégie qui peut libérer du temps de gestion ou d'analyste et, progressivement, en introduisant des outils qui peuvent augmenter la pensée humaine.

Joanna Pacner : L'IA a été adoptée par de nombreuses fonctions commerciales, mais la stratégie semble largement immunisée contre ses charmes. Pourquoi pensez-vous que c'est?

Yuval Atmon : Vous avez raison pour l'adoption limitée. Seulement 7 % des répondants à notre enquête sur l'utilisation de l'IA disent l'utiliser dans la stratégie ou même la planification financière, alors que dans des domaines comme le marketing, la chaîne d'approvisionnement et les opérations de service, c'est 25 ou 30 %. L'une des raisons pour lesquelles l'adoption est à la traîne est que la stratégie est l'une des pratiques conceptuelles les plus intégratives. Lorsque les dirigeants pensent à l'automatisation de la stratégie, beaucoup regardent trop loin : les capacités d'IA qui décideraient, à la place du chef d'entreprise, quelle est la bonne stratégie. Ils manquent des occasions d'utiliser l'IA dans les éléments constitutifs d'une stratégie qui pourrait améliorer considérablement les résultats.

J'aime utiliser l'analogie avec les assistants virtuels. Beaucoup d'entre nous utilisent Alexa ou Siri, mais très peu de gens utilisent ces outils pour faire plus que dicter un message texte ou éteindre les lumières. Nous ne nous sentons pas à l'aise avec la capacité de la technologie à comprendre le contexte dans des applications plus sophistiquées. L'IA en stratégie est similaire : il est difficile pour l'IA de savoir tout ce qu'un cadre sait, mais elle peut aider les cadres dans certaines tâches.

Lorsque les dirigeants pensent à l'automatisation de la stratégie, beaucoup regardent trop loin : l'IA décide de la bonne stratégie. Ils manquent des occasions d'utiliser l'IA dans les éléments constitutifs de la stratégie.

Joanna Pacner :Quel type de tâches l'IA peut-elle aider les stratèges à exécuter aujourd'hui ?

Yuval Atmon : Nous parlons de six étapes de développement de l'IA. La première est l'analytique simple, que nous appelons l'intelligence descriptive. Les entreprises utilisent des tableaux de bord pour l'analyse concurrentielle ou pour étudier les performances dans différentes parties de l'entreprise qui sont automatiquement mises à jour. Certains ont des capacités interactives pour le raffinement et les tests.

Le deuxième niveau est l'intelligence diagnostique, qui est la capacité de regarder en arrière sur l'entreprise et de comprendre les causes profondes et les moteurs de la performance. Le niveau suivant est l'intelligence prédictive : être capable d'anticiper certains scénarios ou options et la valeur des choses à l'avenir en fonction de l'élan du passé ainsi que des signaux captés sur le marché. Le diagnostic et la prédiction sont des domaines que l'IA peut grandement améliorer aujourd'hui. Les outils peuvent augmenter l'analyse des cadres et devenir des domaines dans lesquels vous développez des capacités. Par exemple, sur l'intelligence diagnostique, vous pouvez organiser votre portefeuille en segments pour comprendre de manière granulaire d'où vient la performance et le faire de manière beaucoup plus continue que les analystes ne le pourraient. Vous pouvez essayer 20 façons différentes en une heure au lieu de déployer une centaine d'analystes pour résoudre le problème.

L'IA prédictive est à la fois plus difficile et plus risquée. Les dirigeants ne devraient pas se fier entièrement à l'IA prédictive, mais cela fournit un autre point de vue systématique dans la pièce. Parce que les décisions stratégiques ont des conséquences importantes, une considération clé est d'utiliser l'IA de manière transparente dans le sens de comprendre pourquoi elle fait une certaine prédiction et quelles extrapolations elle fait à partir de quelles informations. Vous pouvez ensuite évaluer si vous faites confiance ou non à la prédiction. Vous pouvez même utiliser l'IA pour suivre l'évolution des hypothèses de cette prédiction.

Ce sont les niveaux disponibles aujourd'hui. Les trois prochains niveaux prendront du temps à se développer. Il existe quelques premiers exemples d'IA conseillant des actions à l'attention des dirigeants qui créeraient de la valeur sur la base de l'analyse. À partir de là, vous allez déléguer certains pouvoirs de décision à l'IA, avec des contraintes et une supervision. Finalement, il y a le point où l'IA entièrement autonome analyse et décide sans interaction humaine.

Parce que les décisions stratégiques ont des conséquences importantes, vous devez comprendre pourquoi l'IA fait une certaine prédiction et quelles extrapolations elle fait à partir de quelles informations.

Joanna Pacner :Quels types d'entreprises ou d'industries pourraient tirer le plus grand profit de l'adoption de l'IA à son niveau de sophistication actuel ?

Yuval Atmon : Chaque entreprise a probablement la possibilité d'utiliser l'IA plus qu'elle ne le fait aujourd'hui. La première chose à regarder est la disponibilité des données. Avez-vous des données de performance qui peuvent être organisées de manière systématique ? Les entreprises qui disposent de données approfondies sur leurs portefeuilles jusqu'à la ligne d'activité, le SKU, l'inventaire et les ingrédients bruts ont les plus grandes opportunités d'utiliser des machines pour obtenir des informations granulaires que les humains ne pourraient pas.

Les entreprises dont les stratégies reposent sur quelques grandes décisions avec des données limitées obtiendraient moins de l'IA. De même, ceux qui sont confrontés à une grande volatilité et à une grande vulnérabilité aux événements externes en bénéficieraient moins que les entreprises aux portefeuilles contrôlés et systématiques, bien qu'ils puissent déployer l'IA pour mieux prédire ces événements externes et identifier ce qu'ils peuvent et ne peuvent pas contrôler.

Troisièmement, la rapidité des décisions est importante. La plupart des entreprises élaborent des stratégies tous les trois à cinq ans, qui deviennent ensuite des budgets annuels. Si vous pensez à la stratégie de cette manière, le rôle de l'IA est relativement limité à part l'accélération potentielle des analyses qui sont des intrants dans la stratégie. Cependant, certaines entreprises revoient régulièrement les grandes décisions qu'elles ont prises sur la base d'hypothèses sur le monde qui peuvent avoir changé depuis, affectant le retour sur investissement prévu des initiatives. De tels changements affecteraient la façon dont vous déployez les talents et le temps des cadres, la façon dont vous dépensez de l'argent et concentrez vos efforts de vente, et l'IA peut être utile pour guider cela. La valeur de l'IA est encore plus grande lorsque vous pouvez prendre des décisions proches du moment du déploiement des ressources, car l'IA peut signaler que vos hypothèses précédentes ont changé depuis le moment où vous avez élaboré votre plan.

Joanna Pacner :Pouvez-vous fournir des exemples d'entreprises utilisant l'IA pour relever des défis stratégiques spécifiques ?

Yuval Atmon : Certains des utilisateurs les plus innovants de l'IA, ce n'est pas un hasard, sont des entreprises natives de l'IA et du numérique. Certaines de ces entreprises ont constaté des avantages considérables de l'IA et ont accru son utilisation dans d'autres domaines de l'entreprise. Un acteur de la mobilité ajuste sa planification financière en fonction des modèles de prix qu'il observe sur le marché. Son activité a une flexibilité relativement élevée pour la demande mais moins pour l'offre, de sorte que l'entreprise utilise l'IA pour signaler en permanence lorsque la dynamique des prix évolue d'une manière qui affecterait la rentabilité ou lorsque la demande augmente. Cela permet à l'entreprise de réagir rapidement pour créer plus de capacité car sa rentabilité est très sensible au maintien de l'équilibre de l'offre et de la demande.

Joanna Pacner :Compte tenu de la rapidité avec laquelle les choses changent aujourd'hui, l'IA ne semble-t-elle pas être plus un outil tactique que stratégique, fournissant des informations urgentes sur des éléments isolés de la stratégie ?

Yuval Atmon : Il est intéressant que vous fassiez la distinction entre stratégique et tactique. Bien sûr, chaque décision peut être décomposée en plus petites, et là où l'IA peut être utilisée de manière abordable dans la stratégie aujourd'hui, c'est pour les éléments constitutifs de la stratégie. Cela peut sembler tactique, mais cela peut faire une énorme différence. L'une des principales sociétés d'investissement au monde, par exemple, a commencé à utiliser l'IA pour rechercher certains modèles plutôt que de rechercher directement des entreprises individuelles. L'IA recherche l'utilisation mobile des consommateurs qui suggère que la technologie d'une entreprise se répand rapidement, donnant à l'entreprise la possibilité d'investir dans cette entreprise avant les autres. Cela a créé un avantage stratégique significatif pour eux, même si l'outil lui-même peut être relativement tactique.

Joanna Pacner : McKinsey a beaucoup écrit sur les biais cognitifs et la dynamique sociale qui peuvent fausser la prise de décision. L'IA peut-elle aider à relever ces défis ?

Yuval Atmon : Lorsque nous discutons avec des dirigeants de l'utilisation de l'IA dans le développement de stratégies, la première réaction que nous obtenons est la suivante : "Ce sont de très grandes décisions ; et si l'IA se trompe ?" La première réponse est que les humains se trompent aussi beaucoup. [Amos] Tversky, [Daniel] Kahneman et d'autres ont prouvé que certaines de ces erreurs sont systémiques, observables et prévisibles. La première chose que l'IA peut faire est de repérer les situations susceptibles de donner lieu à des biais. Par exemple, imaginez que l'IA écoute une session de stratégie où le PDG propose quelque chose et tout le monde dit "Oui" sans débat ni discussion. L'IA pourrait informer la salle, "Nous pourrions avoir un préjugé de tournesol ici", ce qui pourrait déclencher plus de conversation et rappeler au PDG qu'il est dans son propre intérêt d'encourager le plaidoyer du diable.

Nous voyons aussi souvent un biais de confirmation, où les gens concentrent leur analyse sur la preuve de la sagesse de ce qu'ils veulent déjà faire, au lieu de rechercher une réalité factuelle. Le simple fait que l'IA effectue une analyse par défaut qui ne vise pas à satisfaire le patron est utile, et l'équipe peut alors essayer de comprendre pourquoi cela est différent de l'hypothèse de gestion, déclenchant un débat beaucoup plus riche.

En termes de dynamique sociale, les problèmes d'agence peuvent créer des conflits d'intérêts. Chaque dirigeant d'unité commerciale [BU] pense que sa BU devrait obtenir le plus de ressources et fournira le plus de valeur, ou du moins, il estime qu'il devrait défendre son entreprise. L'IA fournit un moyen neutre basé sur des données systématiques pour gérer ces débats. C'est également utile pour les cadres ayant un pouvoir de décision, car nous savons tous que les pressions à court terme et la nécessité de faire les chiffres trimestriels et annuels amènent les gens à prendre des décisions différentes le 31 décembre par rapport au 1er janvier ou au 1er octobre. Comme dans l'histoire d'Ulysse et des sirènes, vous pouvez utiliser l'IA pour vous rappeler que vous vouliez quelque chose de différent trois mois plus tôt. Le PDG décide toujours; L'IA peut simplement fournir ce coup de pouce supplémentaire.

Joanna Pacner :C'est comme si vous aviez Spock à côté de vous, qui est impartial et purement analytique.

Yuval Atmon :Ce n'est pas une mauvaise analogie - pour les fans de Star Trek en tout cas.

Joanna Pacner :Avez-vous une application préférée de l'IA en stratégie ?

Yuval Atmon : J'ai beaucoup travaillé sur l'allocation des ressources, et l'un des défis, qu'on appelle le phénomène du bâton de hockey, c'est que les dirigeants sont toujours trop optimistes quant à ce qui va se passer. Ils savent que l'allocation des ressources sera inévitablement définie par ce que vous pensez de l'avenir, pas nécessairement par les performances passées. L'IA peut fournir une prédiction objective des performances à partir d'un cas de momentum par défaut : sur la base de tout ce qui s'est passé dans le passé et de certains indicateurs sur l'avenir, quelle est la prévision des performances si nous ne faisons rien ? C'est avant que nous disions : "Mais je vais embaucher ces personnes, développer ce nouveau produit et améliorer mon marketing" - des choses qui, selon chaque dirigeant, les aideront à sur-offrir par rapport au passé. Le cas de l'élan neutre, que l'IA peut calculer d'une manière froide, à la Spock, peut modifier la dynamique de la discussion sur l'allocation des ressources. C'est une forme d'intelligence prédictive accessible aujourd'hui et bien qu'elle ne soit pas censée être définitive, elle fournit une base pour de meilleures décisions.

Joanna Pacner :Considérez-vous l'accès aux talents technologiques comme l'un des obstacles à l'adoption de l'IA en stratégie, en particulier dans les grandes entreprises ?

Yuval Atmon : Je ferais une distinction. Si vous parlez de talents en apprentissage automatique et en science des données ou d'ingénieurs en logiciel qui construisent les outils numériques, ils ne sont certainement pas faciles à obtenir. Cependant, les entreprises peuvent de plus en plus utiliser des plateformes qui donnent accès aux outils d'IA et exigent moins des entreprises individuelles. De plus, ce domaine de la stratégie est passionnant - il est à la pointe de la technologie, il est donc probablement plus facile d'obtenir des talents technologiques pour cela que pour le travail de fabrication.

Le plus grand défi, ironiquement, est de trouver des stratèges ou des personnes ayant une expertise commerciale pour contribuer à l'effort. Vous ne résoudrez pas les problèmes de stratégie avec l'IA sans l'implication de personnes qui comprennent l'expérience client et ce que vous essayez d'accomplir. Ceux qui savent le mieux, comme les cadres supérieurs, n'ont pas le temps d'être des chefs de produit pour l'équipe d'IA. Une contrainte encore plus grande est que, dans certains cas, vous demandez aux gens de s'impliquer dans une initiative qui peut rendre leur travail moins important. Il pourrait y avoir de nombreuses opportunités d'intégrer l'IA dans les emplois existants, mais c'est une chose à laquelle les entreprises doivent réfléchir. La meilleure approche consiste peut-être à créer une usine numérique dans laquelle une équipe différente teste et crée des applications d'IA, sous la supervision de parties prenantes de haut niveau.

Le grand défi est de trouver des stratèges pour contribuer à l'effort d'IA. Vous demandez aux gens de s'impliquer dans une initiative qui peut rendre leur travail moins important.

Joanna Pacner :Pensez-vous que cette inquiétude concernant la sécurité de l'emploi et le potentiel que l'IA automatise la stratégie est réaliste ?

Yuval Atmon :La question de savoir si l'IA remplacera le jugement humain et mettra l'humanité hors de son travail est une question importante que je laisserais à d'autres experts.

La question pertinente est celle de l'automatisation à court terme. En raison de sa complexité, la stratégie serait l'un des derniers domaines à être touché par l'automatisation, mais nous le voyons dans de nombreux autres domaines. Cependant, la tendance depuis plus de deux cents ans est que l'automatisation crée de nouveaux emplois, même si ceux-ci nécessitent des compétences différentes. Cela n'enlève pas la peur que certaines personnes ont d'une machine qui expose leurs erreurs ou qui fait leur travail mieux qu'elles ne le font.

Joanna Pacner : Nous avons récemment publié un article sur le courage stratégique à une époque de volatilité qui parlait de trois types d'avantages que les chefs d'entreprise doivent développer. L'un d'eux est un avantage dans les idées. Pensez-vous que l'IA a un rôle à jouer dans la fourniture d'un aperçu exclusif ?

Yuval Atmon : L'un des défis auxquels la plupart des stratèges sont confrontés est la complexité écrasante du monde dans lequel nous opérons - le nombre d'inconnues, la surcharge d'informations. À un certain niveau, il peut sembler que l'IA fournira une autre couche de complexité. En réalité, il peut s'agir d'un couteau tranchant qui coupe une partie de l'encombrement. La question à poser est la suivante : l'IA peut-elle simplifier ma vie en me donnant plus facilement des informations plus précises et plus opportunes ?

Joanna Pacner : Vous travaillez depuis longtemps dans la stratégie. Qu'est-ce qui a suscité votre intérêt à explorer cette intersection de la stratégie et des nouvelles technologies ?

Yuval Atmon : J'ai toujours été intrigué par les choses aux limites de ce qui semble possible. La deuxième loi de l'écrivain de science-fiction Arthur C. Clarke est que pour découvrir les limites du possible, il faut s'aventurer un peu au-delà dans l'impossible, et je trouve cela particulièrement séduisant dans ce domaine.

L'IA en stratégie n'en est qu'à ses balbutiements mais pourrait être très conséquente pour les entreprises et pour la profession. Pour un cadre supérieur, les décisions stratégiques sont le meilleur moyen d'influencer l'entreprise, à part peut-être la constitution de la meilleure équipe, et il est étonnant de constater à quel point la technologie est peu exploitée dans ce processus aujourd'hui. Il est concevable que l'avantage concurrentiel repose de plus en plus sur le fait d'avoir des cadres qui savent bien appliquer l'IA. Dans certains domaines, comme l'investissement, cela se produit déjà, et la différence de rendement peut être stupéfiante. Je trouve très excitant d'aider les entreprises à faire partie de cette évolution.