The Ergon Report #14 : Tous les mêmes

Le rapport d'aujourd'hui n'est pas parti d'une actualité, mais d'une conversation.

Cette semaine, j'ai passé un moment avec un entrepreneur qui a fondé une entreprise d'intelligence artificielle bien avant le boom de ces deux dernières années, une entreprise valorisée au delà du milliard de dollars. Son sujet du moment n'est plus de prouver que l'IA fonctionne. C'est de rendre son entreprise "AI native", et surtout de savoir qui embaucher pour y arriver. Plus la conversation avançait, plus une idée revenait : le squelette du problème est presque toujours le même, d'une entreprise à l'autre. Ce qui change, c'est qui vous avez pour l'adapter à votre terrain.

Je suis rentré avec cette phrase en tête, et j'ai passé la semaine à la creuser.

C'est l'objet de ce numéro.

Le rapport, Édition #14 : Tous les mêmes

Le problème que vous croyez unique à votre entreprise est déjà résolu à quatre-vingts pour cent, ailleurs. Pas parce qu'on vous l'offre. Parce qu'au fond, tout le monde affronte le même problème. Les vingt derniers pour cent, eux, ne s'achètent pas.

Ce numéro traverse les quatre piliers qui reviennent dans toute organisation, la vôtre comprise, et montre pour chacun où s'arrête ce qui est déjà résolu, et où commence ce qui n'appartient qu'à vous. Vous verrez pourquoi le meilleur laboratoire d'IA au monde utilise le même outil de prospection que tout le monde, ce qu'une étude de Stanford sur 3,4 millions de candidatures révèle quand un seul algorithme trie pour 150 employeurs à la fois, et la question, une seule, qui fait s'effondrer la plupart des vendeurs de solutions IA "pensées pour votre secteur".

Avec un chiffre suisse, tout frais, qui montre que presque personne n'a encore fait le vrai travail. C'est la bonne nouvelle du numéro.

20 minutes de lecture, quatre piliers, une seule grille: