Un travail que l’IA peut faire – et il ne devrait pas être

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L’IA du générateur est une technologie transformatrice susceptible de redéfinir la nature du travail. Comprendre le rôle sur le lieu de travail et ce qui est différent de l’automatisation passée nécessite une transition de ce que l’IA peut faire à ce qu’elle devrait.

Une analyse typique de l’impact de Genai sur les travailleurs se concentre sur la question de savoir si la technologie est capable d’effectuer un travail particulier. De telles études perturbent souvent le travail et évaluent la part des composants que la technologie peut mettre en œuvre. Par exemple, les tâches courantes pour les représentants du service client du centre d’appels incluent l’interaction avec les clients, l’enregistrement des interactions, la résolution ou l’escalade des préoccupations. Genai peut gérer ces tâches, ce qui signifie qu’elle pourrait remplacer ces travailleurs.

Cependant, considérez les opérateurs téléphoniques des services d’urgence, qui sont des professions qui semblent initialement comparables. Les deux emplois partagent de nombreuses tâches similaires. Devrions-nous nous attendre à ce qu’ils fassent face au même niveau de risque d’automatisation? La réponse est plus subtile que de simples capacités techniques. Au-delà des considérations éthiques, l’automatisation de ces rôles introduit des compromis complexes, notamment l’économie, la conception des tâches et l’interdépendance opérationnelle.

Lorsque vous envisagez l’automatisation, les organisations estiment que quatre questions importantes devraient être prises en compte:

Tout d’abord, à quel point la tâche est-elle compliquée? La complexité est un moteur clé de la main-d’œuvre humaine et du coût de l’IA. Les déploieurs de services d’urgence résolvent une variété de problèmes, y compris des niveaux de complexité qui l’emportent sur les interactions répétitives du personnel du service client. En général, plus la tâche est compliquée, moins elle est susceptible d’être automatisée, comme les humains sont – pour l’instant ils sont meilleurs que les machines avec une complexité accrue.

Deuxièmement, à quelle fréquence les tâches ont-elles lieu? Plus la fréquence est élevée, plus il est susceptible d’être automatisé. La machine a des avantages distincts à maintenir la vitesse à long terme. Les interactions fréquemment répétées des clients améliorent le cas économique de l’échange d’IA du personnel client.

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Troisièmement, à quel point les tâches sont-elles interconnectées? En fournissant des services ou en créant des produits, de nombreux emplois sont impliqués dans une chaîne de tâches interconnectées qui sont souvent effectuées par divers travailleurs et machines. Ce qui se passe pendant les transferts entre les tâches est souvent négligé. Les coûts de fragmentation découlent des inefficacités et des erreurs dans le processus de transfert.

La première tâche pour un représentant du service client impliquera des conversations avec le client, mais la dernière tâche consiste à résoudre le problème. Les transferts entre ces tâches peuvent être coûteux lorsque différents travailleurs ou machines sont impliqués. Si les travailleurs qui traitent la solution finale n’interagissent pas initialement avec le client, ils auront besoin de temps supplémentaire pour voir toutes les informations précédemment collectées.

Les coûts de fragmentation élevée devraient décourager les entreprises de diviser les tâches entre les humains et une IA générée, même si elles sont techniquement viables. L’automatisation de vos appels de triage initiaux avec des services d’urgence peut sembler rentable, mais des informations importantes peuvent être perdues pendant la transition de l’IA aux répartiteurs humains.

Quatrièmement, combien coûte le coût de l’échec lors de l’exécution d’une tâche? Les erreurs causées par les répartiteurs d’urgence présentent un risque important, en particulier dans les situations de vie et de mort. De plus, le Genai est moins précis que les formes d’automatisation passées.

Ces questions devraient vous aider à considérer l’automatisation et à guider l’entreprise et à expliquer pourquoi Genai affecte plus une profession particulière que les autres professions. Par exemple, considérez un programmeur informatique. Avec des exemples de codage étendus et bien documentés, Genai peut fournir des solutions efficaces pour des tâches complexes. La fréquence élevée et la répétition de nombreuses tâches de codage sont parfaites pour Genai.

Bien avant Genai, les programmeurs divisaient de grands projets de codage et des innovations telles que les plateformes de développement distribuées et la conception modulaire ont réduit les coûts de fragmentation. Un environnement de test sécurisé peut détecter de nombreuses erreurs dans le code écrit par Genai à faible coût, maintenant ainsi le coût des échecs bas. Dans notre cadre, ces fonctionnalités aident à expliquer pourquoi les programmeurs qui sont des bénéficiaires d’automatisation traditionnels sont confrontés à un nombre croissant de confusion de Genai.

Les quatre questions ci-dessus soulignent pourquoi la génération d’IA est unique en tant que technologie d’automatisation. À mesure qu’il évolue, Genai démontre sa capacité à gérer des tâches rapides et complexes, ce qui le rend plus polyvalent que l’automatisation traditionnelle. En fournissant une interface transparente et des capacités de traitement du langage naturel, Genai réduit progressivement les coûts de fragmentation par rapport à l’automatisation traditionnelle. Cependant, l’incertitude entourant la production Genai peut potentiellement augmenter le risque d’échec des tâches.

L’IA du générateur est une technologie transformatrice susceptible de restructurer le marché du travail. Son impact ultime et son potentiel d’adoption sont façonnés par la structure des tâches dans une profession particulière. La complexité des tâches, la fréquence, les coûts de fragmentation et les coûts de défaillance affectent la réduction globale des coûts et les coûts cachés.