Que fait réellement un consultant AI ? Un aperçu semaine par semaine d'un véritable engagement

Un consultant AI transforme un problème commercial en un système fonctionnel. Dans le cadre d'un engagement typique, le travail passe par quatre étapes : un audit qui détecte les fuites de temps et d'argent, une phase de cadrage qui sélectionne le problème qui mérite d'être résolu en premier, une construction qui fournit un petit système fonctionnel et un transfert qui laisse votre équipe capable de l'exécuter. Le quotidien consiste moins à utiliser des algorithmes qu'à poser des questions pointues, à lire vos données, à cartographier le déroulement réel du travail et à écrire du code qui fait un vrai travail. Ils parlent aux gens qui font le travail, à ceux qui possèdent le budget et à ceux qui font fonctionner les systèmes. Le livrable n’est pas un deck. C'est quelque chose dans la production que vous pouvez mesurer.

Que fait un consultant AI au quotidien ?

L’œuvre est plus ordinaire que ne le suggère le titre, et c’est bien là l’essentiel. La plupart des journées impliquent des entretiens, la lecture de données, l'esquisse du fonctionnement d'un processus et la construction de petits éléments pour tester une idée avant de s'y engager.

Un moyen utile d’imaginer le rôle consiste à effectuer un court engagement, semaine après semaine. La forme varie, mais l'arc est cohérent : comprendre, décider, construire, transmettre.

Que se passe-t-il au cours de la première semaine d'un engagement AI ?

La première semaine est un audit. Le consultant écoute et lit principalement, pas construit.

• Parle aux personnes qui effectuent le travail. Personnel des opérations, finances, support. Le but est de voir où vont les heures et où la même tâche est effectuée deux fois.
• Lit les données et les systèmes. Quels enregistrements existent, dans quelle mesure ils sont propres, quels outils sont déjà en place et où les informations sont retapées entre eux.
• Carte le processus tel qu'il s'exécute réellement. Pas la version indiquée dans le manuel. Le vrai, avec les solutions de contournement et le tableur que personne ne reconnaît.
• Liste les problèmes candidats. Chacun est présenté comme un coût, un retard ou un risque, afin qu'il puisse être comparé aux autres.

Le résultat de la première semaine est une image courte et honnête des fuites de valeur et des problèmes qui méritent d’être examinés de plus près. Parfois, la découverte la plus intéressante est que AI n’est pas encore la solution et qu’un correctif plus petit vient en premier.

Comment le cadrage transforme-t-il un problème en plan ?

La deuxième semaine réduit la liste à un problème qui mérite d’être résolu en premier. C’est la décision la plus importante des fiançailles, et elle est prise avec vous, pas pour vous.

Le consultant évalue chaque candidat sur trois questions. Les données existent-elles pour le soutenir ? Le retour sur investissement est-il suffisamment clair pour justifier la construction ? Une première version peut-elle être expédiée en quelques semaines plutôt qu'en trimestres ? Le problème qui obtient de bons résultats dans les trois domaines devient la cible.

A partir de là, le travail est définition. À quoi ressemble le succès en chiffres que vous suivez déjà. Ce qui est concerné et, tout aussi important, ce qui ne l'est pas. Qui doit approuver le résultat et qui le dirigera ensuite. Le livrable est une portée que vous avez acceptée, suffisamment petite pour être construite rapidement et suffisamment claire pour que tout le monde sache quand il est terminé. C'est là que la stratégie et l'exécution s'inscrivent dans la même conversation, qui fait partie de comment AI remodèle le conseil.

En quoi consiste réellement la phase de construction ?

Les semaines trois et quatre sont la construction. C'est là qu'un consultant AI ressemble le plus à un ingénieur, car il en est un.

Le modèle consiste à expédier quelque chose de petit et de réel très tôt, puis à l'améliorer en fonction des commentaires.

1. Créez une première version allégée. Suffisamment de système pour fonctionner sur des données réelles et produire un résultat réel, même s'il ne couvre que le cas courant.
2. Testez-le par rapport à ce que les humains font actuellement. Comparez le résultat au processus actuel. En cas de désaccord, découvrez pourquoi. C’est là que se déroule la majeure partie de l’apprentissage.
3. Faites venir rapidement les personnes qui l'utiliseront. Un modèle techniquement correct mais ignoré dans la pratique a échoué. Leur friction façonne la prochaine itération.
4. Renforcez les éléments qui comptent. Gestion des erreurs, cas extrêmes et pannes silencieuses qui n'apparaissent qu'à grande échelle. Pas de pannes silencieuses : le système doit faire apparaître les problèmes de manière bruyante, et non les cacher.

À la fin de cette phase, un système fonctionnel effectue un travail défini, avec des résultats que vous pouvez chiffrer.

À quoi ressemble une bonne passation de pouvoir ?

La dernière étape décide si la valeur dure. Un système que personne de votre côté ne comprend est un handicap et non un atout.

Un transfert approprié comprend le fonctionnement du système dans votre environnement, la documentation rédigée pour les personnes qui en assureront la maintenance et une courte période pendant laquelle votre équipe l'exploite avec le consultant de garde plutôt que aux commandes. Le test est simple : lorsque le consultant part, votre équipe peut-elle exécuter, surveiller et ajuster la chose sans lui. Si vous évaluez le coût et le retour sur investissement de tout cela, ce sujet est abordé dans Conseil AI à Chypre, et l'engagement lui-même est ce que livre notre travail de conseil AI.

Le point pratique à retenir

Si vous voulez savoir ce que fait un consultant AI, regardez ce qu'il laisse derrière lui. Un bon engagement se termine par un système fonctionnel, une équipe capable de le faire fonctionner et un chiffre qui montre s'il a porté ses fruits. L'audit et les slides sont des moyens. Le résultat que vous possédez est le point important.