Considérez cette scène
de la vie réelle:Réfléchissant sur les moments difficiles de
sa semaine, le nouveau PDG d'un fabricant britannique s'est senti fâché. Son
attention a continué à revenir à la tension lors de plusieurs réunions de
l'équipe de direction. Il avait envie de secouer l'équipe et de pousser
plusieurs de ses membres, déchirés par de vieux conflits, à cesser de se battre
et à commencer à collaborer pour résoudre les véritables problèmes de
l'entreprise. Il a également senti, cependant, qu'une approche de force
brute était peu susceptible d'aller très loin, ou de donner les idées créatives
dont l'entreprise avait désespérément besoin pour rester en phase avec
l'évolution rapide de son environnement concurrentiel. Au lieu de cela, il
s'est calmé, a cessé de blâmer son équipe et s'est demandé s'il pouvait sortir
de l'impasse en recherchant de nouvelles approches des problèmes de
l'entreprise. C'est alors que son esprit s'est tourné vers l'Intelligence Artificielle.
Comme beaucoup de dirigeants,
le PDG avait du mal à faire face au stress induit par l'incertitude, la
complexité croissante et les changements rapides. Tout cela fait partie
intégrante de l'environnement commercial actuel, qui est assez différent de
celui avec lequel beaucoup d'entre nous ont grandi pour remettre en question
nos approches de leadership bien rodées. Dans un article récent, nous
avons décrit cinq pratiques qui peuvent vous aider à prendre du recul et à
devenir plus agile intérieurement (voir « Piloter
avec agilité intérieure»).”). Nous voulons ici décrire la relation
entre certaines de ces idées et une technologie qui, à première vue, semble
ajouter à la complexité, mais peut en fait être un baume de guérison:
l’Intelligence Artificielle (IA), dont nous avons besoin pour couvrir la prochaine
génération de données avancées. et des applications d'analyse. L'agilité
intérieure et l'IA peuvent sembler étranges, mais quand vous considérez des
faits cruciaux à propos de ces derniers, vous pouvez voir son potentiel pour
vous aider à diriger avec clarté, spécificité et créativité.
Le premier fait crucial
concernant l'IA est que vous ne savez pas à l'avance ce que les données vont
révéler. De par sa nature, l'IA est un acte de foi, au même titre que
votre ignorance et votre recadrage radical. Et comme apprendre à se
laisser aller, écouter l'IA peut vous aider à trouver de nouvelles idées
perturbatrices dans des endroits surprenants et inattendus.
Un autre fait à propos de l'IA
est qu'il crée un espace et un temps de réflexion en filtrant le signal du
bruit. Vous laissez les algorithmes en vrac sur un vaste paysage de
données et ils ne rapportent que ce que vous devez savoir et à quel moment.
Revenons au PDG ci-dessus pour
voir un exemple de cette dynamique en action. Le PDG savait que le produit
clé de son entreprise devrait être mis au point de manière plus efficace pour
concurrencer les puissants concurrents des marchés émergents. Il devait de
toute urgence réduire à la fois les coûts et le temps nécessaires au processus
de développement de produits. L’approche habituelle aurait été de réduire
le nombre de personnes ou d’investir dans l’automatisation, mais il n’était pas
sûr que ce soit bien pour son entreprise, qui était épuisée par d’autres
mesures de réduction des coûts.
Tout cela était dans l’esprit
du chef de la direction alors qu’il réfléchissait à la dynamique problématique
des cadres qu’il avait observée - qui, franchement, rendait plusieurs sources
d’information peu fiables. C’est le besoin de connaissances objectives et
créatives qui a suscité l’intérêt du PDG pour l’analyse avancée de données
alimentée par l’IA. Quelques jours plus tard, il a commencé à poser à une
équipe d'experts en analyse de données quelques questions larges et ouvertes:
Quelles sont les causes des inefficacités dans notre processus de conception et
de développement de produits? Quoi et où sont les opportunités d'améliorer
les performances?
L'équipe d'IA a formé ses
algorithmes sur une grande variété de sources de données, telles que la gestion
du cycle de vie d'un projet, des documents de conception et de fabrication
détaillés, des données financières et humaines, des fournisseurs et
sous-traitants et des données de communication. Les modèles cachés dans
les réseaux de communication ont conduit à une analyse détaillée des
interactions entre deux départements clés: la conception et l'ingénierie. En
utilisant des données agrégées qui n’identifiaient pas les communications
individuelles, l’équipe a examiné le nombre de courriels envoyés après des
réunions ou à d’autres services, l’utilisation des groupes de discussion
d’entreprise, la durée des discussions, le volume de SMS et les taux de réponse
aux invitations de calendrier, les algorithmes fait surface une découverte
importante et alarmante. Les deux départements collaboraient à peine. En
réalité, le processus était statique: les concepteurs ont créé un modèle, les
ingénieurs ont évalué et commenté, les concepteurs ont été réaménagés, etc. Chacun
se souciait uniquement de son domaine. L’équipe d’analyse des données a communiqué
au chef de la direction un autre fait essentiel: en remontant cinq années en
arrière et en établissant des renvois aux données de communication et aux
publications de produits, elle a clairement démontré qu’une mauvaise
collaboration ralentissait les délais de mise sur le marché et augmentait les
coûts.
En libérant l’équipe d’IA pour qu’elle suive une direction et
non une destination, la question initiale du PDG, «Comment améliorer la
productivité?» Est devenue beaucoup plus humaine: «Comment travaillons-nous en
équipe et pourquoi? base empirique, il a fait appel aux responsables de
l’ingénierie et de la conception pour former une équipe interdisciplinaire
chargée de réinventer la collaboration. En collaboration avec les experts
en données, l'équipe a pu identifier et cibler une réduction de 10% du délai de
mise sur le marché du développement de nouveaux produits et une réduction de
11% des coûts. Mais le PDG ne s'est pas arrêté là. Il a également
utilisé son expérience pour demander à son équipe de direction de développer
une nouvelle agilité. L'équipe précédemment fracturée a travaillé dur pour
bâtir une base de confiance et une véritable écoute. Des enregistrements
réguliers les ont aidés à faire une pause, à formuler de nouvelles questions, à
inviter une opposition saine et à se poser eux-mêmes,
D'après notre expérience,
l'intelligence artificielle peut être d'une grande aide pour le dirigeant qui
tente de devenir plus agile intérieurement et de favoriser des approches
créatives de la transformation. Quand un PDG met l'IA à l’œuvre pour relever
les défis stratégiques les plus difficiles et les plus complexes, il doit
s’appuyer sur le même ensemble de pratiques qui renforcent l’agilité
intérieure. Envoyant l'Intelligence Artificielle dans la masse de la
complexité, sans savoir à l'avance avec quoi elle va revenir, le PDG embrasse
la découverte d'idées originales, inattendues et révolutionnaires. C’est
un moyen de tester et enfin de passer des croyances et des préjugés de longue
date à l’égard de leur organisation, et de recadrer radicalement les questions
afin de trouver des solutions entièrement nouvelles.. Et
la meilleure chose à propos des solutions d'IA, c'est qu'elles peuvent être
testées. L'IA crée sa propre boucle de rétroaction empirique qui vous permet
de considérer votre entreprise comme un laboratoire scientifique expérimental
axé sur la transformation et l'amélioration des performances. En d’autres
termes, la science fondamentale de l’IA peut être exactement ce dont vous avez
besoin pour poser le type de questions générales qui jettent les bases d’un
progrès significatif.
À
propos des auteurs
Sam Bourton est cofondateur et
directeur de la technologie de QuantumBlack, une société de McKinsey. Il est
basé au bureau de McKinsey à Londres;
Johanne Lavoie est
associée au bureau de Calgary et coauteure de Centred
Leadership: diriger avec objectif, clarté et impact(Affaires de
la Couronne, 2014); et Tiffany Vogel est
une associée du bureau de Toronto.
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