Les pods d’IA de Globant perturbent le modèle de service informatique traditionnel
Les services aux entreprises ont longtemps suivi la même formule : facturation à l’heure, recrutement d’employés à temps plein et optimisation de l’effort de travail. Globant met fin à cette formule et propose quelque chose de bien mieux : AI Pods as a Service. Il s’agit d’unités d’abonnement modulaires directes au lieu d’heures de travail. Vous ne payez pas plus cher parce que quelqu’un a passé plus de temps sur un projet. Vous payez parce que le résultat correspond à ce que vous attendiez.
Voici comment cela fonctionne. Les AI Pods de Globant combinent une bibliothèque d’agents d’intelligence artificielle préprogrammés avec un système de gestion de l’information. agents d’IA préprogrammés avec une plateforme qui permet à ces agents de fonctionner dans des flux de travail orchestrés. La supervision humaine permet de contrôler la qualité et l’alignement des activités. Ce que vous achetez, c’est du débit. Il est mesuré par des jetons, ce qui signifie que vous augmentez ou diminuez le débit et que vous payez en fonction de ce que vous consommez.
Les clients transforment la manière dont le travail est effectué. C’est pourquoi ce modèle retient l’attention. Globant est le premier grand fournisseur de services informatiques à le commercialiser à grande échelle.
L’ancien modèle ne suffit plus lorsque vos concurrents accomplissent le même travail plus rapidement, à moindre coût et de manière plus prévisible grâce à des agents d’IA préformés. Si vous dirigez une entreprise, en particulier dans le domaine de la technologie ou du numérique, il s’agit d’un modèle de tarification et d’exploitation que vous devez comprendre et prévoir.
Évolutivité, rapidité et cohérence grâce à des flux de travail pilotés par l’IA
Les AI Pods changent la façon dont les services sont vendus et fournis. Globant a conçu son système de manière à ce que les travaux d’ingénierie puissent se dérouler sans heurts, rapidement et à un niveau de qualité constant. Cela est possible parce que les tâches sont gérées par des flux de travail d’IA normalisés. Ces agents préconstruits sont modulaires. Ils sont formés pour gérer des fonctions essentielles telles que le développement, les essais et l’automatisation. CODA, par exemple, est un agent spécialement conçu pour gérer le cycle de vie du développement logiciel.
La rapidité est intégrée au système. Les pods peuvent être activés ou désactivés rapidement, ce qui signifie que vous n’avez pas besoin d’attendre des semaines pour démarrer ou mettre à l’échelle quelque chose. Les flux de travail restent cohérents car l’IA ne dérive pas. Les superviseurs humains restent impliqués, mais leur rôle porte moins sur l’exécution que sur la gestion des exceptions. C’est la bonne façon de faire évoluer les petites équipes qui gèrent des systèmes à haut débit.
Les résultats sont plus rapides et plus stables. Vous ne dépendez pas d’ingénieurs individuels qui gardent la mémoire institutionnelle dans leur tête. Celle-ci se trouve dans les agents. Cela permet de limiter les coûts, d’améliorer les délais de livraison et de réduire la variabilité qui, dans le monde de l’entreprise, est souvent à l’origine des problèmes : transferts manqués, priorités mal comprises, documentation incohérente.
Pour un dirigeant de la C-suite, cela se résume à quelque chose de simple : moins de frictions entre la stratégie et l’exécution. Vous fixez des objectifs, les Pods les réalisent, et ils le font rapidement. Cela signifie que la valeur apparaît plus rapidement dans le bilan. Ce qui, en fin de compte, est ce qui compte.
L’accent est mis sur la propriété intellectuelle et la différenciation par la plateforme
Un véritable changement s’opère dans les technologies d’entreprise : les principaux facteurs de valeur ne sont plus liés aux personnes ou aux heures de travail, mais à la propriété intellectuelle. Les AI Pods de Globant le montrent clairement. L’avantage ne vient pas de l’élargissement des équipes, mais de la possession de l’architecture qui permet aux systèmes intelligents de fournir des services de manière autonome.
Le véritable atout est la bibliothèque d’agents propriétaires. Ces agents d’intelligence artificielle sont spécifiques à un domaine, formés pour exécuter des flux de travail, le développement, l’assurance qualité, l’automatisation, sans partir de zéro. Lorsqu’ils sont réutilisés pour d’autres clients et dans d’autres contextes, ces agents génèrent des gains de marge non linéaires.
Les entreprises qui intègrent l’automatisation et s’approprient les flux de travail verront plus de valeur par dollar d’intrant. Cela conduit à des valorisations plus élevées parce que les aspects économiques deviennent plus convaincants. Vous produisez plus de revenus avec moins de coûts variables, et les marchés récompensent cela.
Les données le confirment. Les entreprises natives de l’IA et riches en propriété intellectuelle affichent déjà des performances supérieures à celles de leurs concurrents traditionnels. Leur croissance est plus rapide et leurs multiples d’évaluation sont plus élevés. En revanche, les entreprises qui s’appuient encore sur des modèles de prestation manuelle constatent déjà une compression des prix de l’ordre de 20 à 30 % lors des renouvellements de contrats. Cette tendance ne fera que s’accélérer.
Si vous voulez vraiment rester compétitif, votre facteur de différenciation ne peut pas se limiter aux personnes. Il doit s’agir de capacités intégrées, de systèmes, de logiciels, de pipelines et de renseignements sur lesquels les clients peuvent compter pour obtenir des résultats à grande échelle.
La préparation du client l’emporte sur la technologie en matière d’adoption
La technologie est prête. Les agents d’intelligence artificielle sont fonctionnels, évolutifs et adaptés à la production. Mais l’adoption complète nécessite plus qu’une infrastructure, elle requiert une volonté interne de changement. C’est souvent la partie la plus difficile.
Les AI Pods de Globant fonctionnent mieux lorsque les clients sont structurés pour consommer des services de cette manière. Cela signifie qu’il faut repenser les processus existantssurtout en ce qui concerne le développement, le déploiement et l’automatisation des logiciels. Les modèles traditionnels de SDLC ne s’alignent pas toujours sur les systèmes de livraison continue basés sur les jetons. Le décalage se situe au niveau de la préparation des processus et de l’alignement culturel.
Toutes les tâches ne se traduisent pas de la même manière. Les tâches standardisées et reproductibles, telles que l’assurance qualité, le développement back-end et l’automatisation des tests, conviennent parfaitement. Les domaines impliquant une conception lourde, une architecture ou des nuances spécifiques au client peuvent nécessiter une structure d’engagement différente. Ce n’est pas grave, tant que les attentes sont définies dès le départ et que le modèle de service est segmenté intelligemment.
D’un point de vue stratégique, il s’agit d’un défi de gestion du changement. Les dirigeants doivent s’assurer que les équipes internes sont alignées, que les flux de travail sont normalisés dans la mesure du possible et que les modèles de livraison sont réorganisés pour tirer pleinement parti de l’automatisation intelligente. Dans le cas contraire, même la meilleure pile technologique ne produira pas son plein retour sur investissement.
La technologie seule ne crée pas de transformation. La conception organisationnelle, l’adaptation des processus et l’alignement du leadership déterminent si les plates-formes de livraison avancées apportent une valeur à l’entreprise ou si elles restent une preuve de concept. Si vous êtes à la tête d’une entreprise en phase d’accélération numérique, préparez-vous dès maintenant à ce changement.
Nécessité de modèles de tarification transparents basés sur des jetons
Le modèle de tarification AI Pod de Globant s’éloigne de la facturation au temps et utilise plutôt des jetons pour suivre l’utilisation. Sur le papier, cela permet d’aligner les coûts sur les résultats. Mais dans la pratique, il y a un élément critique qui détermine si cela fonctionne à grande échelle : la clarté de la tarification.
Dans tous les secteurs, les modèles basés sur l’utilisation ne réussissent que lorsque les clients comprennent exactement ce pour quoi ils paient. Sans définition claire, les systèmes de jetons risquent d’être perçus comme abstraits ou instables. Les directeurs financiers n’établissent pas leur budget en fonction de l’incertitude. Ils veulent savoir comment les jetons correspondent au travail fourni, aux délais et à la valeur mesurable. Si ce n’est pas le cas, le modèle devient difficile à adopter.
C’est là que de nombreuses entreprises de SaaS ont trébuché dans le passé. Les premiers modèles basés sur la consommation ont créé des tensions lorsque les clients ne pouvaient pas prévoir les frais avec précision. Il n’y a pas de place pour cela ici. Les acheteurs de services ont besoin d’une logique de tarification qui relie les jetons à des prestations claires, alignées sur les résultats de l’entreprise.
Pour les équipes dirigeantes qui évaluent la fourniture de services pilotés par l’IA, la transparence est une exigence. Cela signifie qu’il faut mettre en place des mesures, une documentation et un suivi de l’utilisation en temps réel qui donnent aux clients le contrôle et la visibilité. Sans cela, un modèle de facturation flexible devient un point de friction.
Si vous créez un service tarifé à l’usage, ou si vous achetez un service, exigez la clarté. La complexité cachée n’est pas évolutive. La simplicité, la transparence et la prévisibilité économique ouvrent la voie à une adoption à long terme.
Les services natifs de l’IA intensifient les pressions concurrentielles sur les entreprises traditionnelles
Le modèle de prestation natif de l’IA redéfinit les attentes des clients. Ce changement met la pression sur les fournisseurs de services informatiques traditionnels qui s’appuient encore sur des modèles basés sur la main-d’œuvre. Les clients commencent à se demander pourquoi ils paient chaque heure, alors que les concurrents offrent une prestation plus rapide, moins chère et plus cohérente grâce aux services pilotés par l’IA.
Cela affecte déjà les renouvellements. Les entreprises qui ne peuvent pas expliquer comment les avantages de l’IA sont intégrés dans leur prestation de services constatent une compression de 20 à 30 % de la valeur des contrats au cours des cycles de renouvellement. Il s’agit d’un impact important sur la marge, qui s’aggrave de trimestre en trimestre.
Ce qui est en jeu ici, c’est la pertinence. Les entreprises qui intègrent dès maintenant des capacités d’IA sont celles qui gagneront des parts de marché, se verront attribuer des multiples plus élevés et attireront des clients de premier plan. Les entreprises qui attendent, espérant que l’automatisation reste facultative, sont déjà à la traîne. L’économie de l’IA favorise l’échelle, la réutilisation et l’accélération. Sans ces éléments, la rapidité et la tarification deviennent des handicaps.
Cette transformation s’étend également à l’évaluation. Les investisseurs recherchent une automatisation intégrée et des modèles d’exploitation à fort effet de levier. C’est là que la croissance et la marge se croisent. Les entreprises qui mènent cette transition obtiendront de meilleurs résultats sur ces deux plans.
Pour les équipes dirigeantes, cela signifie qu’il y a urgence. Évaluez la part de votre prestation de services qui peut être automatisée. Investissez dans la propriété intellectuelle. Reconfigurez vos offres pour démontrer l’intelligence intégrée. Parce que les concurrents natifs de l’IA sont déjà en train de gagner.
Transition impérative vers des modèles de services intégrés à l’IA pour la compétitivité future.
Le fossé se creuse entre les entreprises qui transforment la prestation de services grâce à l’IA et celles qui sont figées dans des modèles traditionnels. Ce que Globant a lancé avec ses AI Pods est plus qu’une expérience, c’est un modèle de service fonctionnel et monétisable avec une logique commerciale claire. Cela devrait inciter les équipes dirigeantes du monde entier à réévaluer leur propre état de préparation.
Il n’est pas nécessaire de se réinventer complètement dès le premier jour. Identifiez les domaines à fort effet de levier. Les opérations de développement, d’assurance qualité et de support sont reproductibles, structurées et souvent surchargées de tâches manuelles inutiles. Ce sont les bons endroits pour tester des offres modulaires, basées sur des jetons et axées sur l’automatisation. Les projets pilotes dans ces domaines apportent des preuves et, plus important encore, montrent aux clients et aux parties prenantes internes que vous êtes sérieux dans votre volonté d’obtenir des résultats.
Mais le pilotage ne suffit pas. Pour façonner une entreprise capable de résister aux marges au cours de la prochaine décennie, il faut investir dans la propriété intellectuelle, en particulier dans les bibliothèques d’agents, les outils d’orchestration et les plates-formes d’automatisation interfonctionnelles. Ces actifs internes vous permettent d’accroître l’efficacité des livraisons sans augmenter les coûts de main-d’œuvre. Si vous essayez d’être compétitif sur le plan des prix sans cela, il n’y a pas d’avantage.
L’engagement des clients doit également changer. Les conversations doivent passer de « combien de ressources » à « quel résultat, à quel moment, à quel coût unitaire ». Les clients s’attendent déjà à cela, d’autant plus que des modèles comme celui de Globant gagnent en visibilité. Si vous n’entamez pas ces discussions maintenant, d’autres le feront.
La flexibilité stratégique est également essentielle. L’attachement à une seule plateforme d’IA limite vos options. L’orchestration multi-modèle qui fonctionne avec plusieurs moteurs et LLM vous offre un levier de négociation, une optimisation des performances et un plus grand contrôle sur les cycles d’innovation.
Les dirigeants doivent agir maintenant, et non pas après que les clients l’aient exigé ou que les concurrents aient pris les devants. La prestation modulaire et alignée sur les résultats est déjà une réalité. Les entreprises qui prendront de l’avance ne se contenteront pas de protéger leur chiffre d’affaires, elles ouvriront de nouvelles voies de développement, de valorisation et de différenciation à long terme.
En conclusion
Le passage à la fourniture de services natifs de l’IA n’est plus théorique, il se déroule en ce moment même. Les AI Pods de Globant ne sont qu’un exemple de la rapidité avec laquelle le modèle évolue. L’infrastructure modulaire, la tarification basée sur les jetons et l’automatisation intégrée établissent de nouvelles références en matière d’échelle, de vitesse et de prévisibilité.
Pour les chefs d’entreprise, il s’agit d’un signal clair qui les incite à agir. Attendre que le marché adopte pleinement ces modèles, c’est prendre du retard. L’occasion se présente maintenant de repenser la manière dont votre organisation apporte de la valeur, et la manière dont elle capture des marges en le faisant.
Concentrez-vous sur les domaines dans lesquels l’IA peut créer un effet de levier mesurable. Créez une propriété intellectuelle interne. Testez d’autres cadres de facturation. Alignez la tarification sur les résultats plutôt que sur les efforts. Ces décisions détermineront si vous êtes à la tête de la prochaine génération de services ou si vous réagissez après que le changement a déjà eu lieu.
