L'intégration de l'IA générative dans les processus de développement transforme radicalement l'expérience développeur, ainsi que les *soft* et *hard* skills attendues.
Avec sa mise à jour 2025, la FinOps Foundation fait tomber les cloisons : désormais, toutes (ou presque) les ressources IT — SaaS, datacenters, IA, cloud public — entrent dans le radar
Les systèmes agentiques connaissent une vogue extraordinaire qui masque parfois leurs limites et les défis qu'ils soulèvent.
Prendre conscience de la nécessité de traiter l'IA comme une composante d'un produit censé délivrer de la valeur est le premier pas vers un ROI positif.
La phase d'exécution ne consiste pas seulement à maintenir vos produits d'IA, mais à les faire évoluer pour assurer un cercle vertueux.
La phase de Build vous permet de construire des produits robustes pour valider vos investissements.
Première étape pour sécuriser un retour sur investissement : s'assurer grâce à une phase de discovery de la pertinence de l'usage de l'IA.
Un ex-employé de Google dénonce une course à l'IA pour de mauvaises raisons. Pour autant, le but de créer un assistant comme porte d'entrée au SI reste valable et même souhaitable.
<TendancesTech2024/TECH/GenAI Les usages principaux de l’IA Générative peuvent être organisés autour de 2 grandes catégories : la
La GenAI est l'occasion pour la DSI de revenir au centre du jeu : son rôle est critique pour mettre en place une plateforme évolutive, dans le cadre d'une organisation orientée produit.
Découvrez comment le discovery peut transformer votre approche produit et propulser votre entreprise traditionnelle vers l'innovation et le succès.
Gérez votre transformation en mode produit au lieu de vous transformer pour mettre en place une organisation produit. Priorisez, construisez collectivement, convergez efficacement, et itérez pour une transformation sur mesure et durable des entreprises traditionnelles.
La courbe de Kübler-Ross apporte un éclairage sur le comportement face au changement, les product managers peuvent s'en inspirer pour optimiser l'adoption des produits.
Les transformations des modèles opérationnels orientés produit favorisent l'essor de nouvelles spécialités de product management en IT et Data.
Le pilotage des actifs IT comme des produits permet de mieux appréhender les challenges de leur gestion.
