Prévoir le retour sur investissement (ROI) des agents d’IA

Intermédiaire
Développeur
Microsoft Foundry
Foundry Tools
Azure OpenAI Service
Microsoft Copilot

Ce module vous présente des frameworks pratiques pour quantifier et communiquer le retour d’investissement des agents d’IA, même si vous n’avez pas d’expérience financière. Les dirigeants d’entreprises apprennent à évaluer à la fois l’impact financier quantifié et la valeur stratégique/incorporel, et comment appliquer ces insights pour hiérarchiser les cas d’usage, créer des cas d’affaires convaincants et guider les décisions d’investissement.

Objectifs d’apprentissage

Les agents IA transforment rapidement la façon dont les organisations fonctionnent, automatisent les tâches, améliorent la prise de décision et améliorent les expériences client. Mais pour mettre à l’échelle l’adoption et sécuriser l’adhésion des parties prenantes, il n’est pas suffisant de présenter l’innovation ; les dirigeants doivent clairement démontrer la valeur métier que ces agents fournissent.

Ce module vous présente des frameworks pratiques pour quantifier et communiquer le retour d’investissement des agents d’IA, même si vous n’avez pas d’expérience financière. Les dirigeants d’entreprises apprennent à évaluer à la fois l’impact financier quantifié et la valeur stratégique/incorporel, et comment appliquer ces insights pour hiérarchiser les cas d’usage, créer des cas d’affaires convaincants et guider les décisions d’investissement.

À la fin de ce module, vous pouvez :

  • Quantifier l’impact financier des agents IA à l’aide de frameworks de retour sur investissement et de valeur actuelle nette (NPV).
  • Décrivez les éléments essentiels pour prévoir le retour sur investissement dans les horizons à court et à long terme.
  • Hiérarchiser les cas d’utilisation de l’IA en fonction de la valeur financière et stratégique.
  • Appliquez une analyse de sensibilité pour évaluer les risques et la variabilité des résultats.
  • Construisez et communiquez un cas commercial pour des investissements dans les agents IA.

Prérequis

  • « Compréhension de base de l’IA et des modèles de langage volumineux (LLMs) »
  • « Familiarité avec les plateformes cloud et les concepts de cycle de vie des logiciels »