Penser les machines La science des données s’associe à OpenAI pour aider davantage d’entreprises à travers l’Asie-Pacifique transforme l’intelligence artificielle en résultats mesurables. La collaboration fait des machines de réflexion le premier partenaire officiel de services pour Openai dans la région.
Le partenariat intervient alors que l’adoption de l’IA dans l’APAC continue d’augmenter. Une étude IBM a révélé que 61% des entreprises utilisent déjà l’IA, mais beaucoup ont du mal à aller au-delà des projets pilotes et à offrir un réel impact commercial. Les machines de réflexion et OpenAI visent à changer cela en offrant une formation exécutive sur ChatGpt Enterprise, en prenant en charge la création d’applications d’IA personnalisées et en conseils sur l’intégration de l’IA dans les opérations quotidiennes.
Stephanie Sy, fondatrice et PDG de Thinking Machines, a encadré le partenariat autour de Capability Building: «Nous n’apportons pas seulement de nouvelles technologies, mais nous aidons les organisations à développer les compétences, les stratégies et les systèmes de soutien dont ils ont besoin pour profiter de l’IA. Pour nous, il s’agit de réintégrer l’avenir du travail grâce à la collaboration humaine-AI et à faire de l’IA vraiment du travail pour les personnes dans la région d’Asie-Pacifique. »
Transformer les pilotes de l’IA en résultats avec des machines de réflexion
Dans une interview Nouvelles de l’IASY a expliqué que l’un des plus grands obstacles pour les entreprises est la façon dont ils encadrent l’adoption de l’IA. Trop souvent, les organisations le voient comme une acquisition de technologie plutôt que comme une transformation commerciale. Cette approche conduit à des pilotes qui calent ou ne parviennent pas à évoluer.
«Le principal défi est que de nombreuses organisations abordent l’IA comme acquisition de technologie plutôt que comme une transformation commerciale», a-t-elle déclaré. «Cela conduit à des pilotes qui ne s’allongent jamais parce que trois fondamentaux sont manquants: un alignement clairs du leadership sur la valeur de création, la refonte des flux de travail pour intégrer l’IA dans la façon dont le travail est réalisé et l’investissement dans les compétences de la main-d’œuvre pour assurer l’adoption. Obtenez ces trois droits, processus, procédés, personnes – et les pilotes se répercutent sur l’impact.»
Leadership au centre
De nombreux cadres traitent toujours l’IA comme un projet technique plutôt que comme une priorité stratégique. SY estime que les conseils et les caissons C doivent donner le ton. Leur rôle est de décider si l’IA est un moteur de croissance ou simplement un risque géré.
«Les conseils d’administration et les plans C donnent le ton: l’IA est-il un moteur de croissance stratégique ou un risque géré? Leur rôle est de nommer quelques résultats prioritaires, de définir l’appétit des risques et d’attribuer une propriété claire», a-t-elle déclaré. Les machines de réflexion commencent souvent par des sessions exécutives où les dirigeants peuvent explorer où des outils comme Chatgpt ajoutent de la valeur, comment les gouverner et quand évoluer. « Cette clarté descendante est ce qui transforme l’IA d’une expérience en une capacité d’entreprise. »
Collaboration humaine-AI dans la pratique
SY parle souvent de «réinventer l’avenir du travail grâce à la collaboration humaine-AI». Elle a expliqué à quoi cela ressemble dans la pratique: une approche «humaine en commun» où les gens se concentrent sur le jugement, la prise de décision et les exceptions, tandis que l’IA gère les étapes de routine comme la récupération, la rédaction ou le résumé.
« L’homme en commandement signifie repenser les travaux afin que les gens se concentrent sur le jugement et les exceptions, tandis que l’IA prend la récupération, la rédaction et les étapes de routine, avec la transparence via des sentiers d’audit et des liens source », a-t-elle déclaré. Les résultats sont mesurés dans le temps et les améliorations de la qualité.
Dans les ateliers organisés par des machines de réflexion, les professionnels utilisant Chatgpt libérent souvent une à deux heures par jour. La recherche soutient ces résultats – SY a souligné une étude du MIT montrant une augmentation de la productivité de 14% pour les agents du centre de contact, avec les plus grands gains observés parmi le personnel moins expérimenté. « C’est une preuve claire que l’IA peut élever les talents humains plutôt que de le déplacer », a-t-elle ajouté.
AI d’origine avec les garde-corps des machines de réflexion
Un autre domaine de mise au point pour les machines de réflexion est l’agent AI, qui va au-delà des requêtes uniques pour gérer les processus en plusieurs étapes. Au lieu de simplement répondre à une question, les systèmes agentiques peuvent gérer la recherche, remplir des formulaires et passer des appels d’API, coordonner des flux de travail entiers avec un humain toujours en charge.
« Les systèmes agentiques peuvent faire du travail de la« demande et des réponses »à l’exécution en plusieurs étapes: coordination de la recherche, de la navigation, du remplissage de formulaires et des appels API afin que les équipes soient plus rapidement avec un humain en commande», a déclaré Sy. La promesse est une exécution et une productivité plus rapides, mais les risques sont réels. «Les principes de l’homme en commande et de l’audit restent essentiels; pour éviter le manque de garde-corps appropriés. Notre approche consiste à associer les contrôles des entreprises et l’auditabilité avec les capacités des agents pour garantir que les actions sont traçables, réversibles et alignées par la politique avant de progresser.»
Gouvernance qui renforce la confiance
Alors que l’adoption s’accélère, la gouvernance est souvent en retard. SY a averti que la gouvernance échoue lorsqu’elle est traitée comme des documents au lieu d’une partie du travail quotidien.
«Nous gardons les humains aux commandes et rendons la gouvernance visibles dans le travail quotidien: utiliser des sources de données approuvées, appliquer un accès basé sur les rôles, maintenir des pistes d’audit et nécessiter des points de décision humaine pour des actions sensibles», a-t-elle expliqué. Les machines de réflexion appliquent également ce qu’elle appelle «Control + Fiabilité»: restreindre la récupération au contenu de confiance et le retour des réponses avec des citations. Les flux de travail sont ensuite adaptés aux règles locales dans des secteurs tels que la finance, le gouvernement et les soins de santé.
Pour SY, le succès n’est pas mesuré dans le volume des politiques mais dans les taux d’audit et d’exception. «La bonne gouvernance accélère l’adoption parce que les équipes font confiance à ce qu’elles expédient», a-t-elle déclaré.
Contexte local, échelle régionale
La diversité culturelle et linguistique d’Asie-Pacifique pose des défis uniques pour la mise à l’échelle de l’IA. Un modèle unique ne fonctionne pas. SY a souligné que le bon livre de jeu est de construire localement en premier, puis de faire évoluer délibérément.
«Les modèles mondiaux échouent lorsqu’ils ignorent le fonctionnement des équipes locales. Le livre de jeu est construit localement, à l’échelle délibérément: ajuster l’IA à la langue locale, aux formulaires, aux politiques et aux chemins d’escalade; puis standardisez les pièces qui voyagent comme votre modèle de gouvernance, les connecteurs de données et les métriques d’impact», a-t-elle déclaré.
C’est l’approche que les machines de réflexion ont adoptées à Singapour, aux Philippines et en Thaïlande – prouver la valeur avec les équipes locales d’abord, puis déployer la région par région. L’objectif n’est pas un chatbot uniforme mais un modèle fiable qui respecte le contexte local tout en maintenant l’évolutivité.
Compétences sur les outils
Lorsqu’on lui a demandé quelles compétences importaient le plus dans un lieu de travail compatible avec l’IA, SY a souligné que l’échelle provient des compétences, pas seulement des outils. Elle a divisé cela en trois catégories:
- Littératie exécutive: la capacité des dirigeants à établir des résultats et des garde-corps, et de savoir quand et où évoluer l’IA.
- Conception de workflow: La refonte des transferts humains-ai, clarifiant qui rédige, qui approuve, et comment les exceptions dégénèrent.
- Compétences pratiques: Inviter, évaluation et récupération à partir de sources de confiance afin que les réponses soient vérifiables, pas seulement plausibles.
«Lorsque les dirigeants et les équipes partagent cette fondation, l’adoption passe de l’expérimentation à des résultats reproductibles au niveau de la production», a-t-elle déclaré. Dans les programmes de réflexion sur les machines, de nombreux professionnels déclarent économiser une à deux heures par jour après un seul atelier d’une journée. À ce jour, plus de 10 000 personnes à tous les rôles ont été formées, et SY a noté que le modèle est cohérent: «Compétences + échelle de déverrouillage de la gouvernance».
Transformation de l’industrie à venir
En regardant vers les cinq prochaines années, SY voit l’IA passer de la rédaction à une exécution complète dans les fonctions commerciales critiques. Elle s’attend à des gains majeurs dans le développement de logiciels, le marketing, les opérations de services et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
«Pour la prochaine vague, nous voyons trois modèles concrètes: les assistants conscients des politiques en finance, les copilotes de la chaîne d’approvisionnement dans la fabrication et le CX personnalisé mais conforme dans le commerce de détail – chacun construit avec des points de contrôle humains et des sources vérifiables afin que les dirigeants puissent évoluer avec confiance», a-t-elle déclaré.
Un exemple pratique est un système de réflexion du système construit avec la banque des îles Philippines. Appelé Bai, c’est un système de génération (RAG) de la récupération qui prend en charge l’anglais, le philippin et le taglish. Il renvoie les réponses liées aux sources avec les numéros de page et comprend la supersession des politiques, transformant des documents de politique complexes en conseils quotidiens pour le personnel. « C’est à quoi ressemble » Ai-Native « dans la pratique », a déclaré Sy.
Les machines de réflexion étendent l’IA à travers l’APAC
Le partenariat avec OpenAI commencera par des programmes à Singapour, aux Philippines et en Thaïlande à travers les bureaux régionaux des machines de réflexion avant de s’étendre à travers l’APAC. Les plans futurs comprennent des services de couture à des secteurs tels que la finance, la vente au détail et la fabrication, où l’IA peut relever des défis spécifiques et ouvrir de nouvelles opportunités.
Pour SY, l’objectif est clair: «L’adoption de l’IA ne consiste pas seulement à expérimenter de nouveaux outils. Il s’agit de créer la vision, les processus et les compétences qui permettent aux organisations de passer des pilotes à impact. Lorsque les dirigeants, les équipes et la technologie se réunissent, c’est à ce moment-là que l’IA offre une valeur durable.»
