Lorsque le COO de Nike, le chef des opérations d’une entreprise de distribution alimentaire de 84 milliards de dollars et le PDG d’une grande entreprise de médias technologiques sont entrés dans la même salle lors du Fortune COO Summit, ils étaient prêts à parler de ce que l’IA faisait pour eux. vitesse. échelle. Revenus débloqués. L’avenir arrivera plus tôt que prévu.
Au lieu de cela, ce qu’ils ont décrit lors d’un déjeuner-table ronde organisé par Thomson Reuters ressemblait davantage à un chaos organisé.
« Le plus grand défi que j’ai identifié est la rapidité sans clarté », a déclaré Venkatesh Alagirisamy, vice-président et chef de l’exploitation de Nike. « Nous constatons que le battage médiatique autour de l’IA consacre beaucoup d’énergie à sa mise en œuvre au sein des organisations, mais sans cette clarté et ce sens du but, cette rapidité peut nous conduire dans la mauvaise direction. »
Bienvenue dans ce que nos panélistes ont appelé « l’illusion de l’automatisation », un écart dangereux entre ce que l’IA promet aux dirigeants opérationnels et ce qu’elle offre réellement.
La promesse était facile
La façon dont le COO a expliqué le pitch de l’IA à la directrice éditoriale de Fortune, Diane Brady, était trop belle pour être vraie. Automatisez vos routines. Libérez votre main-d’œuvre. Laissez les machines gérer les prévisions, la logistique, la conformité et le service client. Laissez la stratégie aux humains.
Aayush Bhatnagar, responsable mondial du service client chez Cisco, qui expédie de la nourriture aux restaurants à travers l’Amérique du Nord et génère près de 84 milliards de dollars de revenus annuels, l’a dit sans détour. L’objectif était d’institutionnaliser à grande échelle les connaissances tribales ancrées dans des décennies de relations humaines. « Chaque morceau de brocoli que vous mangez a parcouru en moyenne 2 000 milles », dit-il. La chaîne d’approvisionnement qui rend cela possible est gérée sur la base du jugement de personnes qui le font depuis de nombreuses années. L’IA était censée absorber cette expertise et la multiplier.
Et dans un sens, c’est ce qui s’est passé. Nike a lancé sa plateforme d’apprentissage interne il y a 12 mois et a enregistré 20 000 cours numériques suivis et organisé 3 000 sessions de formation en direct, organisées de bas en haut par des collègues plutôt que dictées d’en haut. Sysco utilise l’IA pour réinventer sa façon de prévoir et d’acheter. Thomson Reuters le met en œuvre pour aider les avocats, les comptables fiscaux et les professionnels du commerce à travailler plus rapidement.
Mais cela s’accompagne d’une grande confrontation avec la réalité.
la fantaisie commence à bouger
Laura Clayton McDonnell, présidente du secteur Corporate chez Thomson Reuters, a développé le fantasme de l’automatisation. « Nous allons agir rapidement et obtenir ces réponses très rapidement », a-t-elle déclaré. « Mais comment pouvez-vous vous assurer que le résultat est fiable, précis et capable de stimuler votre entreprise ? » C’est là que les entreprises doivent vraiment s’arrêter, plutôt que de succomber au besoin de rapidité, a-t-elle ajouté.
Les professionnels que Thomson Reuters sert – avocats devant les tribunaux, comptables gérant les douanes, équipes commerciales chargées des sanctions – n’ont pas le droit à l’erreur. « Vous ne pouvez pas vous tromper », a déclaré McDonnell. « Vous ne pouvez pas vous tromper. » Un modèle de langage volumineux qui génère en toute confiance des réponses plausibles mais erronées est un inconvénient plutôt qu’un outil de productivité dans ce contexte.
Mais cette illusion va plus loin que l’exactitude. Un problème encore plus grave est que l’IA a rendu l’environnement opérationnel fondamentalement moins prévisible. C’est exactement l’environnement pour lequel les COO sont payés pour gérer.
La directrice de l’exploitation de Box, Olivia Nottebohm, a déclaré qu’elle avait constaté que cela se produisait au sein de son entreprise. Box vend des produits d’IA. Exécutez Box AI en interne. Nous parlons tout le temps de l’IA. Lorsque Nottebohm a examiné les chiffres d’adoption, les chiffres étaient faibles. « Il s’agit d’une entreprise d’IA qui vend de l’IA », a-t-elle déclaré. « Mais je n’ai même pas vu l’adoption à laquelle je m’attendais. » En creusant plus profondément, j’ai découvert que la réponse n’était pas la résistance, mais la confusion. Les gens ne savaient pas comment. Les outils étaient disponibles. Les compétences ne l’étaient pas.
Elle a expliqué que l’entreprise avait mis en place un programme intitulé « No Boxer Left Behind ». Cela a fonctionné, mais une réalité plus dure est également devenue claire. Même dans les entreprises à la pointe de la technologie, il existe un écart énorme entre la mise en œuvre et l’exploitation de l’IA. « Je pense que faire en sorte que les gens ne se sentent pas privés de leurs droits est la chose qui m’a pris le plus de temps à comprendre », a-t-elle partagé, ajoutant : « J’aurais dû le comprendre plus tôt. » La formation obligatoire de l’entreprise indique clairement ce que les boxeurs doivent apprendre, en déclarant : « C’est à vous de décider si vous choisissez de ne pas participer à la transformation de l’IA. Mais en tant qu’employeur, nous n’allons pas vous permettre de le faire.
Des problèmes de gestion que personne n’a pu résoudre
Rien n’illustre plus clairement cet écart que l’aveu de Bhatnagar à propos de son équipe. Il y a quatre semaines, il a déclaré à la salle qu’il avait ajouté sept agents d’IA à ses subordonnés directs. ils ont des noms. Ils ont des rôles définis tels qu’agent d’escalade, agent de livraison et agent de communication. Leurs performances sont examinées aux côtés des humains dans des revues commerciales hebdomadaires.
« J’ai eu du mal à dormir cette nuit-là parce que je pensais que nos lois et principes de leadership traditionnels ne s’appliquaient pas à ces agents », a-t-il déclaré. Il souligne qu’il n’existe pas de documentation de gestion à ce sujet, ni de politiques de ressources humaines ni de plans d’amélioration des performances applicables aux agents. Pourtant, les COO comme lui sont déjà responsables de leur production. La sortie peut évoluer instantanément et échouer tout aussi rapidement.
« Comment devrions-nous former nos managers maintenant ? » il a demandé la chambre. Il s’agit peut-être du résumé le plus honnête de la situation réelle de l’IA d’entreprise.
des enjeux plus profonds
Alors que nous approchions de la fin de la discussion, les questions flottant dans la salle sont devenues plus claires. Qu’arrive-t-il aux employés débutants qui ont traditionnellement développé leur jugement en effectuant des tâches précises que l’IA absorbe ?
McDonnell revenait sans cesse au même garde-corps. L’ajout humain à la boucle n’est pas facultatif, mais structurel. « Je ne pense pas que nous ayons encore trouvé les outils nécessaires pour prendre de véritables décisions commerciales », dit-elle. « C’est ce qui fait la différence. »
Alagiri Sammy l’a décrit comme l’apprentissage de l’agilité, une compétence essentielle en leadership du moment. Il ne s’agit pas de maîtrise de l’IA ou de profondeur technique, mais de capacité organisationnelle à continuer de s’adapter à mesure que les conditions changent. « Votre équipe a-t-elle l’agilité d’apprentissage nécessaire pour s’adapter à ce nouvel environnement ? » dit-il.
Pour les COO, le fantasme de l’automatisation ne se limite pas à une mauvaise production d’IA. Il s’agit de la vitesse à laquelle la technologie progresse et de l’écart croissant entre le fantasme de la quantité de travail pouvant être automatisée et la réalité selon laquelle c’est plus facile à dire qu’à faire.
Ils parlent de ce que l’IA fait pour eux. Ils sont partis, réfléchissant toujours à ce qu’ils allaient faire.
Dans cet article, les journalistes de Fortune ont utilisé l’IA générative comme outil d’enquête. Les rédacteurs ont vérifié l’exactitude des informations avant leur publication.
