Zac Kass, ancien cadre supérieur d'OpenAI : l'IA créera de nombreux gagnants sur le marché

Zack Kass, ancien responsable go-to-market chez OpenAI, estime que le marché de l'intelligence artificielle est encore en phase initiale, ce qui signifie que les principaux gagnants commencent tout juste à émerger. Lors de la Citi Macro Conference à Hong Kong, il a envoyé au marché un signal simple : le temps d'observer de loin se termine.

Le marché n'est pas encore divisé

Kass ne voit pas l'IA comme l'histoire d'un champion incontesté qui accaparerait tout le marché, mais comme un long cycle de redistribution des capacités. Si la technologie est vraiment en ses débuts, alors les grandes victoires ne sont pas encore verrouillées, et le leadership se développera non seulement au niveau des modèles eux-mêmes, mais aussi au niveau des applications, services, infrastructures et processus métier. C'est un signal important pour le marché : la fenêtre d'entrée ne s'est pas encore fermée, et la décision « d'attendre que tout se stabilise » pourrait s'avérer plus risquée qu'un lancement prudent dès maintenant.

« L'IA créera beaucoup de gagnants. »

Cette pensée provient de quelqu'un qui a passé beaucoup de temps à commercialiser les technologies d'IA et a vu comment les entreprises prennent des décisions non pas en théorie, mais dans des environnements opérationnels réels. L'accent ici ne porte donc pas sur un slogan accrocheur, mais sur une logique appliquée. Tandis que certains débattent pour savoir si le secteur est surévalué, d'autres apprennent à intégrer des modèles dans le travail quotidien, testent des scénarios et capturent les premiers résultats. À ce stade, les gagnants sont généralement ceux qui transforment la technologie en résultats mesurables plus rapidement que ceux qui crient le plus fort sur la stratégie.

Il y aura plus d'un gagnant

Ce qui est important dans les paroles de Kass, c'est la structure elle-même : l'IA, selon lui, ne créera pas nécessairement un nouveau monopoliste, mais elle est capable de former un large groupe d'acteurs forts. Cela ressemble à des changements technologiques antérieurs, où non seulement les développeurs de la plateforme de base ont gagné, mais aussi ceux qui l'ont mieux emballée dans un produit pratique, l'ont intégrée dans le contexte de l'industrie ou ont radicalement amélioré l'économie du service. En d'autres termes, la valeur s'accumulera dans l'ensemble de la chaîne, et non dans une couche étroite.

Pour les entreprises, cela signifie plusieurs zones évidentes de croissance :

• lancement de nouvelles fonctionnalités d'IA dans les produits existants
• accélération des ventes et du marketing par l'automatisation
• réduction de la charge sur le support et le back-office
• création de solutions spécifiques à l'industrie avec un ROI clair
• test rapide d'hypothèses sans longs cycles de développement

De cette logique découle une conclusion plus pragmatique : un gagnant peut être non seulement celui qui construit son propre modèle, mais aussi celui qui sait comment appliquer correctement celui d'un autre. Pour de nombreuses entreprises, c'est même un chemin plus réaliste. Tout le monde n'a pas besoin de son propre stack d'IA fondamental, mais presque chaque entreprise aurait intérêt à comprendre où un modèle améliore la conversion, réduit le temps d'exploitation, augmente la rétention des clients ou ouvre un nouveau format de service. C'est ici que se jouera la majorité de la valeur commerciale.

Ce que les entreprises devraient faire maintenant

La principale conclusion pratique de la position de Kass est simple : la période d'observation se termine. Si le marché est vraiment précoce, alors les entreprises ont encore la chance d'occuper une position forte sans budgets démesurés, mais pour cela, ils doivent avancer par des cas concrets, pas par une « stratégie d'IA » abstraite sur des diapositives.

La première étape habituelle est de choisir un domaine avec une métrique claire où l'on peut rapidement voir l'effet : vitesse de réponse au client, coût d'un lead, temps de préparation d'un document, précision de la classification des demandes ou productivité de l'équipe. L'étape suivante est la discipline d'exécution. Les gagnants dans le cycle de l'IA diffèrent probablement non seulement par l'accès aux modèles, mais aussi par la qualité de la mise en œuvre : données, processus, interfaces, intégration dans le flux de travail et culture de l'expérimentation.

Il ne suffit plus aux entreprises d'acheter simplement un abonnement à un outil à la mode et d'annoncer que la transformation a commencé. Il faut des propriétaires de domaines, des itérations courtes, des KPI clairs et une volonté de supprimer ce qui ne produit pas de résultats. Un marché précoce est bon car il donne un avantage à ceux qui peuvent apprendre rapidement.

Ce que cela signifie

La thèse de Zack Kass est utile car elle réduit la chaleur d'un faux choix entre « tout est déjà divisé » et « nous devons construire notre propre modèle d'urgence ». Très probablement, la bataille principale dans les années à venir portera sur la qualité de la mise en œuvre. Pour les entreprises, c'est une bonne nouvelle : il y a de nombreuses formes de victoire en IA, et certaines sont déjà accessibles maintenant.