Le Premier de Vos Bulletins d’Information

Après avoir publié, un lecteur et ami, récemment CRO chez Hebbia et VP Ventes chez Scale AI, m’a envoyé cet email.

Dave a continué :

“Le plus grand obstacle à l’adoption dans les entreprises d’applications d’IA est l’éducation des utilisateurs et les limitations des modèles de pointe. Trouver des cas d’utilisation qui fonctionnent ; orienter les utilisateurs loin des cas d’échec. Encourager les cas d’utilisation qui fonctionnent. Gérer la stochasticité.

C’est là que les agents constituent la plupart des bonnes histoires d’adoption que je connais. Les GPT entrent rapidement en production tandis que les applications basées sur la recherche ou les chatbots ont un chemin plus long vers une adoption généralisée. Même les petites startups peuvent mettre des agents en production en moins de 2 semaines.

La plupart des clients renonceront ou simplifieront l’examen de sécurité, les processus d’approvisionnement, etc. pour obtenir leur solution désirée en interne SI le fournisseur peut démontrer un cas d’utilisation qui fonctionne réellement. Ils limiteront l’accès à certaines données jusqu’à ce que le fournisseur ait des certifications ou que l’entreprise pousse simplement l’IT à approuver l’accès. Certaines entreprises concluent des accords en moins de 90 jours sans démo… il y a une vente impressionnante en cours.

La plupart des entreprises d’IA que je connais envoient leur premier MSA renonçant aux droits de formation sur les données des clients. Cela peut être ajouté plus tard si l’entreprise en a besoin. Avec des problèmes de rétention des données et de formation renoncés, le MSA ne semble pas si différent des entreprises d’analyse de données. Les équipes juridiques des clients repoussent les risques liés aux fuites de données ou autres problèmes de données vers une limite de responsabilité plus élevée.”

L’un des avantages d’écrire en public est de recevoir des emails comme celui-ci qui offrent une vision différente de ce qui fonctionne sur le terrain.

Certains points me marquent dans la perspective de Dave :

• La subtilité de la vente entre les GPT par rapport aux search & chatbots est un excellent exemple de l’évolution du marché de manière différente dans différents segments : regrouper toutes les solutions d’IA dans la même catégorie est une erreur.
• Tirer parti du parrainage exécutif pour contourner les processus d’approvisionnement est conforme à l’impératif d’IA que les conseils d’administration et les dirigeants ont défendu.
• Le marché de l’IA n’est pas un marché unique : il reflète le marché des logiciels à la fois dans les segments plus anciens et plus récents.

Si vous avez une opinion sur l’évolution du marché des logiciels d’IA, je serais ravi d’avoir de vos nouvelles.

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