L’IA générative a le potentiel de stimuler la productivité au travail, en automatisant des tâches telles que la rédaction d’emails et la fourniture de résumés de réunions. Mais décider combien les entreprises devraient payer pour y accéder peut être un casse-tête pour les éditeurs de logiciels. «Cette technologie est encore à l’épreuve du feu, tant en termes de ce qu’elle peut faire que de la manière dont vous pouvez la monétiser», a déclaré Craig Roth, vice-président de la recherche chez Gartner. «Ce que vous voyez, c’est que les éditeurs expérimentent: ils essaient [d’équilibrer] de gagner réellement de l’argent avec cela avec essayer de négocier une position sur le marché et un avantage concurrentiel.» Depuis le lancement de ChatGPT d’OpenAI, des modèles de langage larges (LLM) ont été appliqués à de nombreux outils logiciels, les applications de collaboration et de productivité étant considérées comme un cas d’utilisation clé. Les fonctionnalités courantes incluent la prise de notes automatisée lors des réunions, la synthèse des transcriptions de chat et d’email, la génération de brouillons d’email, une recherche avancée de documents et même la génération d’images pour les diapositives de présentation. Différentes stratégies de tarification ont émergé pour l’accès à ces fonctionnalités, certains éditeurs de logiciels facturant des prix élevés tandis que d’autres optent pour des coûts plus faibles dans l’espoir de favoriser l’adoption par les clients professionnels. Si les éditeurs de logiciels ont pour habitude de tarifer de manière différenciée des services similaires dans leur quête de parts de marché et de rentabilité, la relative novélité de l’IA générative présente certains défis spécifiques. D’une part, il y a le coût en calculs nécessaires pour traiter les requêtes des utilisateurs et la vitesse à laquelle ce coût pourrait baisser. Ensuite, il y a la question de quels bénéfices ces outils seront en mesure de fournir réellement aux clients et, enfin, à quel point les organisations seront prêtes à payer.
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