Une interview incontournable avec un employé d'Accenture expliquant les modèles d'utilisation actuels de $MSFT Copilot, Claude et d'autres modèles d'IA dans l'utilisation en entreprise : 1. Ils travaillent principalement avec de grandes entreprises et des entreprises de taille intermédiaire. Selon lui, en ce qui concerne $MSFT Copilot, tout le monde a une licence partout où ils ont Microsoft. 80 % de ses clients commencent avec $MSFT en raison de la plomberie, de la sécurité et de l'accès aux données, car l'intégration est très fluide, puisqu'ils utilisent déjà $MSFT. Mais maintenant, il estime qu'ENviron 50 % des clients expérimentent activement avec d'autres fournisseurs. C'est là qu'Anthropic entre en jeu, principalement en raison du raisonnement, de la longue fenêtre contextuelle et d'autres éléments. 2. Il a expliqué que bien que 80 % de leurs clients aient adopté ces solutions, cela ne signifie pas que le marché est saturé, car il y a la question de l'utilisation. 3. À son avis, nous n'entrons pas dans la phase où les gens recherchent ces fournisseurs pour automatiser le flux de travail. 4. Les principaux problèmes de $MSFT Copilot en termes de performance par rapport à Claude sont, selon lui, les hallucinations et un raisonnement moins bon. La fenêtre contextuelle de Claude compte également beaucoup. 5. Ils voient également ChatGPT Enterprise et $GOOGL Gemini entrer dans les discussions, surtout lorsqu'il s'agit de flux de travail agentiques. Gemini est fort là où les gens utilisent $GOOGL Workspace ou sont sur GCP. Lorsqu'il a comparé les performances, il pense que $GOOGL Gemini est meilleur que Copilot, mais ne pense pas qu'il soit meilleur qu'Anthropic. $GOOGL avec Gemini est également très agressif en matière de remises. 6. Selon lui, $GOOGL Gemini conclut de nombreux contrats avec des charges de travail d'IA agentiques lorsque les renouvellements de Copilot arrivent, et les clients voient les défis auxquels ils ont été confrontés. 7. En termes de coûts de changement entre les fournisseurs, l'expert explique que lorsque nous étions à l'ère des chatbots, les coûts de changement étaient faibles, car vous pouviez passer d'un chatbot à un autre en une semaine. Mais maintenant, alors que nous entrons dans l'ère des flux de travail agentiques, les coûts de changement sont plus élevés et durent 1 à 2 trimestres. 8. Il pense également qu'à mesure que de plus en plus d'agents sont construits, l'adhérence d'un fournisseur devient plus forte, et les coûts de changement pourraient commencer à ressembler davantage à ceux des logiciels traditionnels, où il faut un an ou plus pour changer dans certains cas. Il pense que l'adhérence continuera de croître, surtout avec des choses comme l'utilisation multimodale. 9. À son avis, $MSFT travaille en coulisses avec de nombreux fournisseurs d'écosystème pour s'assurer que leur système sera plus collant, car de nombreux clients préféreraient s'en tenir aux modèles fournis par $MSFT plutôt que d'aller indépendamment vers Anthropic, OpenAI ou $GOOGL. trouvé sur @AlphaSenseInc