Construire un plan d'IA à partir de l'information réellement disponible.

Le mandat en bref

Le travail a permis d'harmoniser les priorités de l'entreprise avec les réalités opérationnelles de plusieurs sociétés de construction.

• Entreprise de construction multi-entités
• Gouvernance et propriété des données
• Décisions sur les systèmes et les intégrations
• Liste ordonnée des priorités d'IA

Le défi n'était pas le manque d'idées.

Les dirigeants voyaient des possibilités d'automatisation, d'analyse et d'IA, mais l'information était répartie entre les entreprises, les plateformes et les pratiques locales. Les définitions ne correspondaient pas, les responsabilités étaient floues et les décisions sur les systèmes s'étaient accumulées sans vue commune.

Informations fragmentées

Les mêmes concepts d'affaires étaient représentés différemment selon les systèmes et les entreprises.

Responsabilité ambiguë

On demandait aux équipes technologiques de prendre des décisions qui relevaient de l'entreprise.

L'IA avant les fondations

Les équipes proposaient des usages de l'IA avant que l'information, les connexions entre systèmes et les responsabilités soient prêtes.

Le diagnostic a permis de relier les décisions d'affaires aux données.

Plutôt que de commencer par les outils, l'équipe a examiné où les décisions critiques étaient prises, quelles informations étaient nécessaires à ces décisions et où la qualité ou la responsabilité faisaient défaut.

Cartographie des capacités opérationnelles

Une vision commune du travail effectué à l'échelle de l'entreprise et des informations requises.

Modèle de domaine de données

Domaines prioritaires, définitions, propriétaires et responsabilités de gestion.

Direction des systèmes

Principes pour les systèmes d'enregistrement, l'intégration, la production de rapports et la réutilisation contrôlée.

Ce qui a été livré

• Modèle de gouvernance des données d'entreprise
• Domaines de données prioritaires et responsabilité
• Systèmes actuels et changements requis
• Critères d'évaluation des cas d'utilisation de l'IA
• Travail ordonné selon les dépendances
• Forums de décision et balises de mise en œuvre
• Considérations sur l'adoption et les capacités
• Trousse de communication pour la direction

Le résultat a été une séquence crédible.

Les dirigeants se sont entendus sur la signification des données importantes, leurs responsables et les décisions sur les systèmes à prendre en premier. Les occasions d'IA pouvaient ensuite être comparées selon l'information disponible, l'effort d'intégration, les risques et l'équipe responsable.

Les leçons de ce cas

La préparation à l'IA est une question de modèle opérationnel.

Une IA utile repose sur des processus clairs, des informations fiables, des responsables imputables et des équipes prêtes à transformer leurs méthodes de travail.

Les décisions sur les systèmes doivent rendre la prochaine étape plus claire.

L'état cible est important parce qu'il fournit aux projets des règles de décision concrètes, et non parce qu'il produit un énième diagramme.

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