Avant
Fatima préparait des recommandations pour des clients impliquant de nombreuses parties prenantes. La première note pouvait être solide, mais la vraie réunion faisait toujours émerger des objections de la finance, des opérations, du juridique, des ventes et du sponsor de direction.
Le déclic
MultipleChat lui permet de simuler cet atelier à l’avance. Chaque rôle d’IA conteste la recommandation du point de vue d’une partie prenante, puis une dernière IA résume ce qui doit changer avant la séance avec le client.
« Je peux répéter la réunion avant même d’entrer dans la salle. »
Après
La recommandation arrive avec une justification plus solide, des risques plus clairs et de meilleures réponses aux objections probables. L’échange avec le client devient plus productif, car les réticences évidentes ont déjà été traitées.
Ce qu’ils ont utilisé
AI Collaboration
Simuler les points de vue de plusieurs parties prenantes.
Traitement des objections
Anticiper les réticences probables avant l’atelier.
Réécriture de la recommandation
Améliorer la note après le débat simulé.