现在邀请人工智能做出的决定，到目前为止，这些决定仅是人类的辨别力。它不再局限于援助任务，它开始权衡为企业构建选择。这个代表团仍然在法国的边缘，这对它的挑战也引起了人们的挑战。然而，在实际情况下，一些组织已经进行了投入并进行AI委托AI决定的意义。
真正的委托，不是一个简单的小工具
Faguo的创始人Charles Guilhamon决定在2024学年开始重新定位产品系列时，他不仅基于内部团队。它还将所有销售数据，客户反馈，研究趋势和竞争基准提交给内部生成AI。该AI并未为他提供摘要报告，而是在该细分市场中提出的一项建议的建议，并伴随着加密的预测。经过验证后，该品牌遵循此方向：放弃损失范围，加强了电子商务运河上回收产品的强调。
对于管理团队而言，这不是测试，而是对决定的真正临时转移。 “选择已经准备好了，但是我们想看看AI是否会提供基础的替代方案。它提出了一个假设，即团队中没有人以非常结构化的逻辑来考虑，” 吉拉汉蒙说。结果已被证明是结论性的，新范围的销售超过了三个月的目标。
优化决策时间 – 制定者
Lyon SME Yelda专门为公司提供声乐助理，于2023年加入了AI的决定，以管理其商业报价。面对困境：保持历史性公式或推出动态订阅定价，营销团队选择从六个月内从交叉模拟中离开SLTT。通过内部和外部数据滋养的AI提出了一个前所未有的混合模型。同样，这是由此产生的运营决定，而不是简单的咨询意见。
据他们的总干事称，这个代表团使人们有可能因寻求共识而瘫痪的内部委员会。 “我们测试的不仅是工具的有效性，而且是一种新的治理方式：基于迭代而不是等待完美的对齐方式，更快，更流畅。”人工智能驾驶不会被战略愿景所取代，但它可以释放大脑时间进行长期仲裁。
已成为共同发行的决策支持工具
在雷恩（Rennes）的合作平台Klaxoon，Generative AI不再仅限于技术援助角色。它介入了要约和商业行动计划的设计。在对客户登机隧道进行大修时，AI根据帐户的类型生成了几种用户路线。团队保留了该工具开发的一种情况，并进行了少量调整。结果：转化率在三个月内翻了一番。
该公司的产品总监现在正在谈论“战略性合同”：AI提供的系统。人类有效，调整或拒绝。但是，制定动态的决定是由机器启动的。今天，该模型启发了其他法国规模，尤其是在HealthTech和Edtech中，他们试图将其商业愿景与损害人工智能的能力相结合。
限制仍然清晰但可扩展
并非所有领导人都准备放弃从权力到算法实体，甚至经过精心培训。在Manomano，创始人测试了AI系统，以优化某些关键流动的物流。但是，当系统建议将股票集中在特定地区时，团队宁愿延迟。 “分析在数学上是扎实的，但没有考虑到只有人类阅读才能理解的特定当地环境，”运营管理的框架解释说。
这是法国领导人所表达的主要保留之一：AI逻辑上的理由，有时比人类更严格，但它仍然对弱信号（即基地或企业家直觉）视而不见。但是，这些相同的领导者认识到该工具逐渐完善了其建议，因为它面临现实，纠正其偏见并学习拒绝。
建立新的风险文化
将决定委派给AI并不否认经理的责任是采取另一种行使其行使的方式。在艾伦（Alan），管理层根据IA的建议进行了部分重组：REA的重新定义，潜在客户的重新定义，新的得分标准。已应用了拟议的调整的很大一部分。在接下来的几个月中，商业业绩增长了17％。管理层将其视为一个明确的指标：这不是盲目拥有信心的问题，而是认识到某些技术决策可以通过具有自我，疲劳或情感偏见的系统更好地采取某些技术决策。
这种类型的测试只有在公司同意立即不始终是正确的情况下才能成功。与错误的关系发生了变化：它成为数据驱动器，迭代。该决定不再是一次实施，它是通过连续调整而构建的。对于参与其中的领导者来说，这不仅是节省时间，而且是他们姿势的深刻转变。不再是无所不知的决策者，而是选择合适的工具的指挥 – 有时会接受AI弹奏第一笔记。
实时的组织学习
这些实验中最有趣的好处之一在于，团队本身逐渐适应了AI产生的建议。在Opencrooms，致力于教育分析的内部单元开始将AI的建议整合到根据学习者的行为来调整培训格式的建议。该AI最初被认为是一种补充工具，现在被视为集体决策的真正催化剂。这些团队不再满足于验证或不验证其建议：他们将其用作重组工作方法，重新考虑课程或启动横向站点的起点。正是与另一种逻辑对抗触发的连续组织学习的动态 – 也许标志着管理文化中最深刻的变化。人工智能不取代个人，而是改变他们的思维方式。
