Lors de notre récent digital SaaStr AI Day, Russ Fradin, PDG de Larridin, a expliqué comment sa société aide les entreprises à mesurer précisément l’adoption de l’IA au sein de leurs équipes de vente. Larridin crée essentiellement une couche analytique pour suivre l’utilisation de l’IA en entreprise. Leur produit, Scout, surveille quels outils d’IA les employés utilisent réellement dans toute l’organisation, avec quelle efficacité ils sont employés, où se situent les inefficacités, et ce qui contribue à la génération de pipeline. Pensez à Scout comme une couche d’instrumentation au-dessus de tous vos investissements en IA, fournissant des insights sur ce qui fonctionne vraiment. Il est déployé via une extension de navigateur et un agent de bureau, servant des clients allant de startups en phase de croissance à de grandes entreprises comptant des dizaines de milliers d’employés. Ce n’est pas un discours vague sur une « entreprise orientée IA ». Ce sont des données concrètes qui révèlent avec quoi les employés interagissent, ce qu’ils ignorent, et où les entreprises gaspillent de l’argent. Cinq points clés à retenir : 1. Plus de la moitié de votre équipe n’utilise pas les outils d’IA d’entreprise pour lesquels vous avez payé Chez Larridin, environ 60 % des employés disposant d’une licence pour l’IA d’entreprise continuent d’utiliser des comptes personnels. Imaginez ceci : vous avez signé l’accord Claude Enterprise, déployé ChatGPT Teams et organisé des formations — et pourtant la majorité de votre équipe se connecte quand même à leurs comptes personnels. Cela signifie que vous n’obtenez pas de données, ni d’insights, ni une compréhension de leur efficacité. Vous avez investi des centaines de milliers dans des outils d’IA d’entreprise, mais vous restez largement dans le flou quant à leur usage réel. 2. Les employés découvrent 5 à 6 fois plus d’outils d’IA que vous ne l’avez approuvé — Ce n’est pas un problème, mais une source précieuse d’informations Pour chaque outil d’IA officiellement reconnu dans une entreprise, les employés en ont trouvé cinq ou six autres de façon indépendante. Par exemple, une équipe de seulement dix personnes utilisait six applications différentes de prise de notes par IA. Russ a déjà rejoint une appel client tôt le matin et a trouvé quatre bots d’IA concurrents actifs avant que quelqu’un d’autre ne se connecte. Beaucoup considèrent cela comme un problème de conformité, mais la perspective juste est de voir cela comme une expérimentation gratuite menée par vos meilleurs talents. L’essentiel n’est pas de limiter, mais de capter et d’exploiter leurs apprentissages avant qu’ils ne disparaissent. 3. Une grande partie de votre « équipe de vente alimentée par l’IA » utilise simplement ChatGPT pour des recherches basiques Ce constat est révélateur.

Lorsqu’ils ont évalué la véritable maîtrise de l’IA, plutôt que la simple utilisation, ils ont découvert qu’une part importante des interactions d’IA se résumaient à des requêtes triviales — vérification de scores sportifs ou faits randoms. Si c’est adéquat pour la vie quotidienne, cela ne contribue guère à atteindre les quotas de vente. Sans pouvoir distinguer les représentants qui utilisent l’IA pour créer des présentations personnalisées ou des pitchs d’entreprise de ceux qui posent des questions banales à l’IA, il est impossible de savoir si votre investissement dans l’IA génère du pipeline ou se contente de consommer des crédits. 4. Cessez d’étiqueter l’expérimentation des employés comme « Shadow AI » — cela mine la confiance dans vos meilleurs éléments Russ a insisté fermement sur ce point, et à juste titre. Le terme « Shadow AI » implique quelque chose de clandestin ou inapproprié autour de l’utilisation de l’IA par les employés. En réalité, vos collaborateurs cherchent scrupuleusement tout avantage qu’ils peuvent obtenir. En startup, la réussite de l’employé et de l’entreprise est étroitement liée. Au lieu de considérer l’exploration de nouveaux outils comme une infraction, il faut l’accueillir comme un programme de R&D gratuit. Favorisez les outils efficaces, éliminez les redondances, et transformez leurs découvertes individuelles en manuels pour toute l’équipe. 5. L’IA ne transformera pas radicalement vos meilleurs reps, mais améliorera considérablement vos plus faibles — et c’est ce qui compte le plus C’était la révélation la plus acérée de la session. Tous les fondateurs en gestion des ventes savent à quel point il est frustrant de scruter des prospects pour constater que certains reps négligent le suivi — pas vos meilleurs, mais ceux de qualité moyenne ou inférieure. L’IA ne transformera pas un rep médiocre en superstar, mais elle peut l’aider à devenir un performeur solide. Dans une équipe de vente comptant des centaines ou des milliers de personnes, augmenter la qualité, la rapidité et la rigueur du suivi augmente considérablement le chiffre d’affaires. Faire évoluer la distribution globale de performance vers le haut, c’est là où se trouve la véritable valeur.