Ne budgétez pas l’IA à part du business

L’IA devrait être intégrée dans le budget informatique traditionnel, et non traitée comme une catégorie distincte.

Traiter l’IA comme quelque chose de spécial dans le budget ne rend pas service à votre entreprise. Vous ne construisez pas de la science-fiction. Vous construisez et développez des capacités réelles. Cela signifie que l’IA mérite la même discipline financière utilisée lors de l’investissement dans toute autre technologie critique, ERP, cloud, cybersécurité. Lorsque vous isolez l’IA comme un poste « spécial », vous compliquez la prise de décision. Vous ralentissez l’exécution. Vous invitez le battage médiatique à conduire la stratégie.

Le fait est que l’IA a déjà dépassé la phase pilote pour la plupart des entreprises. Selon McKinsey, 71 % des chefs d’entreprise déclarent utiliser l’IA générative dans au moins une fonction de l’entreprise. Il ne s’agit pas d’un essai. Il s’agit d’un déploiement opérationnel. La conversation sur la budgétisation doit donc évoluer. Nous ne nous demandons plus  » Devrions-nous faire de l’IA ? Nousdemandons maintenant : « D’où viennent les bénéfices et quelle est l’échelle ? »

En tant que DSI, on attend de vous que vous apportiez une structure à cette conversation. Cela signifie qu’il faut lier l’investissement dans l’IA aux résultats de l’entreprise. Et pas en théorie, mesurez la valeur de la même manière que pour n’importe quelle autre initiative. Il ne s’agit pas de dépenser moins. Il s ‘agit d’ allouer les ressources de manière plus intelligente. Les organisations qui gagneront avec l’IA seront celles qui lieront l’investissement à l’impact dès le début et souvent.

Isoler l’IA de la planification technologique traditionnelle ne fait qu’augmenter les risques. Elle fait perdre du temps. Et elle passe à côté de l’essentiel. La discipline que vous avez instaurée dans votre stratégie technologique ? Appliquez-la ici. Mêmes normes. Même responsabilité. Même rendement.

Les initiatives en matière d’IA doivent être évaluées à l’aide de catégories standard de valeur d’entreprise.

L’IA n ‘est pas une catégorie d’investissement différente. C’est un outil au potentiel impressionnant, certes, mais les fondamentaux financiers n’ont pas changé. Si un projet d’IA ne peut pas avoir un impact clair sur les indicateurs de l’entreprise, pourquoi l’autoriser ?

Utilisez les mêmes catégories que celles que vous avez toujours utilisées pour évaluer la technologie : croissance des revenus, économies de coûts, optimisation des actifs et réduction des risques. Il ne s’agit pas de nouvelles idées. Ce sont des piliers éprouvés de la valeur commerciale. Ce qui change avec l’IA, c’est le potentiel d’impact interfonctionnel, les résultats plus rapides, l’application plus large, l’automatisation plus intelligente.

Commencez par la clarté : Quelle est la partie de l’entreprise visée par l’initiative ? Comment va-t-elle l’améliorer ? Un moteur de tarification piloté par l’IA ? Il s’agit d’une croissance du chiffre d’affaires ou d’une amélioration de la marge. Un robot d’automatisation qui traite les factures ? Il s’agit d’une réduction des coûts, voire d’une atténuation des risques. Tout ce qui n’entre pas dans au moins l’une de ces catégories n’est pas prêt à être financé.

Selon l’étude d’EY.ai, si l’amélioration des coûts est un moteur courant, les organisations constatent également des gains en matière de prise de décision, de création de revenus et même de valeur de la marque employeur. Cette constatation est importante. Cela nous rappelle que si l’IA peut atteindre les objectifs habituels (coût, vitesse, précision), elle ouvre également la voie à une nouvelle valeur dans des domaines tels que l’ engagement des clients et la différenciation du marché.

Ne créez pas de nouveaux cadres pour l’IA. Vous n’en avez pas besoin. Utilisez ceux qui fonctionnent déjà. La valeur est la valeur. Ce qui compte, c’est la quantité, le délai et la durabilité. L’IA ne change rien à cela, elle rend les choses plus réalisables.

La valeur d’un projet d’IA découle de sa contribution aux objectifs fondamentaux de l’entreprise, et non de sa nouveauté.

Un projet ne gagne pas sa place parce qu’il utilise l’IA. Il la gagne en montrant son impact. C’est ainsi que l’on passe du test à la mise à l’échelle. Les entreprises les plus intelligentes abandonnent l’objectif de la nouveauté et se concentrent sur la contribution, sur la manière dont l’IA améliore les résultats qui comptent déjà : la productivité, la qualité, les revenus et la gestion des risques.

Vous suivez déjà ces paramètres. Appliquez-les donc. Un assistant IA qui permet aux équipes de gagner des heures par semaine doit montrer que ces heures se traduisent par une valeur ajoutée, qu’il s’agisse d’une réduction des coûts d’exploitation ou d’une livraison plus rapide au client. Il en va de même pour la qualité. Si l’IA améliore la précision, réduit les taux d’erreur ou garantit une prise de décision plus cohérente, il s’agit alors d’efficacité opérationnelle. C’est là que réside le véritable rendement, et vous ne partez pas de zéro en ce qui concerne la façon de le mesurer.

L’IA vous donne un effet de levier. Elle permet aux équipes d’atteindre des résultats plus rapidement et souvent dans le cadre de plusieurs objectifs commerciaux à la fois. Par exemple, l’adoption massive d’outils alimentés par l’IA permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de prendre des décisions plus précises et d’améliorer l’expérience des clients. Ceci, à son tour, stimule l’influence des revenus et la fidélité. Rien de tout cela n’est spéculatif. C’est mesurable.

Ne compliquez pas à l’excès les rapports simplement parce que l’IA est impliquée. Si vous savez déjà ce qui compte pour votre entreprise, utilisez l’IA pour améliorer ces points. Il s ‘agit de responsabilité et d’exécution, de bons intrants, de meilleurs extrants, de résultats mesurables. Toute initiative d’IA qui ne peut être liée à ces résultats n ‘est pas prête à être financée.

Les dépenses en matière d’IA doivent être axées sur la mise à l’échelle et l’intégration, et non sur l’expérimentation.

La plupart des organisations savent déjà que l’IA fonctionne. Vous en avez vu la preuve dans les projets pilotes, l’automatisation, l’amélioration des connaissances, l’accélération des flux de travail. Ce n’est plus la question. Ce qui compte maintenant, c’est l’échelle. Au niveau de l’entreprise, cela signifie passer de tests isolés à des systèmes entièrement intégrés qui offrent des performances constantes.

Cette évolution nécessite une approche plus structurée de la budgétisation de l’IA. Traitez les projets d’IA comme n’importe quel autre investissement stratégique et établissez des priorités en fonction de l’impact potentiel, de l’état de préparation et de l’évolutivité. Classez-les en trois groupes : l’IA intégrée, l’IA différenciatrice et les investissements fondamentaux. Ce n ‘est pas nouveau. Il reflète le même modèle de croissance et de transformation que celui utilisé depuis des années pour la planification des investissements technologiques.

L’IA intégrée, comme les capacités intégrées dans votre ERP, votre CRM ou vos plateformes de productivité, permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Au cours des 12 à 18 prochains mois, cette catégorie vous offrira probablement le rendement le plus rapide et le plus constant. Donnez la priorité à l’adoption, et non au développement personnalisé.

Les projets d’IA qui se différencient, où l’IA apporte un avantage concurrentiel clair, nécessitent des analyses de rentabilité plus solides, des mesures précises et une gouvernance bien définie. Ce sont les paris. La maintenance prédictive, la tarification intelligente ou le commerce conversationnel entrent dans cette catégorie. Ils requièrent l’attention de la direction, mais peuvent générer des bénéfices considérables.

Les investissements fondamentaux, tels que l’ infrastructure de données, la gouvernance et la sécurité, ne sont pas sous les feux de la rampe, mais ils sont essentiels. Sans eux, rien de ce qui précède n’est viable. C’est là que vit l’IA responsable, la transparence, l’exactitude et le contrôle des risques.

Gartner prévoit que les dépenses mondiales en matière d’IA dépasseront les 2 000 milliards de dollars d’ici 2026. Une telle échelle d’investissement exige une exécution disciplinée. L’IA doit s’inscrire dans votre stratégie de base, être financée, construite et mesurée de la même manière que n’importe quelle initiative d’entreprise. Ne la traitez pas comme une expérience. Traitez-la comme l ‘infrastructure qu’elle est en train de devenir.

L’application des cadres traditionnels de retour sur investissement à l’IA facilite la collaboration entre les directeurs financiers.

L’IA ne doit pas compliquer la discussion sur le budget. Elle doit la clarifier. Les questions financières fondamentales n’ont pas changé : Quel est le coût ? Quel est le rendement ? Dans quel délai ? Si un DSI présente des propositions d’IA sans les lier directement au retour sur investissement, à la valeur actuelle nette ou aux périodes de récupération, elles ne sont pas prêtes à être examinées par la direction.

Les directeurs financiers n’ont pas besoin d’un cours accéléré sur l’intelligence artificielle. Ils ont besoin de savoir comment l’IA améliore les marges, réduit les dépenses ou accélère la croissance. Lorsque les initiatives sont formulées en ces termes, la conversation passe de l’explication de la technologie à son alignement sur les priorités de l’entreprise. C’est là que l’adhésion se produit.

Il est important de quantifier le succès dans les catégories que le directeur financier suit déjà. La productivité, c’est-à-dire la capacité à faire plus avec les mêmes ressources ou avec moins de ressources. Qualité, réduction des erreurs ou des reprises. Influence sur le chiffre d’affaires, meilleure tarification, amélioration des taux de réussite, augmentation du nombre de conversions de clients. Réduction des risques, conformité, sécurité, détection des fraudes. Adoption et engagement : combien de personnes utilisent les outils et comment cela modifie les performances de l’entreprise.

L’IA a souvent un impact sur plusieurs catégories à la fois. Ce n’est pas une raison pour changer de modèle comptable. C’est une raison pour en tirer tous les avantages dans toutes les fonctions. Définissez le succès dès le début, reliez les mesures aux résultats et tenez les projets pour responsables. Cette discipline ne ralentit pas l’innovation, elle la valide.

Lorsque cette clarté est présente, votre conversation budgétaire passe du stade de la conviction à celui de la collaboration. C’est alors que le service financier devient un partenaire stratégique dans l’expansion de l’IA, et non un gardien qui la ralentit.

Les principes fondamentaux de la budgétisation restent inchangés malgré l’essor de l’IA.

L’IA évolue rapidement, mais la façon dont vous financez la technologie ne devrait pas changer. Vous devez toujours prouver votre valeur. Vous devez toujours faire preuve de discipline. Les mots à la mode n’y changent rien. Ce qui fait l’efficacité d’une stratégie, la responsabilité, l’alignement et les rendements mesurables, fait aussi l’efficacité des investissements dans l’IA.

La tentation est grande de traiter l’IA comme une exception. De créer de nouveaux cadres de retour sur investissement. De nouvelles mesures. De nouvelles catégories de dépenses. Mais cela n’aide pas votre entreprise. Cela la complique. Les gagnants les plus réguliers seront ceux qui résisteront à cette envie et appliqueront le même modèle de budgétisation que celui qu’ils utilisent déjà avec succès.

Les investissements technologiques sont financés lorsqu’ils correspondent à la valeur et à la clarté. L’IA n’est pas différente. Les normes n’ont pas besoin d’être abaissées pour s’adapter à l’IA. L’IA doit répondre à la norme.

La réalité est simple : les décideurs veulent de l’impact, pas de l’expérimentation. Ils veulent savoir ce que l’IA apporte, et non savoir qu’elle existe. Traitez-la comme n’importe quelle autre capacité. Tenez-la pour responsable des résultats. Faites en sorte qu’elle mérite son budget. C’est ainsi que la stratégie évolue.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Intégrer l’IA dans la budgétisation de base : Traitez l’IA comme un élément de votre cadre d’investissement informatique standard, et non comme un poste distinct ou expérimental, afin de garantir la responsabilité, la clarté et l’alignement sur la stratégie de l’entreprise.
• Utilisez des mesures de valeur établies : Évaluez les initiatives d’IA en utilisant les leviers d’investissement traditionnels tels que la croissance des revenus, la réduction des coûts, l’efficacité des actifs et la gestion des risques afin de maintenir la rigueur financière et de se concentrer sur des résultats mesurables.
• Privilégiez l’impact plutôt que la nouveauté : donnez la priorité aux projets d’IA qui contribuent clairement à la réalisation d’objectifs essentiels pour l’entreprise, tels que les gains de productivité, l’amélioration de la qualité ou l’augmentation des recettes, et évitez les efforts de financement fondés uniquement sur des allégations d’innovation.
• Prévoyez un budget pour l’échelle, pas pour les projets pilotes : Passez d’une mise en œuvre expérimentale à des investissements évolutifs en matière d’IA dans les outils intégrés, les différentiateurs concurrentiels et l’infrastructure de base, chacun ayant des résultats commerciaux clairs.
• Parlez le langage de la finance : Encadrez les investissements dans l’IA à l’aide de modèles de retour sur investissement standard et de mesures de la valeur qui trouvent un écho auprès des directeurs financiers afin de garantir l’alignement financier et d’accélérer l’adhésion de la direction.
• Appliquez une discipline d’investissement éprouvée : Ne créez pas de nouveaux modèles financiers pour l’IA, appliquez les mêmes principes de budgétisation que ceux utilisés pour tout investissement technologique afin d’obtenir une valeur durable et d’éviter les décisions motivées par le battage médiatique.