La maturité numérique est la dimension sur laquelle les clients évaluent si un fournisseur leur correspond en termes de systèmes : existe-t-il un portail client, les devis peuvent-ils être générés automatiquement, y a-t-il une liaison API avec les systèmes d'achat, la facturation fonctionne-t-elle sans étape manuelle intermédiaire. Pendant des années, c'était surtout une question de budget informatique et d'effectifs du service informatique. Qui avait plus de personnes et plus d'argent, construisait davantage. Cette hypothèse est aujourd'hui sous pression.
Derrière chaque manifestation de maturité numérique se cache du travail : construire et entretenir des liaisons, mettre en place des portails clients, rédiger de la documentation pour une API, tester des intégrations, suivre les messages d'erreur lorsqu'une liaison se bloque. Ce travail se divisait auparavant en trois catégories : spécifier ce qui doit être construit, la construction elle-même, et son entretien. Les trois demandaient des heures spécialisées, et ces heures étaient rares et coûteuses.
Le changement ne réside pas dans « l'IA rend les entreprises plus matures numériquement » comme promesse vague, mais dans des tâches spécifiques qui basculent entre les trois catégories qui reviennent partout : les tâches que l'IA reprend entièrement, les tâches que l'IA effectue avec un contrôle humain, et les tâches qui restent du travail humain.
Le code pour les liaisons standard, les scripts de test et la documentation de base peuvent en partie être générés par l'IA. Évaluer si une liaison fonctionne correctement dans le contexte spécifique d'un client, avec les particularités de son système ERP, continue de demander un contrôle : quelqu'un qui approuve ou rejette avec motivation. Et la décision sur les intégrations qui reçoivent une priorité stratégique reste du travail humain, tout comme la conversation avec un client sur ce qu'une liaison signifie pour son processus.
L'effet est que le temps entre « nous voulons une liaison » et « la liaison fonctionne » peut se réduire pour la partie du travail qui peut être reprise, tandis que la partie qui demande un contrôle ou une concertation prend environ le même temps qu'auparavant. Les entreprises où cette première partie représentait une grande part du délai constatent davantage de différence que les entreprises où il s'agissait toujours principalement de concertation avec le client.
La différence entre les entreprises qui exploitent déjà ce changement et celles qui ne le font pas ne réside que rarement dans l'accès à la même technologie. Elle réside dans le fait que le travail derrière la maturité numérique a déjà été découpé, ou non, en parties que l'IA peut reprendre, en parties qui demandent un contrôle, et en parties qui restent du travail humain. Là où ce découpage n'a pas encore été fait, tout continue à demander les heures spécialisées qui étaient toujours nécessaires, y compris la partie qui pourrait désormais aller plus vite.
Cela fait de la maturité numérique une dimension sur laquelle la comparaison entre concurrents peut évoluer sans qu'aucun d'eux n'ait davantage investi dans le personnel informatique. Un concurrent avec un budget plus restreint mais un processus mieux découpé peut livrer un portail client ou une liaison API tout aussi rapidement qu'un concurrent disposant d'une équipe plus importante mais travaillant encore selon l'ancienne répartition.
Un client ne perçoit pas cela à travers une affirmation sur un site web, mais à travers le temps : la rapidité avec laquelle une liaison avec son système se met en place, la rapidité avec laquelle un message d'erreur est résolu, si un devis correspond automatiquement à ce qui a été convenu auparavant. Ce sont les moments où la maturité numérique se traduit en quelque chose de mesurable, et où une affirmation comme « nous sommes très avancés numériquement » tient ou ne tient pas.
C'est aussi pourquoi cette dimension n'est pas isolée des autres points de comparaison. Ce qu'un fournisseur affirme au sujet des certifications que les acheteurs posent comme condition est souvent lié à la qualité avec laquelle ses systèmes peuvent également démontrer ces certifications. Et la facilité avec laquelle un client fait affaire est en grande partie une somme de maturité numérique : ce que l'IA change à la facilité de faire affaire décrit davantage ce lien. La dispersion géographique joue également un rôle, car un système bien connecté dessert plus facilement plusieurs établissements ou pays, comme on peut le lire dans ce que l'IA change à la concurrence sur la couverture géographique.
Pour savoir si une affirmation sur la maturité numérique est distinctive, elle doit être confrontée à ce que font déjà des entreprises comparables. Cela requiert un groupe de comparaison soigneusement constitué ; comment un peer group est constitué déterminant si cette comparaison a du sens. Ensuite, la question est de savoir s'il existe un espace que personne dans ce groupe n'occupe, ce que une analyse de white space permet de visualiser.
La question sous-jacente, à savoir quel travail dans une entreprise spécifique peut réellement être repris par l'IA, se répond tâche par tâche avec le scan de travail de FTE TO AI.
Ceci ne concerne pas les décisions relatives au personnel ; quiconque y réfléchit doit tenir compte de ses propres obligations légales, qui ne sont pas traitées ici.
Identifiez sur quoi vous pensez l'emporter en matière de maturité numérique, et vérifiez si cette affirmation tient face à votre peer group. Le contrôle de dimension gratuit vous permet d'en dresser le tableau : vous identifiez vos affirmations et voyez lesquelles peuvent être défendues avec des preuves. Le benchmark complet est en cours de construction.