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ROI
Moyen terme (3-6 mois)
Trois mois après le début du projet d'automatisation alimenté par l'IA de mon client, nous avions un magnifique pipeline d'apprentissage machine générant du contenu à grande échelle. La technologie fonctionnait sans accroc. Les modèles d'IA étaient sophistiqués. L'automatisation était fluide.
Mais personne ne l'utilisait comme nous l'avions prévu.
Ce scénario se reproduit sans cesse dans le domaine de l'IA en ce moment. Les fondateurs se laissent emporter par les capacités techniques et oublient que l'IA est une machine à motifs, pas une intelligence. Ils construisent des fonctionnalités parce qu'ils le peuvent, pas parce que les utilisateurs en ont besoin. J'ai appris cette leçon à la dure après avoir passé six mois à éviter délibérément l'engouement pour l'IA, puis à plonger profondément dans la mise en œuvre réelle.
Voici ce que vous découvrirez de mon expérience de pivotement des fonctionnalités d'IA basé sur le comportement réel des utilisateurs :
Les 3 signes d'alerte qui indiquent que vos fonctionnalités d'IA ont besoin d'un pivotement immédiat
Comment je suis passé d'un développement « axé sur l'IA » à un développement « axé sur le problème »
Le cadre que j'utilise pour valider les fonctionnalités d'IA avant de les construire
Pourquoi la puissance de calcul n'est pas synonyme de valeur utilisateur
Véritables métriques provenant du pivotement des fonctionnalités d'IA en cours de projet
Il ne s'agit pas d'abandonner l'IA, mais de l'utiliser de manière stratégique. Laissez-moi vous montrer comment pivoter les fonctionnalités d'IA en fonction de ce que les utilisateurs font réellement, pas de ce que vous pensez qu'ils veulent. Consultez notre collection de livres de jeux d'IA pour plus d'idées sur la mise en œuvre pratique de l'IA.
Réalité de l'industrie
Le piège ""AI-First"" dans lequel chaque startup tombe
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup aujourd'hui et vous entendrez le même conseil : "Rendez votre produit natif de l'IA." "Ajoutez de l'apprentissage automatique partout." "Les utilisateurs s'attendent à des fonctionnalités intelligentes." L'industrie a créé ce récit selon lequel les fonctionnalités IA sont automatiquement précieuses.
Voici à quoi ressemble le cycle typique de développement d'un produit IA :
Commencez par la technologie : "Nous pouvons utiliser GPT-4 pour générer du contenu personnalisé"
Construisez la fonctionnalité : Investissez des mois à créer des flux de travail IA sophistiqués
Lancez et attendez : Attendez-vous à ce que les utilisateurs comprennent et adoptent immédiatement les capacités IA
Déconcerté par la faible adoption : Blâmez l'éducation des utilisateurs ou la préparation du marché
Renforcez la complexité : Ajoutez plus de fonctionnalités IA pour rendre le produit "plus intelligent"
Cette approche existe parce que le battage médiatique autour de l'IA crée une pression pour innover avec la technologie plutôt que de résoudre de réels problèmes. Les VCs adorent les présentations sur l'IA. Les concurrents ajoutent des fonctionnalités IA. Le récit dit que l'adoption de l'IA est inévitable.
Mais voici où la sagesse conventionnelle s'effondre : les fonctionnalités IA ne créent pas automatiquement de valeur. La plupart des utilisateurs ne se soucient pas de vos modèles d'apprentissage automatique. Ils se préoccupent de faire leur travail plus rapidement, plus facilement ou mieux. Lorsque vous commencez par les capacités IA plutôt que par les problèmes des utilisateurs, vous finissez par construire une technologie impressionnante qui résout des problèmes que personne n'a.
Le résultat ? De magnifiques fonctionnalités IA avec de terribles taux d'adoption. C'est exactement ce qui nous est arrivé, et cela arrive aux startups partout. La solution n'est pas une meilleure IA — c'est une meilleure identification des problèmes.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Mon réveil a eu lieu lors d'une consultation avec un client B2B SaaS qui voulait " ajouter de l'IA à tout ". Ils avaient levé des fonds spécifiquement pour construire des fonctionnalités alimentées par l'IA et ressentaient la pression de livrer rapidement des capacités intelligentes.
Le client gérait une plateforme de gestion de projet et souhaitait utiliser l'IA pour catégoriser automatiquement les tâches, prédire les délais de projet et générer des rapports d'état. Sur le papier, cela semblait révolutionnaire. L'IA éliminerait le travail manuel et rendrait la gestion de projet sans effort.
J'ai passé trois mois à construire des workflows d'automatisation sophistiqués. Nous avons intégré plusieurs modèles d'IA, créé des arbres de décision complexes et construit un système capable d'analyser les données de projet et de générer des insights automatiquement. La technologie était impressionnante : elle pouvait traiter des centaines de points de données et produire des prédictions détaillées.
Mais lorsque nous avons lancé la bêta, quelque chose d'inattendu s'est produit. Les utilisateurs ignoraient la plupart des fonctionnalités de l'IA. Ils utilisaient les fonctions de gestion de tâches basiques mais sautaient la catégorisation intelligente. Ils créaient manuellement des rapports d'état au lieu d'utiliser ceux générés par l'IA. Les fonctionnalités de prédiction avaient un taux d'adoption de 12 %.
La percée est venue lorsque j'ai commencé à analyser les données de comportement des utilisateurs au lieu de me concentrer sur les métriques d'adoption des fonctionnalités. J'ai découvert que les utilisateurs n'évitaient pas les fonctionnalités de l'IA parce qu'elles ne fonctionnaient pas — ils les évitaient parce qu'elles créaient plus de travail, pas moins.
La catégorisation par l'IA nécessitait que les utilisateurs entraînent le système avec des exemples. Les prédictions de délai avaient besoin d'une validation d'entrée manuelle. Les rapports d'état devaient être édités avant d'être partagés avec les parties prenantes. Ce que nous pensions être de l'automatisation ajoutait en réalité des étapes à leur flux de travail.
Cette réalisation m'a forcé à remettre en question tout ce que nous avions construit. Résolvions-nous de vrais problèmes ou ne faisions-nous que démontrer des capacités techniques ?
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Le pivot a commencé par un changement complet de mentalité. Au lieu de demander "Comment l'IA peut-elle améliorer cela ?", j'ai commencé à demander "Quel est le véritable problème auquel les utilisateurs sont confrontés ici ?" Cela a conduit à une approche systématique que j'utilise maintenant pour le développement de toutes les fonctionnalités de l'IA.
Étape 1 : Documenter le Comportement Actuel des Utilisateurs
J'ai suivi exactement comment les utilisateurs accomplissaient des tâches sans assistance de l'IA. Où passaient-ils le plus de temps ? Quelles étapes répétaient-ils chaque jour ? Quels processus semblaient fastidieux ? Ces données sont devenues notre fondation pour identifier de réelles opportunités d'automatisation.
Pour le client en gestion de projet, j'ai constaté que les utilisateurs passaient 40 % de leur temps en réunions de statut à expliquer l'avancement du projet. Ils n'avaient pas de problèmes avec la catégorisation des tâches — ils avaient des problèmes de communication.
Étape 2 : Tester l'Adaptation Problème-Solution Avant de Construire l'IA
Avant d'écrire quoi que ce soit, j'ai créé des versions manuelles de fonctionnalités potentielles de l'IA. Pour les rapports de statut, j'ai demandé au client de créer manuellement les rapports que nous voulions que l'IA génère. Si les utilisateurs ne trouvaient pas de valeur dans la version manuelle, l'IA ne la rendrait pas magique.
Ceci a révélé que les utilisateurs voulaient des résumés de projet concis et visuels pour les parties prenantes, pas des rapports analytiques détaillés. L'IA résolvait carrément le mauvais problème.
Étape 3 : Construire des Fonctionnalités d'IA Minimales Viables
Au lieu de solutions IA complètes, je me suis concentré sur des fonctionnalités à usage unique qui éliminaient des points de friction spécifiques. Nous avons reconstruit l'IA de rapport de statut pour créer des résumés de projet simples et visuels qui nécessitaient zéro édition. Pas de prédictions complexes, pas d'insights analytiques — juste une communication claire.
Le taux d'adoption a grimpé à 78 % en deux semaines.
Étape 4 : Mesurer le Changement de Comportement, Pas l'Utilisation des Fonctionnalités
Les indicateurs de succès sont passés de "Combien de personnes utilisent la fonctionnalité IA ?" à "Combien de temps cela fait-il gagner aux utilisateurs ?" Les rapports de statut visuels ont réduit le temps de préparation des réunions de 60 %. C'est une métrique qui compte pour les utilisateurs et favorise la rétention.
Ce cadre nous a aidés à passer de fonctionnalités d'IA impressionnantes mais inutilisées à des outils d'IA simples qui amélioraient réellement les flux de travail. La clé : L'IA devrait être une infrastructure invisible qui améliore les processus existants, pas des fonctionnalités tape-à-l'œil qui créent de nouveaux processus.
Signes d'avertissement
Recherchez une baisse de l'engagement avec les fonctionnalités d'IA, les solutions de contournement des utilisateurs ou les demandes de "désactiver" les capacités intelligentes.
Validation du problème
Testez d'abord la version manuelle. Si les utilisateurs ne l'apprécient pas manuellement, l'IA ne la rendra pas automatiquement précieuse.
Analyse du comportement
Suivez ce que les utilisateurs font réellement, pas ce qu'ils disent vouloir. Les modèles d'utilisation révèlent de réels problèmes mieux que les enquêtes.
Métriques Pivot
Mesurez le temps économisé et la friction réduite, pas les taux d'adoption des fonctionnalités. Les métriques de valeur favorisent la fidélisation mieux que les métriques de vanité.
Les résultats de notre pivot ont été immédiats et mesurables. L'adoption globale des fonctionnalités est passée de 12 % à 78 % en deux semaines après le lancement des outils d'IA simplifiés.
Plus important encore, les métriques de comportement des utilisateurs se sont améliorées dans tous les domaines. La durée moyenne des sessions a augmenté de 35 % car les utilisateurs pouvaient accomplir des tâches plus rapidement. Les tickets de support client liés aux fonctionnalités d'IA ont chuté de 80 %. Les utilisateurs ont cessé de créer des solutions de contournement et ont commencé à s'appuyer sur les fonctionnalités automatisées.
Le client a constaté un impact commercial tangible : le temps de préparation des réunions a diminué de 60 %, la visibilité des projets s'est améliorée pour les parties prenantes, et la rétention des utilisateurs a augmenté de 23 % d'un trimestre à l'autre. Ce n'étaient pas des avantages théoriques — ce étaient des améliorations mesurables des flux de travail quotidiens.
Le pivot a également changé notre approche du développement futur de l'IA. Au lieu de construire des systèmes intelligents complets, nous nous sommes concentrés sur l'automatisation ciblée qui éliminait des points de friction spécifiques. Chaque fonctionnalité d'IA devait passer le test de l'"infrastructure invisible" : elle devait améliorer les processus existants sans exiger des utilisateurs qu'ils apprennent de nouveaux flux de travail.
Cette expérience a validé ma thèse fondamentale sur l'IA dans les affaires : la puissance de calcul équivaut à la force de travail, mais seulement lorsqu'elle est appliquée à de réels problèmes. Les capacités technologiques comptent moins que l'adéquation problème-solution.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales leçons tirées de l'adaptation des fonctionnalités de l'IA en fonction du comportement réel des utilisateurs :
L'IA est un complément, pas un remplacement : Les meilleures fonctionnalités de l'IA améliorent les flux de travail existants plutôt que d'en créer de nouveaux.
Mesurer le changement de comportement, pas l'utilisation des fonctionnalités : Le temps gagné et la friction réduite sont de meilleurs indicateurs que les taux d'adoption.
Commencer par le problème, pas la technologie : Documenter le comportement actuel des utilisateurs avant de concevoir des solutions d'IA.
Tester manuellement d'abord : Si les utilisateurs n'apprécient pas la version manuelle, l'IA ne la rendra pas précieuse.
Une IA simple gagne souvent : Des fonctionnalités à usage unique avec une valeur claire surpassent les systèmes intelligents complets.
Faire attention aux solutions de contournement : Lorsque les utilisateurs créent des alternatives à vos fonctionnalités d'IA, il est temps de pivoter.
Une infrastructure invisible l'emporte sur des fonctionnalités tape-à-l'œil : Les meilleurs outils d'IA, auxquels les utilisateurs ne pensent pas.
La plus grande erreur que je vois chez les startups est de tomber amoureux des capacités de l'IA au lieu des problèmes des utilisateurs. Lorsque vous commencez avec une technologie impressionnante et que vous reculez pour trouver des applications, vous finissez généralement par résoudre des problèmes que personne n'a.
Les fonctionnalités d'IA les plus réussies que j'ai mises en œuvre résolvent des points de douleur spécifiques et mesurables auxquels les utilisateurs sont confrontés quotidiennement. Elles sont souvent moins techniquement sophistiquées mais infiniment plus précieuses.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS qui mettent en œuvre des fonctionnalités d'IA :
Suivez le comportement des utilisateurs avant de construire des solutions d'IA
Concentrez-vous sur la réduction du temps de création de valeur, et non sur la présentation des capacités
Testez d'abord l'adéquation problème-solution avec des processus manuels
Mesurez l'amélioration du flux de travail, et non l'adoption des fonctionnalités
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique envisageant des fonctionnalités d'IA :
Priorisez les fonctionnalités qui ont un impact direct sur la conversion ou la rétention
Assurez-vous que les recommandations de l'IA améliorent les décisions d'achat réelles
Testez la personnalisation manuellement avant d'automatiser avec l'IA
Concentrez-vous d'abord sur l'automatisation des stocks et du service client