Lorsque Sam Altman a observé plus tôt cette année que certaines entreprises utilisaient l’IA comme excuse commode pour réduire leurs effectifs, il n’avait pas tort. Chaque matin, j’ouvre mon fil d’actualité et j’accède à une instance différente. Depuis plus de 20 ans, j’ai dirigé des entreprises technologiques d’entreprise vers la migration vers le cloud, la révolution mobile et la plate-forme du travail lui-même. Je sais ce que c’est quand l’histoire l’emporte sur les preuves. Et c’est ce moment-là.
Une histoire de « transformation » ressemble généralement à ceci : l’IA est là, les effectifs coûtent cher et le leadership doit progresser rapidement.
Mais les données racontent une histoire complètement différente.
malentendu fondamental
La situation change complètement lorsque l’on mesure l’impact de l’IA au niveau des tâches plutôt qu’au niveau des emplois.
L’équipe de recherche d’Anthropic a récemment publié l’une des premières tentatives les plus rigoureuses pour mesurer l’impact de l’IA sur le marché du travail. Ils ont constaté que même les professions les plus exposées à l’IA (telles que les programmeurs informatiques, les représentants du service client et les analystes financiers) n’ont pas connu d’augmentation statistiquement significative du chômage depuis le lancement de ChatGPT.
Chez Cornerstone, qui compte plus de 140 millions d’employés dans 186 pays, notre plateforme d’intelligence des employés alimente cela sous un autre angle. Nos données, qui suivent plus de 55 000 compétences distinctes à travers 1,3 milliard d’offres d’emploi et 1 milliard de CV dans le monde, montrent que la demande augmente positivement dans 15 des 16 catégories d’emploi, quel que soit le niveau d’exposition à l’IA. La demande dépasse l’offre de 3,2 fois en moyenne dans presque toutes les catégories. Ce ne sont pas des signes d’une crise d’évacuation, mais des signes d’une pénurie de talents accélérée par l’IA.
L’IA élimine principalement des tâches, pas des emplois. Cette distinction n’est pas sémantique, mais elle a des implications significatives.
À mesure que l’IA absorbe les tâches de synthèse banales des rôles d’analyste financier, leurs emplois ne disparaîtront pas. Ce qui reste, et ce qui ajoute de la valeur, c’est le jugement nécessaire pour savoir ce que signifient les chiffres, l’instinct de poser des questions que le modèle n’a pas été conçu pour poser et la confiance nécessaire pour prendre des décisions dans l’incertitude. L’IA gère le débit. Les analystes sont propriétaires de leurs pensées.
J’ai vu des organisations commettre cette erreur au cours de chaque cycle technologique majeur au cours des 30 dernières années. Le modèle est le même. Les changements technologiques sont les mêmes que les changements dans le nombre d’employés. Les gens qui réussissent posent de meilleures questions. Que pourront faire les salariés si l’IA absorbe ces tâches ?
Ce que nous disent les travailleurs
Nous avons récemment interrogé 2 000 employés aux États-Unis et au Royaume-Uni sur la manière dont l’IA remodèle l’expérience employé. Les résultats devraient dissuader les dirigeants de s’engager dans cette voie.
Près de la moitié (46 %) des personnes utilisant des outils d’IA n’ont aucune formation formelle. Parmi ceux qui n’ont pas reçu d’instruction, 47 % ont appris par essais et erreurs, 36 % ont intentionnellement limité leur utilisation de l’IA pour éviter les erreurs et 17 % ont simplement fait semblant d’utiliser l’IA lorsqu’on leur a demandé.
Lorsqu’on leur a demandé quelles compétences étaient les plus importantes pour leur carrière, les travailleurs ont classé en tête de liste la pensée critique, le jugement, la créativité et la résilience. Les connaissances techniques en IA arrivent en dernière position.
Ces salariés comprennent déjà que l’organisation n’est pas opérationnelle. La valeur durable d’un lieu de travail amélioré par l’IA réside dans la qualité de la prise de décision humaine qu’elle apporte aux livrables. Leur écart de développement concerne la réflexion et non l’incitation.
Construire une organisation agile
À bien des égards, l’IA a apporté un cadeau rare aux organisations. Il absorbe un travail qui peut être la partie la moins intéressante et la moins productive de ce que font les gens. Traiter cela comme une soupape de décharge permettra à terme de libérer vos employés pour qu’ils puissent travailler au niveau dont ils étaient auparavant capables. De cette façon, vous obtenez des missions fondamentalement meilleures.
Cet avantage vient d’un investissement intentionnel dans quatre capacités interconnectées. Rien ne nécessite une annonce de changement, et tout s’aggrave avec le temps.
1. Rendez vos collaborateurs visibles.
La plupart des organisations n’en savent pas autant sur les capacités d’un employé après cinq années de service qu’à partir d’un curriculum vitae dès le premier jour. Construire une image en temps réel des niveaux de compétence (compétences réelles, et non titres de poste) révèle où les gens évoluent, où des lacunes apparaissent et quelles compétences adjacentes peuvent être activées pour répondre à de nouveaux besoins.
2. Réduisez la distance entre l’apprentissage et le travail.
Le modèle d’apprentissage sous forme de cours a été conçu pour un monde où les compétences ont une longue durée de vie. Une approche plus permanente consiste à développer un développement intégré au travail lui-même, déclenché par des signaux de performance plutôt que par des cycles calendaires, avec des agents d’IA affichant des conseils appropriés au moment précis où des lacunes apparaissent.
3. Repenser les rôles en fonction de ce que l’IA ne peut pas faire.
Avant de prendre une décision concernant vos employés, répondez honnêtement à ces trois questions :
· Quelles tâches l’IA peut-elle gérer suffisamment bien pour être complètement absorbée ?
· Quelles tâches sont améliorées lorsque les humains et l’IA travaillent ensemble ?
· Quelles tâches deviennent plus précieuses parce que l’IA gère tout ce qui l’entoure ?
Les organisations qui cartographient leur travail avec cette granularité (un processus que l’IA elle-même peut accélérer) peuvent prendre de meilleures décisions quant à l’endroit où investir les capacités humaines et où se décharger de la charge vers la technologie.
4. Investissez dans la gestion en tant que tissu conjonctif.
La technologie peut révéler des informations et personnaliser le développement. Mais les managers contrôlent le travail qui leur est confié, la manière dont les commentaires sont reçus et le moment où quelqu’un est prêt à relever un défi plus important. Former des managers qui reconnaissent les lacunes en matière de compétences et conduisent vers le jugement plutôt que vers l’accomplissement des tâches transforme les lacunes en compétences en multiplicateurs de développement pour l’ensemble de l’organisation.
Ce que cela nécessite
Chaque rupture technologique que j’ai connue a nécessité le même point de départ. Il s’agit d’être honnête à propos du travail, pas du travail. La réponse est rarement que l’ensemble du travail va disparaître. Dans la plupart des cas, vous finirez par dire : « Cette tâche sera absorbée, cette tâche sera promue et cette nouvelle tâche sera créée ». Vous ne pouvez pas diriger le changement si vous ne l’avez pas cartographié.
Faites de l’intelligence des employés votre système d’exploitation. Construisez votre infrastructure pour considérer votre main-d’œuvre comme un portefeuille dynamique de compétences que vous pouvez développer, déployer et coacher en fonction des besoins ultérieurs de votre entreprise.
Investissez dans la couche humaine. Les lacunes en matière de capacités qui, selon les employés, sont les plus importantes pour eux (jugement, créativité, résilience) sont les mêmes atouts qui détermineront la croissance ou la stagnation des investissements dans l’IA. Les organisations qui les développent constateront que la valeur de leurs outils d’IA augmente avec le temps. pourquoi ? Les humains sont mieux à même de diriger les machines, d’examiner leur production et de porter un jugement sur ce que les machines produisent.
J’ai observé suffisamment de cycles technologiques pour savoir que les organisations qui gagnent ne sont pas celles qui profitent en premier des outils. Ce sont eux qui ont investi intentionnellement et durablement dans les capacités humaines qui font de leurs outils les plus précieux.
Il ne s’agit pas d’une menace à gérer, mais d’une opportunité de leadership.
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