De nombreuses entreprises souhaitent intégrer rapidement l’IA, mais leurs systèmes obsolètes constituent un frein important à ces ambitions.
Une étude de Cognizant menée auprès de 2 000 managers dans le monde entier révèle que l’IA est devenue l’une des principales raisons de moderniser les systèmes existants. Cette modernisation est donc plus que jamais à l’ordre du jour, mais les organisations ont du mal à la mettre en œuvre.
L’IA exerce une pression accrue sur la modernisation
Selon l’étude, 85 % des managers craignent que la technologie existante n’entrave leur capacité à utiliser efficacement l’IA. Cela exerce une pression supplémentaire pour renouveler les systèmes plus rapidement. Parallèlement, 78 % des personnes interrogées indiquent qu’elles souhaitent achever la modernisation dans les deux ans. L’ambition est grande, mais de nombreuses organisations sont confrontées à une dette technique importante qui rend ce rythme difficile.
Les managers s’attendent à renouveler les systèmes de front et de back-office dans les deux ans. La réduction de la dette technique est toutefois à la traîne. 79 % pensent même que dans cinq ans, ils n’auront pas éliminé la moitié de cette dette.
Systèmes complexes
La voie de la modernisation s’avère complexe. 63 % des personnes interrogées citent la complexité des systèmes existants comme le principal obstacle. En outre, des pénuries de personnel essentiel (50 %) et de capital (48 %) apparaissent. Par conséquent, les programmes de modernisation sont souvent plus lents que prévu et restent fragmentés.
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Le financement du renouvellement par des économies sur les anciennes technologies s’avère également difficile. De nombreuses organisations constatent que les économies attendues sont réalisées plus tard ou sont moins importantes que prévu. Par conséquent, l’écart entre les plans et la faisabilité continue de se creuser.
Saket Gulati, SVP et Managing Director Europe du Nord chez Cognizant, déclare que les organisations doivent faire des choix clairs sur les éléments qu’elles modernisent et à quel moment. Selon lui, cela permet de réaliser les gains d’efficacité et de productivité souhaités et de rendre l’IA plus largement utilisable.