La différenciation par l'IA est problématique

Publié en mars 2025, le Fosway 9-Grid™ pour l'apprentissage numérique examine le marché des fournisseurs de suites et de contenus spécialisés dans l'espace de l'apprentissage numérique. Ici, les analystes de Fosway demandent comment, à mesure que l'adoption de l'IA se généralise, votre solution peut se démarquer.

Le besoin d'adopter et d'intégrer l'IA est devenu urgent et universel. Mais les preuves à ce jour suggèrent qu'il pourrait être plus difficile d'atteindre une différenciation durable. Ce qui est révolutionnaire à l'intérieur peut sembler très familier à l'extérieur. Les modèles de fondation d'IA semblent tendre vers des capacités similaires, quels que soient les gains de productivité remarquables. Le choix du modèle limite également la différenciation, et les modèles utilisés par les fournisseurs sont tout aussi disponibles pour tous.

En conséquence, les fonctionnalités introduites, que ce soit pour l'expérience d'apprentissage, l'administration ou l'analyse, peuvent se ressembler beaucoup. Mettre trop d'œufs dans le même panier d'IA est risqué. Pour se différencier réellement, les fournisseurs ont besoin d'arguments de vente uniques difficiles à reproduire au-delà de ces technologies. À ce stade de l'évolution des solutions, la propriété intellectuelle, les capacités en matière de données et les services uniques sont des défenses plus fiables contre la banalisation. L'accès à une expertise exclusive et de haute qualité (pas seulement en contenu) est également un ingrédient très précieux pour différencier les solutions.

Invasion des assistants IA

Un exemple clair du défi de différenciation est la prévalence d'une forme d'assistant IA (ou copilote, assistant, guide, coach…) dans les solutions et les plateformes. Ces outils semblent omniprésents dans nos présentations de fournisseurs. Il ne s'agit pas de dénigrer leur valeur – ils augmentent la pertinence, la personnalisation, la facilité d'utilisation et la profondeur des expériences d'apprentissage.

Ils permettent aux administrateurs d'optimiser et de cibler la formation à une échelle qui était auparavant inabordable. Mais la plus grande valeur des assistants IA réside peut-être dans l'utilisation d'interfaces en langage conversationnel, ce qui entraîne des recommandations plus précises et de meilleurs résultats plus rapides.

L'envie d'apprendre ensemble prend de l'ampleur

Parmi tout ce discours sur l'IA, le désir d'apprendre réellement ensemble (avec d'autres personnes) reste, sans doute, une valeur plus élevée. Le besoin de solutions d'apprentissage pour des programmes de transformation de grande valeur ou à grande échelle est durable. Les meilleures solutions amènent des cohortes à apprendre et à travailler ensemble sur la durée. Et peut-être sans surprise, les événements en direct restent une partie importante du mélange souhaité, tout comme les approches virtuelles et hybrides, dirigées par des experts capables d'interagir en temps réel avec leur public. La facilitation et la collaboration au sein d'un groupe sont une autre capacité essentielle. Une grande partie de cela fait défaut dans les solutions d'apprentissage d'entreprise, et la capacité à soutenir de tels programmes est sous-développée.

La vraie valeur réside dans la conception de l'expérience, la facilitation et la chorégraphie dans le temps, et non dans la technologie elle-même. Peu de fournisseurs peuvent combiner ces capacités dans un seul service. Les fournisseurs de systèmes d'apprentissage ont souvent prétendu le faire, mais en réalité, les spécialistes conservent une certaine avance. Nous nous attendons à ce que l'IA générative et les agents IA jouent également un rôle ici, permettant aux fournisseurs de déployer des solutions plus rentables avec des retours personnalisés à une échelle inédite.

Ceci est un extrait de le Fosway 9-Grid™ pour l'apprentissage numérique. Obtenez une vision complète et découvrez toutes les dernières tendances du marché et des solutions en lisant l'intégralité du rapport ici.

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• Comment l'apprentissage adaptatif s'ajustera-t-il à la révolution de l'IA ? L'apprentissage adaptatif ou les assistants IA vont-ils gagner — ou coexisteront-ils ?

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