Faire sens du prix de genAI dans les applications de bureau

L’IA générative a le potentiel de stimuler la productivité en entreprise, en automatisant des tâches telles que la rédaction d’emails et la fourniture de comptes rendus de réunions. Mais décider de la somme que les entreprises devront débourser pour y avoir accès peut s’avérer être un casse-tête pour les fournisseurs de logiciels. « Il s’agit d’une technologie encore expérimentale, tant en ce qui concerne ce qu’elle peut faire que 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 fournisseurs expérimentent : ils essaient de trouver un équilibre entre le fait de gagner réellement de l’argent avec cette technologie et celui de négocier une position sur le marché et un avantage concurrentiel. » Depuis le lancement de ChatGPT d’OpenAI, les grands modèles de langage (LLMs) 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 comprennent la prise de notes automatisée lors de réunions, la rédaction de comptes rendus de conversations par chat et par email, la génération de brouillons d’emails, une recherche documentaire avancée et même la génération d’images pour les diapositives de présentation. Différentes stratégies de tarification ont émergé pour accéder à ces fonctionnalités, certains fournisseurs 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 fournisseurs de logiciels ont pour habitude de tarifer de manière différente des services similaires dans leur quête de parts de marché et de rentabilité, la relative nouveauté de l’IA générative présente certains défis spécifiques. D’une part, il y a le coût en calcul nécessaire pour traiter les requêtes des utilisateurs et la vitesse à laquelle ce coût pourrait diminuer. D’autre part, il y a la question des bénéfices réels que ces outils pourront apporter aux clients et, en fin de compte, de la somme que les organisations seront prêtes à débourser.