La coûteuse recherche d'informations
Vous êtes-vous déjà demandé combien de temps est perdu chaque jour à rechercher des informations ? Des études montrent que les professionnels passent souvent plusieurs heures par jour à rechercher des données, du temps qui manque pour des tâches productives. Cette inefficacité entraîne non seulement des coûts élevés, mais affecte également le développement des produits et l'assurance qualité. Dans cet article de blog, nous examinons les coûts cachés de la gestion des données non structurées et montrons comment une gestion efficace des données peut contribuer à réduire ces coûts grâce à l'intégration automatisée des données et à des analyses basées sur l'IA.
Où se trouvent mes données pertinentes ?
Qu'il s'agisse de recherche et développement (R&D), d'ingénierie des procédés ou d'assurance qualité, le problème est omniprésent : la recherche de données et d'informations importantes coûte un temps précieux chaque jour. Au lieu de travailler efficacement, vous parcourez d'innombrables tableaux et des structures de dossiers confuses.
Chaque service, chaque équipe, et parfois même chaque membre de l'équipe, utilise ses propres méthodes pour nommer et stocker les fichiers. Le résultat ? Ils cliquent sur d'innombrables dossiers et sous-dossiers sans structure uniforme ni conventions de dénomination normalisées. Cette recherche inefficace ralentit les processus et entraîne des coûts inutiles.
Mais ce n'est pas tout : outre les structures de dossiers locales, les données pertinentes sont souvent distribuées sur différents systèmes d'entreprise : CRM, ERP ou bases de données spécialisées. Chacun de ces systèmes utilise sa propre interface utilisateur, ses fonctions de recherche individuelles et ses identifiants de connexion. Le résultat ? Une charge de travail accrue, une complexité accrue et une recherche de données encore plus inefficace. Au final, les informations importantes restent souvent indétectables ou n'apparaissent qu'après une recherche fastidieuse. Cette collecte de données inefficace interrompt le flux de travail, provoque de la frustration au sein de l'équipe et ralentit des processus importants.
En outre, les données trouvées sont souvent obsolètes ou incomplètes, car la gestion centralisée des données fait défaut et les systèmes ne peuvent pas être mis à jour régulièrement. Pour s'assurer que les informations sont correctes et à jour, il est donc souvent nécessaire d'échanger des informations directement avec des collègues. Mais cela signifie : d'innombrables e-mails, messages de chat ou réunions supplémentaires : beaucoup de temps qui ralentit les processus de travail et prolonge les processus de prise de décision.
La perte de temps en chiffres
Selon une étude de l'International Data Corporation (IDC) Les employés d'Europe occidentale passent en moyenne deux heures et demie par jour à rechercher des informations, des données et des documents, ou à trouver le bon interlocuteur. Cette utilisation inefficace du temps de travail entraîne une perte de productivité importante et fait grimper les coûts d'exploitation. Le résultat en détail :
— Délais de réponse prolongés pour les réclamations des clients : Les réponses tardives aux plaintes obligent les clients à poser de multiples questions, ce qui augmente la charge de travail et les dépenses en ressources. La lenteur des temps de réponse met à rude épreuve la relation client, nécessite un traitement plus complexe et fait grimper les coûts.
— Diffusion différée des lots de production : Les retards de production entraînent des coûts élevés : les interruptions de production réduisent l'utilisation des machines et l'efficacité. Les pénalités contractuelles supplémentaires en cas de retard de livraison mettent à rude épreuve les relations avec les clients et peuvent entraîner des pertes de commandes. Les clients mécontents se tournent vers des concurrents à long terme, ce qui peut entraîner des pertes de ventes.
— Cycles de développement prolongés pour les nouveaux produits : Les longs délais de développement font grimper les coûts de R&D car davantage d'heures de travail et des ressources supplémentaires sont nécessaires. Un lancement retardé sur le marché peut entraîner une perte de ventes et donc une perte de part de marché. Dans le même temps, il existe un risque croissant que le produit ne réponde plus aux exigences actuelles lors de son entrée sur le marché, ce qui nécessite des ajustements coûteux. Les cycles de développement prolongés affaiblissent la capacité d'innovation et réduisent la compétitivité.
— Perte de connaissances lors du départ des employés : Deux facteurs clés sont à l'origine de ces coûts : la perte de savoir-faire spécifique et les longues périodes de formation pour les nouveaux employés. Les connaissances de spécialistes expérimentés ne sont souvent pas documentées, ce qui signifie que leur départ entraîne une perte d'efficacité et un risque accru d'erreurs. Les nouveaux employés ont besoin de temps pour se former, ce qui réduit la productivité. Dans le même temps, les membres expérimentés de l'équipe doivent suivre une formation, ce qui limite leurs propres performances au travail.
Raisons pour lesquelles les données sont inutilisées
Les connaissances critiques et les données importantes restent donc souvent inutilisées dans l'entreprise car elles :
- ne sont pas codés ou étiquetés de manière uniforme
- peut être stocké dans des endroits difficiles d'accès
- disponible dans différents formats de fichiers ou langues
- sont « implicites », c'est-à-dire qu'ils n'existent que dans l'esprit des employés expérimentés
- sont répartis dans différents départements et sites
- ne sont ni activement recherchés ni partagés pour diverses raisons
L'intelligence artificielle en tant que sauveur — pour la R&D, l'ingénierie des procédés et l'assurance qualité
Selon une étude de McKinsey L'IA générative pourrait modifier la collaboration et l'utilisation de l'expertise en particulier, en particulier dans des domaines qui pouvaient à peine être automatisés jusqu'à présent. L'intégration de l'IA dans les processus d'ingénierie et de R&D ouvre de nouvelles opportunités pour la gestion des connaissances et la prise de décisions fondées. Cela est essentiel pour le développement de nouveaux matériaux, l'optimisation des produits existants et la réduction des délais de mise sur le marché.
L'IA accélère la recherche de solutions, favorise la co-création et relie les flux de connaissances formels et informels. En outre, il permet un apprentissage hyperspécialisé, complète les équipes de projet de manière ciblée et soutient des approches flexibles de résolution de problèmes. Les modèles d'IA personnalisés optimisent l'acquisition de connaissances, tandis que les méthodes d'IA prédictive améliorent les expériences et accélèrent les processus de prise de décision.
L'IA : de la théorie à la pratique
Mais il y a un défi majeur : pour exploiter tout le potentiel d'un assistant numérique, une base de données solide est nécessaire.
Ce n'est qu'avec des données structurées et bien organisées que l'IA peut identifier rapidement les informations pertinentes et les récupérer efficacement.
Une base de données moderne centralise les données provenant de différentes sources, les intègre dans une structure uniforme et crée une base fiable pour les décisions basées sur les données, ce qui constitue la base d'une recherche documentaire efficace basée sur l'IA.
Pourquoi une recherche d'informations efficace permet de réduire les coûts
Imaginez-le : un assistant numérique accède à une base de données centralisée et reconnaît toutes les informations, relations et corrélations pertinentes en quelques secondes. Au lieu de perdre du temps à chercher, l'assistant fournit immédiatement les données requises, de manière structurée, précise et fiable. En conséquence, les coûts souvent sous-estimés d'une gestion inefficace des informations sont considérablement réduits, qu'il s'agisse du retard des approbations de production, de la duplication du travail ou de la perte d'une expertise précieuse.
Le potentiel d'économies le plus important en un coup d'œil :
Collecter des informations plus rapidement :
Grâce au codage structuré et au balisage intelligent, toutes les données pertinentes peuvent être immédiatement récupérées dans une base de données moderne. Cela vous permet de gagner un temps précieux qui serait autrement perdu lors de recherches fastidieuses et de vous concentrer sur des tâches productives.
Amélioration de l'efficacité :
Un assistant intelligent qui comprend le langage naturel et consolide de manière fluide les données provenant de différentes sources permet non seulement de rendre les connaissances accessibles, mais aussi de les utiliser directement. Les réclamations des clients peuvent ainsi être traitées plus rapidement, les lots de production approuvés plus efficacement et les processus de développement de nouveaux produits peuvent être accélérés.
Sécurisation des connaissances :
Les connaissances restent structurées et accessibles au lieu d'être cachées dans des silos ou d'être perdues lorsque les employés partent. Cela raccourcit la période de formation des nouveaux membres de l'équipe, préserve un savoir-faire précieux et garantit une plus grande efficacité et une réduction des coûts.
Cycles de développement plus courts :
Un accès efficace à des données pertinentes et à des bases de décision bien fondées raccourcit les délais de développement, accélère les lancements sur le marché et permet de répondre de manière proactive aux exigences du marché.
Un assistant assisté par l'IA sert ainsi d'interface intelligente à la base de données et simplifie l'ensemble du traitement des informations. Cela permet non seulement de réduire les coûts, mais également d'accroître la flexibilité et la force d'innovation. Des décisions plus rapides et des informations plus étayées offrent un potentiel d'économies à long terme et renforcent la compétitivité de l'entreprise.
L'assistant numérique, même dans votre laboratoire
L'utilisation efficace des données n'est pas une promesse pour l'avenir, mais c'est déjà une réalité. Les assistants alimentés par l'IA vous aident à trouver rapidement des informations éparses, à optimiser les processus et à prendre des décisions basées sur des données. C'est exactement là qu'intervient LabV : aimeriez-vous voir comment un assistant intelligent peut transformer votre travail en matière de R&D, d'ingénierie des procédés et d'assurance qualité ?