Évoluer au-delà de « Workslop » avec un IA pratique et centré sur l’humain

Le problème de « l’AI bâclée » a généré un certain buzz culturel et une attention médiatique ces dernières années, alors que l’utilisation de LLM et d’autres générateurs de contenu AI continue de croître de manière exponentielle. Les gens remarquent lorsqu’images de mauvaise qualité et prose sous-standard inondent leurs flux sociaux.

Grâce à l’AI bâclée, nous sommes maintenant moins susceptibles de faire confiance au contenu publicitaire que nous soupçonnons être généré par l’IA, même s’il ne l’est pas, et les lecteurs repèrent des signes révélateurs de contenu généré par LLM, tels que l’abus de tirets. Malheureusement, « workslop » est maintenant une chose également.

Qu’est-ce que Workslop, et pourquoi les dirigeants financiers devraient-ils s’en soucier ?

Chaque DAF connaît la frustration de poursuivre une variation de budget ou de passer des heures à reconcilier des anomalies non expliquées. Dans le paysage d’entreprise actuel, la promesse de l’IA est partout, mais il y a également un nouveau tueur de productivité : workslop.

Workslop est le sous-produit de l’automatisation qui semble poli mais manque de substance, de contexte ou d’utilité. C’est l’article parsemé de tirets qui ne vous apprend rien de nouveau ; le rapport générique qui pose plus de questions qu’il n’en répond ; le flux de travail d’approbation qui crée de la friction au lieu de la clarté. C’est le contenu généré par l’IA qui oblige les équipes financières à faire plus de travail, et non moins.

Workslop est le plus souvent associé à une mauvaise qualité de contenu. Il dévalue la marque, est moins digne de confiance et envoie le message que les gens ont cessé de prêter attention. Mais lorsque workslop commence à affecter des applications commerciales comme l’ERP, il devient encore plus un drain sur la productivité et la confiance.

Workslop résulte lorsque les systèmes IA génèrent des sorties sans suffisamment d’entrée humaine, de contexte ou de surveillance. Pour les dirigeants financiers, cela signifie passer du temps précieux à clarifier, corriger ou réélaborer ce qui aurait dû être automatisé.

Le résultat ? L’efficacité perdue, la confiance diminuée dans l’automatisation et une fonction financière coincée dans le mode réactif. Vous pouvez penser que votre organisation n’est pas suffisamment investie dans l’IA pour être affectée par workslop, mais il est déjà là.

Un article récent de HuffPost a cité une étude de l’Université de Stanford qui a constaté que plus de la moitié des travailleurs disent avoir rencontré workslop sur leur lieu de travail. En plus d’irriter les travailleurs touchés, workslop menace de miner le point de vente clé pour intégrer l’IA sur le lieu de travail : une productivité accrue avec une qualité exceptionnelle.

La bonne nouvelle est que vous pouvez minimiser ou même éliminer workslop avec une approche pratique et centrée sur l’humain de l’IA. Voici un aperçu de l’état actuel du problème de workslop, de ce que peut ressembler une application plus réfléchie de la technologie IA sur le lieu de travail et de quelques conseils pour parvenir à un déploiement d’IA agile et itératif.

Et si Workslop n’était pas un problème, mais plutôt un premier jet ?

Reconnaissons-le — nous sommes presque en 2026, et l’IA est un produit excitant. Il a un potentiel incroyable pour économiser du temps et améliorer la productivité, donc les gens vont l’utiliser, que leur employeur les encourage à adopter la technologie ou non. La question est : l’appliqueront-ils avec la formation et l’effort nécessaires pour obtenir les meilleurs résultats ?

Workslop se produit lorsque l’utilisateur ne donne pas à l’IA une entrée suffisante ou bien structurée. Pour obtenir les meilleurs résultats avec l’IA, vous devez continuer la conversation. Vous devez réécrire votre invite ou affiner vos besoins. Ce processus de va-et-vient introduit plus de contexte et de rétroaction et vous aide à obtenir un meilleur résultat.

Je l’ai découvert en premier lieu lorsque j’ai créé une invite IA que j’avais imaginée comme un rituel de fin de journée pour mettre à jour ma liste de tâches en résumant les e-mails sans réponse et en signalant les engagements que j’avais pris. C’était une excellente idée, mais la version originale était trop gonflée et lourde pour être d’une quelconque utilité pratique.

Il a fallu beaucoup de raffinement, de rétroaction et de coaching de la part du LLM pour obtenir une sortie prévisible et pratique. Cela m’a demandé d’être clair sur mes besoins, mon style de traitement de l’information et mon attention pour obtenir un résultat qui fonctionnait.

Il serait juste d’appeler mon premier jet « workslop », mais grâce au raffinement, j’ai obtenu un outil IA utile. Mais qu’est-ce qui se serait passé si j’avais arrêté à la première itération et que j’étais resté avec le premier jet moins convivial ?

En l’amplifiant à travers des processus plus complexes impliquant plusieurs parties, vous pouvez facilement voir comment l’IA appliquée avec les meilleures intentions peut devenir workslop — à moins que vous n’ayez la formation, la persévérance et les bases pour la rendre efficace.

Il n’y a aucun doute que l’IA puisse ajouter une véritable valeur. Mais en tant que dirigeants, nous devons nous assurer que les employés ont les connaissances, le soutien et la coordination nécessaires pour réussir, et les rapports des lieux de travail en première ligne indiquent qu’il y a encore beaucoup de travail à faire.

Qu’est-ce qu’une approche centrée sur l’humain de l’IA, et comment y parvenir ?

Qu’est-ce qu’une approche centrée sur l’humain de l’IA ? Et comment un chemin pratique peut-il conduire à de meilleurs résultats alors que l’IA est intégrée dans les flux de travail ?

Pour les défenseurs de l’IA sur le lieu de travail, un bon point de départ est de reconnaître que l’objectif n’est pas de remplacer les gens. C’est de réduire la friction et d’amplifier notre intelligence en comprenant l’humain : ses besoins, ses irritations quotidiennes, son jugement et ses objectifs.

Il y a deux leçons ici pour apporter une IA de qualité et centrée sur l’humain sur le lieu de travail. Premièrement, pour vos équipes qui travaillent avec l’IA générative, assurez-vous qu’elles ont la formation et le temps pour obtenir de meilleurs résultats avec un contexte et un raffinement solides.

Pour les systèmes que vous choisissez qui offrent une activation de l’IA, assurez-vous que vos partenaires technologiques comprennent vraiment les besoins de votre équipe. Cela signifie comprendre leur environnement de fonctionnement quotidien, ce qui fonctionne et ce qui les irrite encore.

À quoi ressemble l’IA centrée sur l’humain sur le lieu de travail ?

L’IA peut être appliquée de manière autonome pour rendre les tâches plus faciles ou utilisée pour compléter les anciennes technologies qui laissent des lacunes irritantes dans les flux de travail. Prenez par exemple la technologie de reconnaissance optique des caractères (ROC). Elle convertit les images de texte en texte lisible et recherchable et a été utilisée pendant des années pour rationaliser des tâches telles que la saisie de reçus ou de factures dans des logiciels de déclaration de dépenses.

Mais comme quiconque utilise régulièrement la ROC le sait, elle ne fonctionne pas toujours comme prévu. Peut-être que vous avez pris cette photo d’un reçu dans un train en mouvement, et le reçu était plié, obscurcissant les informations. Peut-être que la facture est écrite dans une écriture illisible de quelqu’un. Peut-être que la date est au format européen, et le système ne reconnaît que le format américain.

Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles la ROC peut ne pas traduire correctement les données. C’est une technologie limitée. L’intégration d’une technologie plus sophistiquée comme l’IA peut combler ces lacunes et éliminer enfin l’irritation de devoir saisir manuellement ces chiffres.

C’est juste le début de ce que l’IA centrée sur l’humain peut rendre possible. Étant donné les capacités de l’IA, de nouvelles applications peuvent faire beaucoup plus pour réduire la friction sur le lieu de travail. Par exemple, avec les invites et la reconnaissance de modèles de transactions historiques appropriés, l’IA sera en mesure d’ajouter du contexte à une facture au-delà des champs de la page en déduisant le centre de coût, les informations sur le projet et plus encore via un contexte centré sur l’humain qui l’utilise.

L’IA centrée sur l’humain peut également réduire la friction sur le lieu de travail en apportant des tâches à des personnes en dehors des systèmes comme l’ERP de l’entreprise. La plupart des gens n’ont pas d’emploi qui vit dans le système ERP, mais ils doivent se connecter pour effectuer des tâches spécifiques comme approuver les feuilles de temps ou les demandes des employés.

Et si un agent IA apportait ces tâches à la personne, ainsi que le contexte pertinent dont ils ont besoin, pour prendre une décision dans un programme qu’ils utilisent déjà ? Cela pourrait maintenir les processus en cours et les employés plus concentrés. L’IA centrée sur l’humain de ce type peut éliminer les tâches sans valeur ajoutée comme la saisie de données et la connexion à plusieurs systèmes.

Comment l’IA centrée sur l’humain transforme-t-elle les fonctions financières ?

Une approche agile et itérative de l’IA est déjà en train de transformer les fonctions financières de manière significative. Lorsque les professionnels de la finance sont plongés dans les tableurs et l’analyse, il peut être difficile de changer le côté de l’histoire du cerveau ; pourquoi ne pas donc construire un agent IA pour aider à fournir ce contexte ?

Par exemple, les aberrations et les anomalies sont un irritant chronique pour les professionnels de la finance, et l’IA peut reprendre le relais en fournissant un contexte pour expliquer les pics de dépenses d’entreprise. Un agent bien conçu peut signaler des problèmes potentiels avant que l’analyste financier ne creuse à travers toutes les feuilles de calcul pour découvrir les variations.

De même, l’IA agile et itérative peut signaler des anomalies avant qu’elles ne surgissent dans l’espace RH. Lorsqu’il y a une variation de salaire après une course de paie et qu’un employé la remet en question, quelqu’un de l’équipe RH doit tout laisser tomber et effectuer une analyse forensique pour découvrir la raison de la différence. C’est un véritable défi pour les équipes occupées.

Un agent IA soigneusement conçu pourrait faire surface des aberrations avant que les employés ne soient affectés, en signalant l’anomalie et en fournissant un contexte aux décideurs RH là où ils se trouvent. De cette façon, l’attention des membres de l’équipe reste concentrée sur la maximisation de la productivité plutôt que sur l’extinction des incendies, et les opérations fonctionnent plus en douceur.

Éliminer la friction et Workslop : agents DIY ou IA de fournisseur ?

La meilleure façon d’éviter workslop et d’obtenir une véritable valeur de l’IA est de rechercher des moyens de réduire la dose quotidienne d’irritations que nous rencontrons tous dans notre travail en prenant en charge des tâches qui n’ajoutent pas de valeur. Pour certains employés, y compris de nombreux rôles financiers et RH, la saisie de données dans un système est une irritation qui peut souvent être éliminée via une automatisation réfléchie.

Pour les personnes qui créent du contenu, la saisie fait partie du travail, mais utiliser efficacement l’IA nécessite une formation, une collaboration et des politiques qui aident les employés à créer des invites qui génèrent un contenu significatif et ne créent pas de travail en aval pour les collègues.

Pour l’automatisation du travail, la bonne solution variera en fonction du rôle et de l’industrie, mais les dirigeants qui intègrent l’IA sur le lieu de travail devront souvent décider s’ils doivent créer des agents eux-mêmes ou obtenir une solution d’IA prête à l’emploi d’un fournisseur.

Pour les entreprises ayant des ressources IT robustes, y compris un accès illimité à l’expertise en IA ou un intégrateur de système à disposition, le ciel est la limite. Dans ce cas, un fournisseur qui livre une technologie de construction d’agent que les clients utilisent pour créer des solutions d’IA pourrait fonctionner.

Mais de nombreuses entreprises n’ont pas accès à ces ressources, et même si elles en ont, workslop peut rapidement devenir un problème lorsque les gens tentent de construire leurs propres agents IA sans la formation et les ressources nécessaires pour éviter les pièges en aval.

La sécurité est une autre considération critique. Gardez à l’esprit que les gens vont utiliser l’IA, point. Cela signifie que c’est la tâche du dirigeant de s’assurer que les employés l’utilisent de manière sûre et transparente — et sans introduire le chaos.

Que devez-vous considérer lors de la sélection de fournisseurs ?

Pour de nombreuses entreprises, un système activé par l’IA d’un fournisseur est une excellente option, mais n’oubliez pas que tous les produits ne sont pas créés de la même manière. La meilleure façon d’éviter workslop et d’obtenir une véritable valeur de l’IA est de trouver un système qui vous connaît aussi intimement que possible.

Par exemple, si votre objectif est d’améliorer les opérations avec un système d’ERP activé par l’IA, considérez ces questions pour les fournisseurs potentiels :

• Le produit élimine-t-il la friction que vos employés rencontrent le plus souvent ?
• Résout-il les problèmes les plus difficiles que vos employés rencontrent ?
• Peut-il s’adapter à des niveaux d’expertise variables au sein de votre organisation ?
• Garde-t-il les humains dans la boucle et assure-t-il la responsabilité et la transparence ?

Que vous utilisiez un système pour générer du contenu, automatiser des flux de travail ou répondre à des questions, la qualité de vos résultats dépend de la connaissance que le système a de votre contexte. Demandez à vos partenaires technologiques comment leurs solutions d’IA centrées sur l’humain délivrent une véritable valeur.

Workslop est-il inévitable ?

Quels que soient votre fournisseur et que vous construisiez vos propres agents ou utilisiez une solution qui supprime la friction via une automatisation prête à l’emploi, c’est à vous en tant que dirigeant de vous assurer que l’IA est sécurisée, transparente et ajoutant de la valeur.

Gardez à l’esprit que l’IA centrée sur l’humain n’est pas uniquement définie par le fait qu’elle résout de vrais problèmes et rend les tâches plus faciles. L’IA pratique et centrée sur l’humain garde également les humains dans la boucle, car, en fin de compte, nous, les humains, sommes responsables des résultats.

Workslop peut être une étape inévitable de l’évolution de l’IA, mais il n’a pas à être une caractéristique permanente de votre fonction financière. En centrant les humains dans la boucle, en investissant dans la formation et en choisissant des fournisseurs qui comprennent votre contexte commercial, les DAF peuvent débloquer de nouveaux niveaux de productivité et de valeur stratégique à partir des systèmes d’ERP.

La prochaine vague d’innovation d’ERP sera alimentée par l’IA qui comprend votre entreprise aussi bien que vous et est capable de fournir des insights, d’automatiser des tâches routinières et de permettre aux dirigeants financiers de se concentrer sur ce qui compte le plus.

L’avenir de la finance est riche en contexte, agile et propulsé par l’humain. Vous méritez des outils que vous pouvez utiliser aujourd’hui pour vous emmener dans demain, et vous pouvez évoluer au-delà de workslop avec un IA pratique et centré sur l’humain pour atteindre cette destination.