-thumb.webp)
Interview
•
Pour répondre à cette question, il est essentiel de comprendre l'ensemble des investissements nécessaires pour mettre un produit d'IA sur le marché. Cela dépasse largement le coût initial d'une API ou des salaires des ingénieurs. Une évaluation précise du Coût Total de Possession (TCO) doit inclure les frais d'infrastructure continus pour faire fonctionner des modèles d'IA performants. De plus, il faut prendre en compte les coûts associés à la mise sur le marché, tels que la formation des équipes de vente et de support, ainsi que la création de documentation claire pour les clients et le marketing de cette nouvelle capacité complexe. Sans une bonne adoption sur le marché, même les technologies les plus avancées risquent de ne jamais atteindre leur public cible.
Une fois que vous avez une vision claire de votre investissement total, il est crucial de mesurer les bénéfices que votre produit apporte. Évitez de vous perdre dans des promesses vagues d'un "logiciel plus intelligent" et concentrez-vous sur des résultats concrets. Utilisez des tests A/B pour observer comment des comportements clés des clients, comme les taux de conversion ou d'engagement, changent avec la nouvelle fonctionnalité. L'innovation véritable réside dans la création d'une nouvelle valeur : vos clients peuvent-ils accomplir des tâches qu'ils ne pouvaient pas réaliser auparavant ? C'est ce qui ouvre la voie à de nouvelles sources de revenus. En attendant que ces revenus à long terme se concrétisent, suivez des indicateurs de succès tels que des taux d'adoption élevés et des retours positifs des utilisateurs.
Cependant, un retour sur investissement positif sur le papier peut rapidement disparaître si votre produit d'IA échoue sur le terrain. Une évaluation moderne du ROI doit prendre en compte les risques uniques associés à l'IA. Il est impératif de se préparer à de nouvelles réglementations, comme l'Acte sur l'IA de l'UE, qui impactent directement les produits commercialisés en Europe. Cela nécessite un budget pour la conformité et le développement de fonctionnalités transparentes. Au-delà des réglementations, il est essentiel de protéger la confiance des clients. Si votre produit d'IA fournit de mauvais conseils ou génère du contenu inapproprié, cette confiance peut être irrémédiablement compromise. Le "coût de l'erreur" doit donc être un élément clé de votre évaluation des risques. De plus, il faut anticiper le phénomène de "drift", c'est-à-dire le risque que la performance de votre modèle se dégrade avec le temps en raison de l'évolution des données du monde réel. Une surveillance constante et un plan de réentraînement sont des fonctions essentielles pour empêcher une fonctionnalité autrefois appréciée de devenir frustrante.
En fin de compte, mesurer le ROI n'est pas une simple tâche comptable, mais un acte de leadership. En tant que responsables de produit, nous sommes le lien entre la technologie de notre produit et les objectifs commerciaux de notre entreprise. Cela exige de nous d'être de véritables narrateurs, capables de démontrer l'impact humain derrière les chiffres avec des histoires convaincantes de nos clients. Simultanément, nous devons faire preuve de discipline stratégique. Toutes les idées de produits d'IA ne seront pas gagnantes. Nous devons aborder nos initiatives comme le ferait un capital-risqueur : faire de petits paris pour tester des hypothèses avec de vrais clients, et ne doubler que sur ce qui montre un réel potentiel sur le marché. Abandonner un projet pilote qui échoue tôt est une décision judicieuse en matière de ROI. Cela nécessite un rythme continu de révisions : le ROI n'est pas un calcul unique. En établissant des revues trimestrielles régulières de la performance, du coût, du risque et des retours des clients de notre produit d'IA, nous pouvons orienter notre stratégie avec assurance.
Pour synthétiser cette approche, un cadre simple comme le ROI FAIR peut s'avérer utile. Il oblige à une évaluation complète de la valeur de votre produit :
- Financier : Chiffres traditionnels — revenus, marges et coûts.
- Agilité : Avantage stratégique et rapidité que votre produit offre aux clients.
- Innovation : Nouveaux marchés et lignes de produits que vous pouvez désormais créer.
- Risque : Le retour après avoir pris en compte la conformité, la sécurité et la confiance des clients.
En tant que leaders de produits, notre rôle est plus crucial que jamais. En nous concentrant sur le client et en adoptant une vision stratégique approfondie du ROI, nous pouvons prendre de meilleures décisions, créer des produits véritablement précieux et garantir le succès durable de nos organisations. Quelles sont vos plus grandes difficultés pour mesurer le ROI des produits d'IA que vous développez ? Partagez vos réflexions dans les commentaires.
PS : Évaluer le retour sur investissement des produits d'IA est essentiel, et Zenbaia se présente comme une solution idéale, permettant de créer des agents intelligents basés sur l'IA générative sans nécessiter d'expertise technique. Ces IA-Assistants peuvent considérablement améliorer votre productivité en vous aidant à réaliser vos tâches jusqu'à cinq fois plus rapidement.
Note de l'auteur : Cet article s'inspire d'un article original publié sur un site dédié à l'IA générative, écrit par Filip Szymanski.
