Dans un paysage numérique en évolution rapide qui continue d'introduire des vagues d'incertitude, les entreprises et les organisations luttent pour la clarté et la connaissance de l'organisation de la valeur ajoutée pour le client.
Il n'est pas surprenant que l'abondance de pièces mobiles contribue à rendre le monde de la livraison de logiciels toujours plus ambigu. Avec la multitude de produits et de services que les entreprises proposent à leurs clients, la reconnaissance de la gestion de la chaîne de valeur (VSM) dans la fourniture moderne de logiciels n'a jamais été aussi forte.
Pour expliquer, la VSM constitue un ensemble de pratiques de gestion qui se concentre sur la maximisation du flux de valeur commerciale au sein d'une organisation en gardant le client final à l'esprit. Il s'agit de "flux de valeur", représentant le flux de travail connecté d'une équipe depuis la demande du client jusqu'à la livraison du produit. Tout groupe souffrant des difficultés de croissance liées à la mise à l'échelle de la livraison de logiciels peut témoigner de cette valeur. Mais alors que le nombre croissant d'entreprises adoptant la VSM a modifié la manière dont les équipes construisent du projet au produit, une nouvelle approche innovante se fait remarquer : l'IA générative (genAI).
Grâce à sa capacité d'analyse et d'interprétation de données complexes, la genAI a permis de généraliser l'adoption du VSM et d'améliorer la productivité et l'efficacité globales sur le lieu de travail. Avant d'aller plus loin, définissons ce qu'est la genAI.
Qu'est-ce que la genAI ?
La GenAI est devenue une appellation large, décrite comme un type de technologie d'intelligence artificielle (IA) capable de produire de nombreux types de contenu, tels que du texte, des vidéos, des images et même de la musique. Par essence, les modèles d'IA peuvent recevoir des données sous différentes formes et générer un nouveau contenu en fonction de la modalité du modèle. Par exemple, un grand modèle de langage (LLM), un type de transformateur génératif pré-entraîné (GPT), est une forme de genAI basée sur le texte qui peut produire de grandes quantités de textes créatifs comme s'ils avaient été écrits par un humain.
La génération de textes s'accompagne d'une technologie avancée plus multidimensionnelle qui, comme on peut l'imaginer, produit une multitude de formats de contenu. Grâce à l'ensemble du code source ouvert et au contexte disponible sur l'internet, les modèles d'IA peuvent générer du code logiciel et aider les développeurs de logiciels à déboguer leur travail.
La technologie d'IA texte-image, telle que DALL-E d'OpenAI, s'appuie sur une mise en œuvre multimodale de modèles d'IA qui peuvent produire des images époustouflantes, des œuvres d'art et même des images réalistes qui peuvent facilement être confondues avec la réalité. La technologie de conversion du texte en vidéo va encore plus loin : les données vidéo et les images sont soumises à un entraînement qui permet de générer des vidéos d'IA d'une fidélité moyenne à élevée.
Cette avancée rapide de la genAI a bouleversé de nombreux domaines, tant dans les entreprises que dans les environnements grand public. Il a eu un impact non seulement sur notre approche de la productivité et de l'efficacité, mais aussi sur notre capacité à traiter des données précieuses pour la prise de décision. Les modèles d'IA ont rapidement fait la preuve de leur valeur, permettant ainsi la productisation. Les organisations ont commencé à adopter cette technologie transformatrice dans l'intérêt de tous. Ainsi, l'un des exemples les plus significatifs se trouve dans le monde du VSM.
Avantages de GenAI dans le VSM
Le fondement de la VSM est l'optimisation des livraisons en fonction de la valeur client. À chaque étape, les avantages de la genAI vous vont comme un gant.
Tout d'abord, vous disposez de la puissance de l'analyse prédictive. Les données relatives à l'organisation et aux projets sont essentielles pour comprendre les prestations des clients et pour servir de référence à toute équipe afin de comprendre ses perspectives actuelles et prévues, quelle que soit sa capacité. L'intégration de la genAI dans l'analyse des données organisationnelles pour prédire les tendances importantes, identifier les goulets d'étranglement et permettre une prise de décision éclairée révolutionnera le rythme d'exécution et d'adoption de la VSM.
Imaginez par exemple que vous êtes responsable d'une équipe d'ingénieurs qui migre vers une plateforme VSM telle que Planview Viz. Avec toutes les données du projet dont vous disposez (telles que les éléments de travail Jira, la capacité d'ingénierie et le temps d'achèvement du travail), genAI pourrait instantanément tirer des conclusions et des tendances analytiques pour une prise de décision plus rapide, ce qui nous amène au deuxième point.
La prise de décision dans le cadre du VSM s'effectue à tous les niveaux de l'organisation, depuis les solutions tactiques jusqu'à la stratégie de haut niveau. Les responsables de toutes les équipes d'ingénieurs peuvent bénéficier d'une prise de décision plus solide, ce qui leur permet d'extraire toute la valeur ajoutée du VSM.
Qu'un chef de mêlée veuille identifier et valider les goulots d'étranglement cachés dans le flux de travail de son équipe ou qu'un directeur ait besoin d'analyser les données de retour sur investissement pour décider si son équipe doit investir davantage de capacité, genAI peut faire gagner des heures de temps pour effectuer l'analyse. Naturellement, une prise de décision plus rapide influence positivement tous les acteurs d'une chaîne de valeur par un effet en cascade.
En espérant que la VSM permette aux équipes d'identifier leurs points faibles, la genAI peut améliorer les cycles de développement de logiciels en automatisant les tâches répétitives et en fournissant des suggestions exploitables sur la manière dont une équipe peut produire une valeur optimale pour le client.
Imaginez par exemple qu'une équipe d'ingénieurs doive procéder à un examen manuel de ses performances à la fin de chaque sprint. Et si un assistant IA, comme Planview Copilot, pouvait analyser leurs données et leur fournir des suggestions exploitables afin d'améliorer leur production pour le prochain sprint ?
3 Cas d'utilisation de la GenAI dans le VSM
Bien entendu, ce qui précède ne fait qu'effleurer le sujet. Le monde de l'IA générique dans le VSM introduira davantage de cas d'utilisation pour améliorer encore les produits et services des clients. Vous trouverez ci-dessous quelques cas d'utilisation notables qui devraient jouer un rôle clé dans la manière dont le VSM façonnera le paysage technologique.
- Optimiser l'allocation des ressources. Les organisations ont souffert pendant des décennies d'une allocation de ressources sous-optimale. Fondamentalement, les pratiques VSM visent à découvrir toutes les informations nécessaires pour prendre la bonne décision en matière de ressources et de capacités ; genAI, comme on peut l'imaginer, rend cette étape beaucoup moins lourde, tant pour identifier les données nécessaires à la prise de décision en matière de ressources que pour analyser les données elles-mêmes.
- Génération automatisée de documentation, de rapports et de notes de mise à jour. Une équipe moderne de développement de logiciels s'accompagne de pratiques modernes en matière de documentation, que ce soit à des fins internes ou externes. De même, les rapports destinés aux responsables et les notes de mise à jour destinées aux clients peuvent être tout aussi importants pour les entreprises que pour les consommateurs. La réduction du travail fastidieux et superficiel nécessaire à la rédaction de ces rapports peut s'avérer essentielle pour améliorer les performances et le moral de l'équipe.
- Prototypage et expérimentation plus rapides. La genAI et sa capacité à produire du contenu sous diverses formes ont complètement réformé le processus, en particulier dans le cas des équipes qui ont besoin de créer de nouvelles fonctionnalités ou de tester des idées. Qu'il s'agisse d'aider les responsables de produits et de portefeuilles à décider de la prochaine solution à imaginer ou de générer du code pour élaborer des concepts, la genAI jouera un rôle essentiel dans le prototypage rapide et le développement agile de logiciels.
Défis et considérations
La pièce la plus importante du puzzle de l'adoption de l'IA est peut-être la confidentialité des données, la sécurité et l'éthique - des sujets qui continuent à susciter des débats au fur et à mesure de l'apparition de produits basés sur l'IA.
En raison de la complexité de son processus de formation et de sa mise en œuvre, GenAI suscite toujours des inquiétudes quant au traitement des données des personnes et des entreprises. Une fuite ou une recréation pourrait porter atteinte aux secrets intellectuels, en particulier au niveau de l'entreprise. Les meilleures approches en matière de protection de la vie privée et de sécurité continuent d'évoluer.
L'éclosion d'une industrie et d'une communauté de bonnes pratiques visant à minimiser les dommages potentiels liés à l'utilisation de l'IA profitera grandement à la scène technologique. L'éthique, un sujet distinct mais tout aussi important, peut avoir des effets imprévisibles mais potentiellement néfastes à tous les niveaux de l'organisation.
GenAI est fondée sur sa créativité et ses données étendues, ce qui peut parfois être une arme à double tranchant. Par exemple, les modèles d'IA pourraient générer des contenus offensants, abrasifs ou contraires à l'éthique, entraînant une vague de répercussions négatives. Cela peut nuire à la réputation d'une organisation ou d'une personne et avoir des effets psychologiques néfastes sur toute personne qui y est confrontée.
Un autre défi à relever est la bataille en cours sur les modèles et les prix, qui a alimenté une concurrence intense entre les producteurs d'IA sur le marché. Il est important pour les entreprises - en particulier celles qui subissent des transformations VSM - d'adopter des produits et/ou des modèles d'IA qui correspondent le mieux à des cas d'utilisation ou à des besoins spécifiques. Les différents modèles disponibles sur le marché actuel de l'IA sont formés sur différents ensembles de données et ont été réglés et adaptés à des fins diverses.
Conclusion
Il ne fait aucun doute que les progrès rapides de la genAI, qui englobent la génération de textes, d'images et de vidéos, ont entraîné des changements transformateurs dans divers secteurs. Dans le monde accéléré de la VSM, l'IA apporte des avantages significatifs, révolutionnant l'exécution et l'adoption de pratiques de VSM qui ont un impact positif sur la valeur pour le client.
Les avantages de l'intégration de la genAI dans le VSM sont multiples. L'IA a déjà prouvé ses capacités infinies, qu'il s'agisse d'analyses prédites pour favoriser une meilleure prise de décision à tous les niveaux de l'organisation ou de l'automatisation et de la suggestion d'étapes exploitables pour surmonter les plus gros goulets d'étranglement d'une équipe.
Avec davantage de cas d'utilisation tels que l'optimisation des ressources et l'expérimentation rapide à l'horizon, la genAI et la VSM seront des piliers dans les années à venir. La convergence des deux promet des progrès inégalés en matière d'efficacité, de prise de décision et d'augmentation de la production de l'entreprise en termes de qualité et de quantité.
Pour rester compétitives sur le marché dynamique d'aujourd'hui, les organisations sont encouragées à explorer les solutions VSM pilotées par l'IA, comme Planview Copilot, afin de libérer tout le potentiel de cette technologie transformatrice pour améliorer la productivité et l'avantage stratégique. Regardez la démo et rejoignez le programme Early Access de Planview pour en savoir plus.
