Avec le nouveau modèle économique pour la technologie commerciale
Aux États-Unis, les dépenses pour La technologie des entreprises a augmenté en moyenne de 8% par an depuis 2022. Cependant, la productivité du travail n'a augmenté que de 2%, révélant un désalignement évident entre les investissements et les rendements. Ce phénomène génère de l'incertitude, en particulier lorsque l'analyse est refusée par le secteur: les médias et la communication montrent une croissance productive supérieure à 4% avec des investissements informatiques élevés, tandis que le commerce de détail améliore la productivité en réduisant les dépenses technologiques.
Les données émergent du rapport « La nouvelle économie de la technologie d'entreprise dans un monde d'IA » Publié en mai 2025 par McKinsey.
L'importance stratégique de la technologie d'entreprise
Malgré les doutes sur les investissements, les entreprises ayant des services informatiques à haute performance enregistrent une croissance de revenus de 35% et des marges bénéficiaires supérieures à 10%. Le défi consiste donc à maximiser la valeur générée par la technologie. Pour ce faire, vous avez besoin d'une nouvelle compréhension de l'économie numériqueaccompagné de modèles financiers adéquats.
Ce qui change: l'impact de l'IA dans l'économie pour la technologie des affaires
Une transformation profonde est en cours, guidée par trois forces principales:
- L'adoption du cloud et des modèles « As-A-Service »qui déplace les coûts des investissements dans le capital vers les dépenses d'exploitation (aujourd'hui 79% des dépenses informatiques).
- L'utilisation croissante du « jeton » dans les services basés sur de grands modèles linguistiques (LLM)ce qui vous permet de surveiller les coûts au niveau de l'unité.
- La propagation des finsnouvelle discipline qui automatise la gestion des dépenses et permet une plus grande granularité dans les budgets.
L'intelligence artificielle générative transforme les coûts d'utilisation des technologies (telles que le « coût par invite ») et oblige le CIO et le CHRO pour repenser les modèles de dépenses, la formation et la gestion des carrières.
Obstacles à la productivité technologique
McKinsey identifie quatre causes principales qui entravent l'impact de la technologie de productivité:
- Conformité et sécurité: La conformité à des réglementations telles que le RGPD et l'augmentation des attaques informatiques (+ 28% en 2024) poussent à augmenter les dépenses en cybersécurité, estimées à une augmentation de 15% en 2025.
- Incitations déformées: Souvent, ceux qui financent le IT ne sont pas responsables du coût total du cycle de vie des projets. Le résultat est une multiplication de projets pilotes qui ne grimpent pas.
- Dette technique croissante: La complexité des solutions partielles entraîne des coûts supplémentaires de 10 à 20% pour chaque nouveau projet.
- Avantages distribués: Une partie des gains en productivité va aux employés (par exemple, le travail à distance) ou aux fournisseurs de cloud, pas à l'entreprise.
Première action: adopter un modèle avec la consommation
Pour augmenter la transparence des coûts, McKinsey propose Un modèle basé sur la mesure de la consommation. Chaque produit technologique doit:
- Être consommable par des abeilles standardisées;
- Être surveillé avec des systèmes qui tracent par l'utilisateur;
- Avoir un «Budget» dédié qui met en évidence les coûts directs et indirects et la dette technique.
L'IA et l'IA génératives améliorent déjà la transparence des données et la vitesse de prise de décision, en remplacement du tableau de bord manuel par des systèmes conversationnels intelligents.
Deuxième action: gérez tout en tant que produit
McKinsey suggère d'étendre le modèle d'exploitation « basé sur des produits » à toute l'organisation, déjà adopté par de nombreuses divisions informatiques. Les initiatives doivent être confiées aux équipes interfonctionnelles avec autonomie, responsabilité et incitations claires.
Le rôle de Chef de produit Il est central: il doit calculer les coûts, modéliser la demande et surveiller les indicateurs de performance.
Dans le cas des solutions génératives, le suivi du KPI est la pratique qui affecte le plus les résultats économiques.
Troisième action: concentrez-vous sur une valeur à grande échelle
La fragmentation des projets technologiques limite l'impact. Il faut se concentrer sur Domaines complet (processus de bout en bout) au lieu de cas d'utilisation individuels.
Pour l'IA, l'examen des flux de travail est le levier le plus efficace pour améliorer l'EBITselon la dernière enquête McKinsey.
Les solutions d'escalade vous permet de réduire les coûts. Un cas cité montre comment Un produit de données extensible unique réduit les coûts de 40% par rapport aux pipelines séparés. La figure clé à grimper est leArchitecte d'entreprisequi attire des infrastructures modulaires et décide quand investir pour réduire la dette technique.
Quatrième action: repenser le talent pour un monde dirigé par l'IA
L'intelligence artificielle agentique promet une accélération de 40 à 50% en temps de modernisation et une réduction de 40% des coûts de dette technologique.
Ce changement a un impact perturbateur sur les modèles talentueux: les structures RH traditionnelles (rôles fixes, chemins linéaires) devront évoluer vers des modèles plus fluides et adaptables, capables de répondre aux besoins de l'IA générative.
Conclusion: une nouvelle compréhension de l'économie de la technologie pour l'entreprise
Les choix faits maintenant sur le front technologique conditionneront les performances de l'entreprise de la prochaine décennie. Une nouvelle compréhension de l'économie de la technologiecombinés à des outils plus analytiques, peuvent permettre aux CIO, au CFO et au PDG de transformer ses dépenses en un moteur de croissance réel et durable.
