Transformer la gouvernance de l’IA en moteur de croissance pour les télécommunications
La présence de l’IA se fait désormais sentir partout, de l’optimisation des réseaux à la facturation et à la personnalisation. Les entreprises de télécommunications (telcos) subissent une pression croissante pour utiliser l’IA afin d’améliorer l’efficacité, la résilience et l’expérience client.
Défis majeurs des telcos
Cependant, les plus grands défis pour les telcos ne résident pas seulement dans la rapidité et l’évolutivité, mais dans la compréhension de ce qu’ils sont réellement en train d’évoluer et ce à quoi le succès ressemble à chaque étape d’adoption. Dans un contexte commercial, l’IA n’existe presque jamais comme une initiative isolée, mais comme quelque chose d’incorporé dans les plateformes, les flux de travail, les départements et même les fournisseurs.
Ces outils influencent des décisions et des résultats réels, souvent avant même que les organisations aient clairement défini des paramètres essentiels tels que la propriété, la maturité ou les attentes opérationnelles. Cela se résume à une question de courir avant de pouvoir marcher.
C’est là que la plupart des stratégies d’IA échouent, tombant dans une pente glissante de l’expérimentation à la dépendance. C’est un chemin semé de risques et d’incertitudes. Voici les facteurs que les organisations doivent prendre en compte pour garantir que l’IA accélère de manière fiable l’innovation.
La clarté avant l’échelle
La plupart des telcos exploitent et opèrent l’IA à travers plusieurs phases d’adoption simultanément : découverte, innovation et production. Dans un premier temps, les équipes explorent la faisabilité et les idées des outils. Le déploiement passe ensuite à l’étape de test et de perfectionnement des cas d’utilisation à l’étape d’innovation. Enfin, l’IA est déployée à travers les flux de travail, influençant activement les réseaux, les clients et les revenus.
Les telcos rencontrent des problèmes lorsqu’ils échouent à distinguer clairement ces étapes. Les efforts de découverte sont alourdis par des contrôles au niveau de la production, ralentissant ainsi les progrès. Pendant ce temps, les systèmes de production fonctionnent sans la gouvernance nécessaire pour la fiabilité, l’explicabilité et la responsabilité. Le résultat ? Des risques d’échec et de friction, une innovation bloquée et des ressources supplémentaires investies dans des interventions manuelles.
La clarté doit être le point de départ pour une gouvernance efficace de l’IA. Les organisations doivent identifier où elles en sont, quels résultats comptent à cette étape et ce qui est nécessaire avant de passer à l’étape suivante. Les stratégies d’IA basées sur la clarté dès le départ disposent d’un plan clair pour propulser l’innovation tout en tenant compte des risques et des barrières potentielles.
Un modèle opérationnel, pas un point de contrôle
La gouvernance est souvent introduite de manière réactive, une fois que les systèmes d’IA sont déjà en mouvement. Cette approche la traite comme un point de contrôle, ralentissant la livraison et créant de la friction. La gouvernance devient un facilitateur et un accélérateur lorsqu’elle est intégrée dans le modèle opérationnel même. Cela aide à équilibrer la rapidité avec la fiabilité. Les organisations peuvent avancer plus rapidement avec confiance en alignant la prise de décision, la livraison disciplinée et la responsabilité sur la maturité de chaque initiative d’IA.
Au lieu de cela, les telcos doivent s’éloigner des politiques statiques au profit d’un cadre vivant qui évolue avec l’architecture du réseau, les priorités commerciales et les exigences réglementaires.
Cadre de gouvernance vivant
Un cadre de gouvernance vivant est intégré dans les plateformes, les flux de données et les flux de travail décisionnels. Plutôt que de gouverner l’IA dans des systèmes isolés, il établit des normes partagées qui évoluent à l’échelle de l’organisation, y compris à travers les régions, les technologies et les fournisseurs.
Dans des environnements d’entreprise complexes et réglementés, nous constatons constamment que les initiatives d’IA réussissent lorsque la gouvernance est directement liée à la livraison. Elle façonne la manière dont l’IA passe de la découverte à l’innovation puis à la production, ajustant les contrôles et les attentes à chaque étape. Cette approche permet aux dirigeants d’avoir une visibilité complète sur le fonctionnement de l’IA tout en permettant aux équipes d’innover sans avoir à réinventer sans cesse les garde-fous.
Conception avec transparence et auditabilité
Alors que les systèmes d’IA influencent la facturation, la priorisation des réseaux, les recommandations de services et l’allocation des ressources, la transparence est indispensable. Les organisations doivent comprendre d’où proviennent les données, comment elles sont utilisées et comment les décisions prises par l’IA sont élaborées à travers les plateformes OSS/BSS et les systèmes opérationnels.
L’auditabilité renforce cette transparence. Les changements de modèle, les déplacements de données et les mises à jour de configuration doivent être enregistrés dès la conception, permettant aux organisations de gagner plus que la conformité. Elles obtiennent des informations exploitables sur la dégradation des performances, les résultats non souhaités et les opportunités d’optimisation.
Du point de vue des dirigeants, cela transforme la confiance. Les décisions d’IA peuvent être examinées, expliquées et améliorées en continu, plutôt que défendues après coup.
Alignement de la gouvernance aux résultats à chaque étape
Chaque phase d’adoption de l’IA exige des livrables différents. La découverte nécessite des informations et un apprentissage, l’innovation nécessite validation et impact mesuré, et la production requiert résilience, explicabilité et propriété.
La gouvernance devient la couche connectrice qui garantit que l’IA évolue de manière intentionnelle à travers ces phases, au lieu d’accumuler des risques à mesure qu’elle s’étend. C’est là que de nombreuses organisations rencontrent des difficultés, non pas parce qu’elles manquent de technologie, mais parce qu’elles manquent d’un cadre partagé pour la maturation de l’IA.
De la clarté à la croissance
Les telcos subissent une pression financière et opérationnelle croissante. L’IA a un rôle clair à jouer, mais uniquement lorsqu’elle est suffisamment gouvernée pour fonctionner à travers des environnements complexes. Une gouvernance intégrée dès le départ signifie que les stratégies d’IA des organisations produisent de meilleurs résultats commerciaux. Cela inclut la récupération de revenus cachés grâce à une plus grande visibilité, une réduction des temps d’arrêt via des informations prédictives et une personnalisation livrée avec confiance, sans compromis.
La prochaine phase de transformation des télécommunications est prête à être la plus importante. La gouvernance déterminera quelles initiatives se développeront et lesquelles stagneront. Les organisations qui réussiront ancrent leurs stratégies dans la clarté sur ce qu’elles construisent, pourquoi cela importe et la discipline nécessaire à chaque étape.
Basé sur l’expérience, il ne s’agit pas seulement de technologie, mais de clarté qui fait de la gouvernance de l’IA un moteur de croissance. Maintenir cette croissance dépend du bon partenaire technologique pour aider à construire, depuis le début, les garde-fous nécessaires – y compris ce qu’il faut construire, comment le gouverner et comment faire évoluer la livraison lors du passage de l’IA de la découverte à l’innovation et à la production.