L'investissement dans l'intelligence artificielle a connu une croissance exponentielle ces dernières années, alimentant un boom dans la fabrication de puces, la construction de centres de données et le développement de nouveaux modèles d'IA. Malgré cette avancée rapide et l'augmentation continue des dépenses, l'adoption généralisée de l'IA dans divers secteurs s'est heurtée à des obstacles importants.

Alors que les capacités technologiques des systèmes d'IA se sont développées, les organisations ont eu du mal à intégrer ces technologies dans leurs flux de travail existants. Le défi est passé des limitations technologiques à la préparation des institutions et des organisations à absorber efficacement l'IA. Les institutions, définies comme les règles, les incitations, les normes et les structures de responsabilisation, jouent un rôle crucial dans la réduction de l'incertitude et la promotion de la confiance dans les nouvelles technologies. Les organisations, opérant dans ces cadres institutionnels, doivent ensuite adapter leurs flux de travail pour intégrer l'IA.

L'exemple historique de l'industrie chimique illustre ce point. Alors que l'Allemagne a été le pionnier de cette industrie, les États-Unis l'ont diffusée avec succès en intégrant la chimie dans la fabrication et le commerce quotidien. Ce gain de productivité ne s'est concrétisé qu'après l'évolution des institutions et la refonte des flux de travail des organisations. Les États-Unis ont également créé la discipline de l'administration des affaires, qui a fourni un cadre pour la gestion et la mise à l'échelle d'organisations complexes.

La situation actuelle de l'IA reflète ce schéma historique. La technologie existe, mais son adoption généralisée nécessite une évolution similaire des institutions et des structures organisationnelles. Sans ces changements, l'IA risque de rester une technologie en marge, incapable de réaliser pleinement son potentiel d'impact économique.