Forrester : ignorer l’IA générative serait « une erreur coûteuse »

Dopé par l’émergence d’outils très médiatisés comme ChatGPT, le marché de l’IA générative connait un boom sans précédent. Pour mieux cerner ce phénomène, Forrester a publié une étude intitulée « Generative AI Prompts Productivity, Imagination, And Innovation In The Entreprise ». Retour sur les principaux enseignements de cette enquête avec BtoB leaders.

L’IA générative pour doper les processus commerciaux

Dans son analyse, Forrester décrit l’Intelligence Artificielle générative comme un ensemble de méthodologies et d’outils capables de capitaliser sur d’importantes quantités de données pour créer de nouveaux contenus sous divers formats comme le texte, la vidéo, l’image, l’audio, etc.

Au-delà des applications évidentes dans la fonction marketing, Forrester estime que l’IA générative va surtout permettre de combler les déficits des équipes commerciales en matière d’analytics, d’optimisation du temps de travail, de créativité (argumentaires et présentations commerciales), etc. « Cette technologie a le potentiel d’améliorer les processus commerciaux d’une entreprise de manière auparavant inimaginable », peut-on lire dans le rapport.

L’IA générative pour relever trois défis majeurs

Selon Forrester, les entreprises adoptent l’Intelligence Artificielle générative pour relever trois défis majeurs :

• L’optimisation des processus de travail des concepteurs visuels : grâce à des outils d’IA générative comme Dall-E ou Midjourney, les créateurs de contenu visuel peuvent gagner en productivité en accélérant les itérations et le développement d’idées ;
• Le renforcement de la créativité des experts en marketing et l’automatisation de leurs missions les plus complexes : l’IA générative permet aux professionnels du marketing de produire des ensembles conséquents de contenus attrayants, tant sur le fond que sur la forme, adaptés à leur audience cible ;
• L’apparition de nouvelles opportunités de protection pour les experts en sécurité : l’IA générative peut servir à créer des données biométriques pour des tests d’intrusion. De surcroît, de vastes modèles linguistiques peuvent être employés pour examiner et analyser le contenu des emails dans le but de détecter d’éventuelles tentatives d’attaques par hameçonnage (phishing).