Considérez deux tâches : la préparation d'un plat sophistiqué et l'organisation d'un dîner. L'une est complexe et l'autre est difficile.
Les problèmes complexes, comme le suivi d'une recette en plusieurs étapes, peuvent être difficiles à résoudre en raison du nombre d'ingrédients, de leur rareté, de la précision requise ou du temps nécessaire à la préparation. Pourtant, si vous suivez la recette à la lettre, vous obtiendrez le plat désiré. La mise en œuvre d'un nouveau programme d'avantages sociaux au sein d'une entreprise internationale peut être considérée comme un problème complexe. De nombreuses étapes sont nécessaires, des ressources importantes sont requises et le processus peut prendre beaucoup de temps. Cependant, les étapes sont claires et, avec une planification et une exécution minutieuses, vous pouvez vous attendre à une mise en œuvre réussie.
Les problèmes difficiles, en revanche, sont comparables à l'organisation d'un dîner réussi pour un groupe diversifié d'invités ayant des préférences et des restrictions alimentaires uniques. Il n'y a pas de règles ou de recettes à suivre. Il ne s'agit pas seulement de cuisiner, mais aussi de comprendre vos invités, de coordonner les horaires, de créer une atmosphère agréable et de réagir de manière dynamique aux événements imprévus. De même, la gestion d'une entreprise lors d'une perturbation majeure du marché peut être considérée comme un problème difficile. De multiples variables entrent en jeu et la situation évolue constamment. Aucune règle ne peut vous guider vers le succès. Au contraire, vous devez comprendre l'interaction dynamique de ces variables, faire preuve d'agilité, prendre des décisions judicieuses sur la base d'informations incomplètes et vous adapter en permanence.
La complexité et la difficulté se sont entremêlées au fil du temps, conduisant à des problèmes de plus en plus complexes. Les solutions simples et bien ciblées donnent souvent les meilleurs résultats. L'IA, bien qu'elle ne soit pas en mesure d'imiter totalement la sophistication de l'esprit humain, compense par sa capacité à gérer la complexité. La clé est de savoir comment trouver le bon équilibre.
Commencez par diviser vos problèmes professionnels en deux catégories : les tâches centrées sur les données et les processus de prise de décision. Les tâches centrées sur les données comprennent la collecte de données et la compilation de chiffres, des tâches qui, bien que complexes, peuvent être gérées par l'IA. Cela permet à votre personnel de se concentrer sur ce en quoi il excelle.
Les processus de prise de décision nécessitent d'évaluer les données, de comprendre comment peser les différents éléments et d'envisager les impacts potentiels d'une décision. C'est là que l'intuition et la compréhension humaines sont essentielles. Ici, la "difficulté" du scénario peut être gérée plus efficacement grâce à des processus centrés sur l'homme.
L'idéal est d'utiliser l'IA pour les tâches complexes et d'exploiter les compétences humaines pour les tâches difficiles. Cela permet à l'IA de traiter de grands ensembles de données, tandis que les humains s'occupent de la prise de décision. Il ne s'agit pas d'opposer l'IA à l'homme, mais plutôt d'intégrer les deux pour résoudre efficacement n'importe quel problème.
La complexité et la difficulté peuvent sembler similaires, mais elles requièrent des stratégies différentes. En comprenant ces distinctions et en utilisant chacune d'elles là où elle est la plus efficace, les entreprises peuvent réellement exploiter le meilleur des deux mondes.
Vous êtes prêt à vous lancer dans l'aventure de l'IA ou vous avez besoin d'aide en cours de route ? Contactez nous !
