Ces données ont été initialement présentées dans la newsletter du 4 octobre 2023 disponible ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2023/10/inbox-insights-october-4-2023-technology-and-connections-generative-ai-for-tasks/.
C’est l’heure des rapports mensuels, et les rapports mensuels sont l’une des plus grandes opportunités pour nous de trouver des gains d’efficacité et d’utiliser l’IA générative pour accélérer le processus. Combien de temps vous faut-il pour établir un rapport mensuel ?
Pour moi, faire du reporting pour nos clients prend environ une journée, parfois deux jours pour traiter toutes les données et les transformer en rapports. Chaque mois, je suis toujours à la recherche de moyens de gagner du temps supplémentaire, de gagner du temps sur le processus. Pourquoi? Moins je passe de temps à rédiger le rapport, plus je peux consacrer du temps à réfléchir au rapport, à ses implications et à ce que je peux recommander à nos clients.
Voici un exemple d’optimisation de rapport simple. Nous utilisons une série de modèles pour les rapports mensuels. Dans ces modèles, il y a des espaces réservés pour le mois et, généralement, je copie le rapport d’un mois à l’autre pour conserver certaines données historiques, ainsi que toutes les mises à niveau que j’ai effectuées au fil du temps.
Pourtant, pour des dizaines de sites Web et de projets, même cela peut s’avérer un peu laborieux. Trouver les instances du mois précédent et les mettre à jour pour le mois suivant prend du temps – pas une tonne de temps par rapport, mais cela s’additionne. Je pourrais demander à quelqu’un d’autre de faire cette partie, mais ce n’est pas non plus une bonne utilisation de son temps. Non, le meilleur choix ici est d’automatiser ce processus – c’est un travail important, mais de faible valeur.
Avant l’IA générative, j’aurais passé quelques heures à écrire ce code. Aujourd’hui, je me connecte simplement à ChatGPT, lance le modèle GPT-4 (le meilleur modèle actuel pour le codage général) et lui demande comment rechercher et remplacer du texte dans un répertoire rempli de présentations PowerPoint :
Boom. Le script Python est prêt à être utilisé. Je le copie et le colle sur mon ordinateur, et j’ai désormais gagné environ 12 heures par an. Est-ce que 12 heures par an, c’est une grosse affaire ? Non, pas vraiment. Dans l’ensemble, c’est relativement petit. Cela ne va pas transformer l’entreprise et nous rendre instantanément plus rentables…
… par lui-même. Voici le problème de l’optimisation des processus avec l’IA. Ce n’est pas sexy. Vous n’allez gagner aucun prix pour son utilisation innovante. Mais comme pour toutes les choses progressives, cela s’additionne. Rasez-vous 15 minutes ici, 30 minutes là, et les économies s’accumulent rapidement, au point où tout à coup vous obtenez des heures gratuites, et non des minutes gratuites, dans une journée.
Lorsque nous avons lancé Trust Insights il y a cinq ans, le processus de création de rapports prenait quelques jours complets pour des rapports qui n’étaient pas très instructifs à l’époque. Ils étaient bien meilleurs que ce que produisaient d’autres agences, bien sûr, mais y revenir, c’est comme repenser à vos costumes d’Halloween quand vous étiez enfant. Ils sont mignons, vous pourriez grincer des dents un peu, et vous savez que ce que vous pouvez faire aujourd’hui est bien mieux que ce que c’était il y a peu de temps.
Vous ne pouvez pas réaliser ces optimisations si vous êtes embourbé dans des processus qui devraient être effectués par des machines. Vous ne pouvez pas vous améliorer si vous n’avez jamais le temps de vous concentrer sur l’amélioration. Aujourd’hui, le processus de reporting prend à peu près le même temps, mais beaucoup moins de temps est consacré aux tâches manuelles, répétitives et à relativement faible valeur et plus de temps est consacré aux informations, aux recommandations et aux stratégies qu’un bon reporting devrait engendrer.
Le point clé à retenir ici est que l’IA peut être utilisée pour gagner du temps et améliorer considérablement la qualité de votre travail de manière progressive. Vous n’êtes pas obligé – et ne devriez probablement pas – remplacer complètement les processus géants par des processus basés sur l’IA, en particulier au début de votre parcours vers l’IA. Envisagez plutôt de piloter l’utilisation de l’IA pour de petits gains fréquents, de petites tâches qui peuvent se traduire par de grandes efficacités à long terme.
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