Comprendre le potentiel d’Asana AI Studio pour l’automatisation des entreprises

Asana AI Studio présente aux entreprises clientes une façon transformatrice de gérer les flux de travail, en offrant un outil sans code pour construire et déployer des agents d’IA. L’AI Studio permet aux utilisateurs de créer des agents d’IA personnalisés qui exécutent des tâches de manière autonome directement dans l’environnement Asana, réduisant ainsi le temps et l’attention nécessaires à la coordination manuelle.

Les entreprises qui utilisent cet outil pendant sa phase bêta ont fait état d’une amélioration de la vitesse de prise de décision et d’une réduction mesurable de la charge de travail, comme l’a déclaré Paige Costello, responsable de l’IA chez Asana.

AI Studio est accessible en  » accès anticipé  » pour les organisations qui utilisent les plans Enterprise et Enterprise+ d’Asana, avec des options flexibles adaptées aux différents niveaux d’utilisation.

Il existe également une version gratuite qui offre un accès quotidien limité aux fonctionnalités de l’IA et qui convient aux tests et aux applications à petite échelle, tandis que la version payante s’adresse aux organisations qui ont besoin d’une mise en œuvre plus large.

2 façons d’utiliser le studio d’IA pour améliorer l’efficacité et l’autonomie

1. Automatiser l’exécution des tâches et la prise de décision

Asana permet aux agents d’IA de gérer les tâches routinières et complexes afin d’accélérer la prise de décision tout en réduisant la nécessité d’une surveillance humaine constante pour les activités répétitives. Les cadres et les dirigeants peuvent alors se concentrer sur des responsabilités plus prioritaires, en minimisant le temps consacré à la coordination quotidienne.

Au cours de sa phase de test bêta, Asana a identifié un impact clair sur l’accélération du travail et la réduction de la charge administrative.

Les premiers utilisateurs ont souligné l’amélioration des délais de prise de décision et la réduction de l’implication dans des tâches opérationnelles chronophages, ce qui offre des indications précieuses pour toute entreprise souhaitant rationaliser ses processus et réduire les saisies manuelles.

Selon Wayne Kurtzman d’IDC, l’interface sans code, qui s’intègre dans les flux de travail existants, fait d’Asana AI Studio un outil convaincant pour les équipes qui cherchent à évoluer sans avoir besoin de connaissances techniques spécialisées.

Pour les dirigeants, cela se traduit par des gains d’efficacité tangibles et une agilité opérationnelle, car les agents IA gèrent de manière autonome des tâches allant de la planification à la saisie de données, le tout au sein de la plateforme Asana.

2. Étendre le contrôle de l’IA grâce à des fonctionnalités personnalisables et à la gestion du flux de travail

Grâce à ses fonctions de contrôle personnalisables, les utilisateurs peuvent adapter les actions de l’agent d’IA en fonction des besoins spécifiques du projet et des politiques de l’organisation, y compris desoptions granulaires pour la gestion de l’accès aux données, les autorisations de flux de travail et le contrôle des coûts, offrant aux dirigeants la possibilité d’aligner les tâches d’IA sur les contraintes budgétaires et opérationnelles.

Dans le cadre de ces contrôles étendus, AI Studio fournit un enregistrement des actions et des décisions prises par les agents d’IA, de sorte que les membres de l’équipe et les responsables peuvent examiner et, si nécessaire, annuler toute action pilotée par l’IA.

Sélectionnez les bons modèles d’IA et limitez les risques

Choisissez les meilleurs modèles linguistiques pour répondre aux besoins de votre entreprise

AI Studio permet aux utilisateurs de choisir parmi quatre modèles linguistiques pour alimenter leurs agents d’intelligence artificielle :

  • Le sonnet de Claude 3.5 d’Anthropic
  • Claude 3 Haiku
  • GPT-4o d’OpenAI
  • Le GPT-4o mini d’OpenAI

Les organisations peuvent choisir des modèles qui répondent à des exigences spécifiques en matière de flux de travail, comme le traitement de tâches en langage naturel, la génération de réponses automatisées ou la catégorisation de données.

Chaque modèle offre des atouts uniques en matière de traitement du langage et d’exécution des tâches, ce qui permet aux entreprises d’adapter leur choix en fonction de facteurs tels que la complexité des données, la vitesse de traitement et la précision contextuelle.

Les équipes peuvent également évaluer les coûts assez facilement, car chaque modèle peut différer en termes de temps de traitement et d’exigences en matière de ressources, ce qui aide les organisations à trouver un meilleur équilibre entre performance et budget.

Réduire les risques liés à l’IA grâce à des mesures de protection et de surveillance intégrées

Pour éviter que l’IA ne prenne des décisions incorrectes de manière autonome, en particulier pour les tâches sensibles, Asana inclut des mesures de protection dans AI Studio.

Les agents d’IA peuvent être configurés pour demander l’approbation humaine avant d’exécuter des actions à haut risque, telles que l’envoi de communications aux clients ou l’ajustement des calendriers de projets critiques.

En plaçant les utilisateurs « dans le siège du conducteur », comme le décrit Costello, AI Studio renforce la responsabilité humaine dans la prise de décision – permettant aux organisations d’atténuer les risques tout en permettant à leurs équipes d’adopter en toute confiance l’automatisation de l’IA pour les tâches opérationnelles.

Les tendances qui favorisent l’adoption des agents d’IA dans les entreprises

Les premiers utilisateurs commencent généralement par des fonctions spécifiques, telles que l’automatisation administrative ou la saisie de données, ce qui permet aux équipes de constater des gains immédiats.

Selon Margo Visitacion, analyste chez Forrester, cette tendance indique un besoin plus large « d’expérimentation, d’échec rapide et d’apprentissage à partir de ces expériences », qui sont des éléments clés pour les entreprises qui naviguent dans l’adoption de l’IA à un stade précoce.

Meilleures pratiques pour un déploiement efficace d’agents d’intelligence artificielle

Comme le soulignent les experts du secteur, pour maximiser la valeur de l’intégration de l’IA, il est essentiel de mettre l’accent sur l’expérimentation, l’adaptation rapide et l’apprentissage à partir d’applications réelles.

Margo Visitacion, de Forrester, souligne l’importance de la supervision et des boucles de rétroaction continues pour s’assurer que les agents d’IA répondent aux besoins ciblés des entreprises.

Les organisations sont encouragées à commencer par des déploiements plus petits et ciblés, à mesurer l’impact et à affiner les agents de manière itérative sur la base des résultats observés. Elles peuvent ensuite recueillir des informations exploitables sur les performances de l’agent et ajuster les paramètres en conséquence.

Dernières réflexions

Vous préparez-vous à laisser des agents d’IA gérer les tâches répétitives, libérant ainsi votre équipe pour qu’elle se concentre sur l’innovation et la croissance ? Comment l’automatisation des flux de travail pilotée par l’IA peut-elle débloquer une nouvelle valeur et avoir un impact significatif sur votre entreprise ? La réponse peut définir votre avantage dans un monde de plus en plus automatisé.

Tim Boesen

novembre 7, 2024

6 Min