Comment le Brexit s'adapte à l'IA en acceptant le « désordre »

Les entreprises ont eu du mal à adopter les bons outils d’IA, car la technologie évolue à un rythme bien plus rapide que leurs lents cycles de vente.

Brex, l'entreprise de cartes de crédit d'entreprise, ne fait pas exception. La start-up s'est retrouvée confrontée au même problème que ses homologues du secteur privé. Résultat : Brex a complètement modifié son approche d'approvisionnement en logiciels pour ne pas se laisser distancer.

James Reggio, directeur technique de Brex, a déclaré à TechCrunch, lors de la conférence HumanX AI en mars, que l'entreprise avait d'abord tenté d'évaluer ces outils logiciels via sa stratégie d'approvisionnement habituelle. La startup a rapidement découvert que son processus pilote, qui a duré des mois, était voué à l'échec.

« Au cours de la première année qui a suivi ChatGPT, lorsque tous ces nouveaux outils sont arrivés sur le marché, le processus d'approvisionnement lui-même était si long que les équipes qui demandaient à se procurer un outil perdaient tout intérêt pour celui-ci au moment où nous avions effectivement passé tous les contrôles internes nécessaires », a déclaré Reggio.

C'est à ce moment-là que Brex a réalisé qu'il devait repenser complètement son processus d'approvisionnement.

L'entreprise a commencé par élaborer un nouveau cadre pour les accords de traitement des données et les validations juridiques nécessaires à l'intégration d'outils d'IA, a expliqué Reggio. Cela a permis à Brex d'évaluer plus rapidement les outils d'IA potentiels et de les mettre à la disposition des testeurs plus rapidement.

Reggio a expliqué que l'entreprise utilise un « test d'adéquation produit-marché surhumain » pour déterminer les outils dans lesquels il est intéressant d'investir au-delà du programme pilote. Cette approche confère aux employés un rôle beaucoup plus important dans le choix des outils que l'entreprise devrait adopter en fonction de leurs besoins, a-t-il ajouté.

« Nous collaborons étroitement avec les personnes qui tirent le meilleur parti de l'outil afin de déterminer s'il est suffisamment unique pour être conservé », a déclaré Reggio. « Cela fait environ deux ans que nous sommes entrés dans cette nouvelle ère, avec 1 000 outils d'IA au sein de notre entreprise. Et nous avons annulé et non renouvelé cinq à dix déploiements de plus grande envergure. »

Brex donne à ses ingénieurs un budget mensuel de 50 $ pour acquérir sous licence les outils logiciels de leur choix à partir d'une liste approuvée.

« En déléguant cette autorité de dépenses aux personnes qui vont l'utiliser, elles prennent les meilleures décisions pour optimiser leurs flux de travail », a déclaré Reggio. « C'est vraiment intéressant, et nous n'avons pas constaté de convergence. Je pense que cela a également validé la décision de faciliter l'essai de différents outils : nous n'avons pas vu tout le monde se précipiter et dire : "Je veux Cursor." »

Cette approche a également aidé l'entreprise à déterminer où elle avait besoin d'accords de licence plus larges pour les logiciels, en se basant sur un décompte plus précis du nombre d'ingénieurs qui utilisent quoi.

Dans l'ensemble, Reggio a déclaré que la meilleure façon pour les entreprises d'aborder le cycle actuel d'innovation de l'IA, selon lui, est de « accepter le désordre » et de savoir que déterminer quels outils adopter sera un processus cahoteux et que ce n'est pas grave.

« Savoir que l'on ne prendra pas toujours la bonne décision dès le départ est essentiel pour ne pas se laisser distancer », a déclaré Reggio. « Je pense que l'erreur la plus grave serait de trop réfléchir et de passer six à neuf mois à tout évaluer très attentivement avant de déployer le système. Or, on ne sait jamais à quoi ressemblera le monde dans neuf mois. »