L'intelligence artificielle révèle la plus grande lacune en matière de connaissances dans le monde des affaires

Sur les 2 500 milliards de dollars que les entreprises devraient investir dans l’ intelligence artificielle cette année, plus de 1 000 milliards seront alloués aux services informatiques et aux logiciels spécialisés. C’est une somme colossale pour une technologie que beaucoup peinent encore à comprendre et à intégrer à leurs activités, leurs équipes et leurs processus.

Quelques années après le début de la révolution lancée par ChatGPT , nous avons commencé à observer les différentes tendances et les défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle.

La décision récente de Ford de réembaucher des ingénieurs expérimentés après que ses systèmes d'IA n'aient pas détecté les problèmes de production offre un enseignement important pour toute entreprise investissant dans l'IA. Par ailleurs, une nouvelle étude de Ramp et Revelio Labs, portant sur près de 22 000 entreprises américaines, a révélé que les organisations qui investissent davantage dans l'IA embauchent en réalité plus de personnel, et non moins.

Ces histoires, prises ensemble, nous apprennent quelque chose d'important. On supposait que l'intelligence artificielle réduirait la dépendance aux humains, mais au contraire, les entreprises découvrent à quel point l'IA est dépendante des personnes expérimentées . L'IA peut certes transformer les méthodes de travail, mais cela ne suffit pas à garantir la croissance et le succès.

L'intelligence artificielle accélère le travail, mais l'expertise reste importante.

Plus tôt cette année, Ford a réembauché 350 ingénieurs chevronnés après que l'IA et les systèmes automatisés n'aient pas réussi à fournir un travail de haute qualité, démontrant ainsi que les employés sont essentiels au succès de la mise en œuvre de l'IA.

Il est également intéressant de constater que les recherches de Ramp et Revelio Labs confirment cette tendance : les entreprises qui investissent dans l’IA recrutent davantage de personnel. Au lieu de négliger le recrutement et le développement des compétences , elles ont de plus en plus besoin des bons collaborateurs pour affiner et améliorer leurs systèmes d’IA avancés, afin d’optimiser leurs performances dans les domaines où ils sont nécessaires.

Le succès de l'intelligence artificielle repose toujours sur la compréhension des compétences nécessaires aux individus pour accomplir leurs tâches – aux niveaux individuel, d'équipe et organisationnel – et sur l'investissement dans un développement adapté à leur travail réel. Mais avant de pouvoir développer ces compétences, les organisations doivent identifier les expertises déjà présentes. Nombre d'entreprises possèdent des connaissances cruciales sans savoir précisément qui les détient ni où se situent les lacunes.

Une façon d'y parvenir est de construire une ontologie des compétences, qui est un registre vivant des compétences existantes dans toute l'organisation.

Au lieu de se fier à des suppositions, les entreprises peuvent identifier leurs forces et leurs faiblesses en matière de compétences, déterminer quelles équipes possèdent des connaissances spécialisées et déceler les lacunes avant qu'elles ne deviennent de véritables problèmes opérationnels. Cette approche jette également les bases d'une planification des effectifs efficace, favorise la mobilité interne et permet un déploiement plus performant de l'intelligence artificielle.

Les compétences les plus précieuses au sein de votre organisation

Une fois que vous disposez d'une ontologie des compétences efficace, vous obtenez une vision globale de ce qui se passe au sein de votre organisation. Cela vous permet d'identifier les experts métiers (SME) dans toute l'entreprise, dont les connaissances ne sont souvent pas formalisées – à l'instar du fameux « super-utilisateur » d'IA. Par exemple, Ford a déclaré réembaucher d'anciens employés spécifiquement pour former les jeunes recrues et reprogrammer les outils d'IA.

Une fois les compétences identifiées, l'IA peut contribuer à maintenir et à actualiser en continu ce panorama au fur et à mesure de l'évolution des rôles. Mais comprendre où se situent les compétences n'est que le point de départ.

Les organisations doivent valoriser ces expériences, proposer aux individus des opportunités de développement ciblées et faciliter le partage des connaissances entre experts du domaine. Surtout, cet apprentissage doit être intégré au maximum à l'environnement de travail, plutôt que d'être cloisonné, afin d'améliorer les performances dans les domaines les plus importants.

L'intelligence artificielle facilite l'organisation et la diffusion des connaissances, mais elle ne produit pas le jugement issu de l'expérience. Elle peut déceler des tendances et suggérer des pistes d'apprentissage, mais elle ne peut expliquer le fonctionnement d'un processus, ni quand le remettre en question, ni comment l'adapter aux réalités de votre organisation. Comme le soulignent les experts, l'IA formule des mots, non de l'expérience : un point essentiel à comprendre.

C’est pourquoi les membres expérimentés de l’équipe restent essentiels. Ils fournissent le contexte qui permet à l’IA, et à tous les autres, d’utiliser efficacement ces connaissances.

Transformer l'expérience en avantage concurrentiel

À une époque où beaucoup, dans des domaines tels que les ressources humaines (RH) et l'apprentissage et le développement (L&D), estimaient que l'intelligence artificielle réduirait leur rôle, il est devenu clair que cette expertise devient de plus en plus précieuse.

Les équipes d'apprentissage et de développement (L&D) ont la possibilité d'opérer de manière plus stratégique en prenant en charge le programme de développement et de recyclage des compétences, en transformant leur propre expertise et celle des membres de l'équipe en un avantage concurrentiel et en mettant en place les processus nécessaires pour créer une main-d'œuvre flexible qui collabore efficacement avec l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle a considérablement mis en lumière l'expertise organisationnelle, tout en révélant que de nombreuses entreprises possèdent un savoir précieux, longtemps resté confiné à l'esprit de leurs employés expérimentés. Ces derniers, outre leur compréhension approfondie de l'entreprise et de son fonctionnement, sont capables de porter des jugements éclairés – une ressource rare que l'IA ne peut reproduire.

Diffuser et faire circuler ces informations dans toute l'entreprise permettra de constituer une main-d'œuvre qui devient plus compétente au fur et à mesure de l'apprentissage, plutôt que de voir les connaissances se perdre lorsque les employés partent, ce qui se traduira par moins d'erreurs récurrentes, une meilleure qualité et une mobilité professionnelle interne accrue.

Pour optimiser le retour sur investissement de leurs employés et de l'IA, les entreprises leaders doivent veiller à investir dans l'identification, le partage et le développement de l'expertise dont elles disposent déjà, plutôt que de se contenter d'acquérir de nouveaux logiciels. Après tout, l'IA produit des mots, pas de l'expertise.