Depuis 250 ans, l’Amérique bénéficie d’avantages économiques constants qui sont souvent tenus pour acquis. Autrement dit, la population active a continué d’augmenter. L’expansion constante de la main-d’œuvre a permis à l’économie de s’adapter aux périodes de récession, de changement technologique et de bouleversements.
Cette croissance prendra bientôt fin, mais en tant que pays, nous n’avons pas suffisamment réfléchi à ce que cela signifie.
En fait, les recherches du Hiring Lab prédisent que la main-d’œuvre américaine pourrait diminuer de près de 6 millions de personnes d’ici 2032. Cela n’est pas dû au ralentissement économique, mais à de simples facteurs démographiques. Les taux de natalité sont en baisse depuis des décennies et les baby-boomers prennent leur retraite plus rapidement que les jeunes générations ne peuvent les remplacer.
Dans le même temps, les entreprises commencent tout juste à se préoccuper de l’impact de l’intelligence artificielle. Une grande partie du débat actuel sur l’IA porte sur les économies de coûts et les pertes d’emplois. Mais si vous craignez que l’IA prenne tous vos emplois, vous vous inquiétez de la mauvaise chose.
Jusqu’à présent, il existe peu de preuves de pertes d’emplois généralisées dues à l’IA. Au contraire, les entreprises continuent de recruter activement pour la mise en œuvre, l’infrastructure et le déploiement de l’IA. Ce que nous savons, c’est que nous sommes confrontés à une falaise démographique, qu’elle affectera différemment différents secteurs et que les secteurs les plus touchés sont les moins susceptibles d’être perturbés par l’IA.
Les secteurs confrontés aux pénuries de talents les plus graves, comme les soins de santé, la construction et la main-d’œuvre qualifiée, restent fortement dépendants du travail humain. Les déserts médicaux sont de plus en plus courants dans certaines régions du pays. La Health Resources and Services Administration prédit que les États-Unis pourraient être confrontés à une pénurie de plus de 140 000 médecins à temps plein d’ici 2038. Les employeurs des secteurs de la santé, de l’ingénierie, de l’industrie manufacturière et du secteur public continuent de nous dire la même chose. Même dans un marché du travail stagnant, il est difficile de trouver suffisamment de travailleurs qualifiés. Parallèlement, les embauches ont ralenti dans de nombreux secteurs d’activité, les plus exposés à l’IA, comme le développement de logiciels et le marketing.
Les outils d’IA peuvent aider à automatiser et à améliorer une grande partie du travail des développeurs de logiciels. Mais même si cela peut aider à automatiser la paperasse des infirmières, il ne peut pas remplacer les soins au chevet. Automatiser certaines parties de votre flux logistique n’est pas la même chose que construire une maison sans ouvriers du bâtiment.
C’est cette inadéquation qui est au cœur du problème. Les professions confrontées aux plus fortes pressions démographiques ne sont pas celles où la main-d’œuvre est la plus facilement disponible. La question n’est pas de savoir s’il y a du travail à faire. il y en aura. Le défi est de savoir si les travailleurs peuvent être rapidement déplacés vers les emplois dont l’économie a réellement besoin.
Les travailleurs déplacés de leurs fonctions de bureau ne peuvent pas immédiatement devenir infirmiers ou électriciens. Les conditions d’obtention d’un permis, les coûts de reconversion, la géographie et les attentes salariales constituent tous de véritables obstacles. Nos recherches montrent systématiquement combien de ces pipelines sont effectivement fermés, même lorsque les pénuries de l’autre côté sont graves et bien documentées.
Pendant des années, nous avons également orienté les talents vers des carrières de cols blancs relativement étroites, telles que la finance et la technologie, qui promettaient à l’époque une évolution de carrière stable et des salaires exorbitants. Pendant ce temps, la demande de travailleurs continuera de croître dans les emplois confrontés aux plus grandes pénuries, depuis les métiers spécialisés jusqu’à certains emplois médicaux. Cependant, ces emplois posent désormais des problèmes de relations publiques. Bien qu’ils offrent une stabilité suffisante et des salaires élevés, trop de travailleurs supposent le contraire et évitent ces emplois.
Cet écart augmente les coûts. Les employeurs constatent déjà des cycles d’embauche plus longs et des coûts d’embauche plus élevés. Pour les demandeurs d’emploi, une inadéquation prolongée signifie un retard de revenus, une évolution de carrière stagnante et une incertitude prolongée. La pénurie persistante d’emplois clés compliquera encore davantage l’impact, augmentant la pression sur les travailleurs existants et rendant plus difficile le maintien de la croissance. Attirer rapidement les bonnes personnes aux bons postes est devenu un impératif économique.
Pour combler cet écart, les employeurs doivent réfléchir de manière plus stratégique à la planification des effectifs et à la manière dont ils recherchent des talents selon les zones géographiques, les secteurs et les étapes de carrière. Nous devons investir dans l’apprentissage et les filières de formation initiale pour concentrer les nouveaux travailleurs dans les secteurs à forte demande, plutôt que de simplement passer par ceux qui travaillent déjà. Selon une étude d’Indeed, les deux tiers des travailleurs américains considèrent le développement des compétences comme une priorité personnelle, mais moins de la moitié pensent que leurs employeurs font de même. Avec le ralentissement de la croissance de la main-d’œuvre, les employeurs ne peuvent plus simplement rechercher des talents. Ils devront coopérer de plus en plus à sa construction.
Les travailleurs devront également s’adapter. Les parcours professionnels deviennent moins linéaires à mesure que l’IA remodèle les rôles et transfère les compétences plus que la plupart des gens ne le pensent. Nous avons constaté que même si les chefs de projet, les analystes de données et les superviseurs de vente au détail occupent des emplois très différents, chacun partage un noyau de compétences opérationnelles commerciales que l’on retrouve dans plus de 70 % des emplois à l’échelle nationale. Les travailleurs qui continuent de perfectionner leurs compétences et restent ouverts à d’autres secteurs bénéficieront de réels avantages à mesure que la demande évolue plus rapidement entre les secteurs.
Enfin, les mêmes outils technologiques qui sèment la confusion sont également ceux dont nous avons besoin pour faciliter le processus de mise en correspondance. L’IA doit faire plus que simplement automatiser des tâches. Cela aide les employés à comprendre comment leurs compétences existantes s’appliquent à des rôles qu’ils n’envisageraient pas autrement. Cela révèle des transitions de carrière réalistes et aide les employeurs à regarder au-delà des diplômes pour identifier des travailleurs qualifiés que les filtres traditionnels pourraient exclure. Les données existent déjà. La possibilité d’agir à grande échelle n’a jamais été aussi grande.
Le défi qui nous attend n’est pas le manque de talent. L’Amérique a toujours eu une main-d’œuvre travailleuse, innovante et adaptable. Cela ne change pas. Ce qui change, c’est que nous ne pouvons plus compter uniquement sur la croissance de la main-d’œuvre pour faire avancer l’économie. Avec une main-d’œuvre réduite et concentrée sur des postes plus exigeants, il y a peu de place pour des retards dans l’adéquation des talents, des embauches déséquilibrées ou des travailleurs coincés dans des déficits de compétences. Il y a de gros risques à faire les choses correctement.
Au cours des 250 dernières années, parier sur la capacité de la main-d’œuvre américaine à accomplir les tâches difficiles s’est révélé systématiquement perdant. Je ne suis pas prêt à abandonner ce pari maintenant.
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