L'IA de Genpact vise à capturer et conserver l'expertise d'entreprise
Genpact présente les « opérations agentives », une nouvelle approche utilisant l'IA pour empêcher la perte de connaissances institutionnelles critiques. Le système capture non seulement les données de routine, mais aussi le raisonnement derrière les décisions complexes.
Genpact a lancé une nouvelle approche appelée « opérations agentives » (agentic operations), conçue pour capturer et conserver l'expertise précieuse, souvent non documentée, détenue par les employés. Ce système vise à empêcher que des connaissances essentielles ne quittent une organisation lorsque des individus s'en vont, en utilisant l'intelligence artificielle et l'intelligence des processus pour préserver ce savoir tacite.
L'automatisation traditionnelle repose sur des règles statiques qui peinent à s'adapter à la variabilité du monde réel. La solution de Genpact cartographie les processus métier réels dans un graphe de connaissances dynamique et lisible par machine. Elle se concentre sur l'identification et la compréhension des exceptions et des dérogations aux procédures standard, moments où l'expérience et le jugement jouent un rôle crucial. Le système cherche à coder le raisonnement derrière ces décisions d'experts.
En comprenant la logique derrière les décisions, le système agentif peut analyser plus efficacement de nouvelles situations. Il peut déterminer quand agir de manière autonome, quand solliciter un avis humain et quand escalader à un expert dans le cadre d'un flux de travail contrôlé. Cela permet une exécution complète des processus tout en apprenant continuellement de chaque exception, améliorant ainsi la précision au fil du temps. Cette capacité libère les employés expérimentés des tâches routinières, leur permettant de se concentrer sur le travail basé sur le jugement.
Balkrishan “BK” Kalra, président et PDG de Genpact, a souligné que le véritable avantage provient de la combinaison de l'IA avec une intelligence des processus approfondie. Il a déclaré que les modèles d'IA généraux ne peuvent pas reproduire les connaissances opérationnelles spécifiques d'une entreprise, ses défis uniques ou les besoins nuancés des clients. Les « opérations agentives » reposent fondamentalement sur le codage de ces connaissances organisationnelles construites sur le long terme. Sans cette intelligence des processus, l'application de l'IA peut rester superficielle, mais avec elle, l'avantage concurrentiel d'une organisation peut se renforcer considérablement.