La monnaie de la productivité : l’IA et l’élément humain

Au cours des dernières années, la façon dont nous travaillons a été complètement transformée par de nouvelles tendances sur le lieu de travail et la technologie. L’IA a rapidement redéfini les règles de la productivité dans le monde des affaires ; les e-mails, les publications sur les réseaux sociaux, les images, les présentations et les vidéos peuvent tous être générés en un clic, et non en quelques jours.

Cependant, la productivité ne se définit pas uniquement par la vitesse. La qualité et les résultats sont tout aussi importants. Oui, nous commençons à confier à l’IA des tâches de plus en plus importantes, allant de la conduite à la prévision et même au diagnostic médical, dans certains cas. Cependant, il existe encore de nombreuses choses qui bénéficient (et continueront à bénéficier) de l’intervention d’un humain. Parce que la touche humaine a une valeur inhérente. Elle favorise la confiance et la connexion de manière que les machines ne peuvent pas encore reproduire efficacement.

Il est devenu évident, à mesure que l’adoption de l’IA a accéléré, que sa valeur la plus évidente et la plus facile à atteindre est sa capacité à rendre du temps aux travailleurs. Cela permet aux travailleurs de se concentrer sur les aspects les plus impactants de leur rôle, comme la résolution de problèmes sur mesure, agir en tant que partenaire pour les clients et plonger dans les exigences commerciales complexes des acheteurs.

Dans l’ère de l’IA générative, la question devient : comment pouvons-nous utiliser nos compétences humaines innées pour ne pas seulement stimuler la productivité, mais également repenser la façon dont nous l’abordons ? Ci-dessous, nous allons explorer l’impact profond de l’IA sur le lieu de travail et l’importance accrue des compétences sociales dans l’ère de l’automatisation.

Comment l’IA a modifié la dynamique du lieu de travail

Le lieu de travail d’aujourd’hui ressemble peu à celui d’il y a une décennie, grâce aux changements transformateurs apportés par la technologie et la culture du travail en évolution. Les outils d’IA générative tels que ChatGPT, Midjourney et DALL·E sont parmi les utilisations les plus spectaculaires de l’IA actuellement, mais les analyses de données alimentées par l’IA qui analysent de vastes ensembles de données, identifient des modèles et génèrent des informations ont également apporté une valeur inestimable aux entreprises.

Considérons quatre types d’analyses de données basées sur l’IA :

• Les analyses descriptives examinent les données historiques pour nous dire ce qui s’est passé. Ce type quantifie, mesure et surveille de manière objective, comme les performances des ventes, les ventes par région et les rapports de gain/perte.
• Les analyses diagnostiques nous disent pourquoi cela s’est produit. Les diagnostics utilisent des mesures objectives pour aider les utilisateurs à mieux comprendre les facteurs subjectifs qui ont conduit aux résultats. Les outils de diagnostic produisent des analyses pour des choses comme la perte de transactions, la durée du cycle de vente, l’abandon des clients et les performances des représentants.
• Les analyses prédictives prévoient ce qui est susceptible de se produire à l’avenir en utilisant à la fois des entrées subjectives et objectives pour noter les prospects, anticiper l’abandon, prévoir la demande et les ventes, et modéliser la probabilité de clôture de transactions spécifiques. De manière critique, les modèles prédictifs peuvent utiliser des signaux et des données externes, comme les performances du marché global, pour modéliser les tendances en cours.
• Les analyses prescriptives nous conseillent sur les prochaines étapes à prendre sur la base de tout ce qui précède. La plupart des gens seront familiers avec cette branche de l’analyse à partir de leur vie personnelle. La même technologie qui alimente les algorithmes de suggestion de Netflix, TikTok et YouTube peut pondérer les actions des acheteurs et des vendeurs pour suggérer ce qui devrait suivre.

Les analyses prescriptives sont là où les entreprises peuvent tirer la plus grande valeur et sont les plus proches que nous ayons pu aller jusqu’à présent pour reproduire l’ingéniosité humaine. Ces modèles transforment les informations en actions et les actions en résultats. Ces résultats peuvent ensuite être codifiés pour la cohérence et la reproductibilité. Cependant, ils nécessitent toujours une surveillance et une collaboration humaines.

Comme tel, l’intégration de l’IA ne redéfinit pas seulement la nature du travail, mais continuera également à remodeler la composition de la main-d’œuvre. Les organisations sont susceptibles de donner la priorité aux individus qui possèdent un mélange d’expertise technique et de compétences sociales, ce qui signifie qu’il est crucial de ne pas oublier la valeur de la touche humaine.

La valeur des compétences sociales dans un monde automatisé

Alors que l’IA gère les aspects routiniers et analytiques d’une tâche, les humains contribuent leur créativité, leur empathie et leurs compétences de pensée critique. Même les modèles d’IA les plus avancés d’aujourd’hui manquent d’intelligence émotionnelle, ce qui rend les humains essentiels à la communication efficace. Les humains apportent des choses aux interactions que l’IA ne peut pas ; les humains apportent leur expérience de vie, l’expérience de vie de la personne à qui ils écoutent, et la capacité de réfléchir à la nuance que même l’IA ne peut pas détecter. Et de la même manière que l’IA peut s’entraîner elle-même, les humains sont indispensables pour la formation et le mentorat afin de favoriser la productivité sur le lieu de travail.

Ces compétences sociales sont particulièrement importantes dans les activités génératrices de revenus et centrées sur les relations comme les ventes. Par exemple, un responsable des ventes travaille avec un nouveau vendeur, et ce vendeur est en interaction avec son point de contact direct (POC) dans un compte prospect. L’objectif de ce vendeur en début de carrière est d’obtenir que le POC le présente au vice-président des ventes, car il sait que le VP sera finalement le décideur et doit être impliqué dans le processus d’évaluation. Mais lors d’un appel vidéo, le POC hésite à faire la présentation. Peut-être que le POC veut l’assurance que le vendeur ne sortira pas du script et ne le fera pas paraître ridicule s’il le met en face de son VP des ventes.

Les outils de traitement du langage naturel (NLP) peuvent être utilisés pour détecter cette hésitation, mais interpréter les raisons sous-jacentes peut ne pas être dans les capacités des solutions. C’est là que l’élément humain intervient, en prenant ce que l’outil d’IA a fourni et en ajoutant l’expertise et le contexte basés sur l’expérience. Le responsable, en comprenant les nuances du travail avec les clients, peut conseiller le nouveau vendeur sur la façon de gérer le reste de la conversation pour établir la confiance avec le POC. Au fur et à mesure que la conversation se poursuit, cette action guide les matériaux de suivi du système pour garantir une réponse appropriée, personnalisée et efficace.

Ceci est juste un exemple parmi de nombreux autres de la manière dont les humains injectent de la valeur dans les activités qui ferment les transactions et propulsent une entreprise vers l’avant. En favorisant les relations interpersonnelles, les humains peuvent également se souvenir de petits détails qui montrent un véritable intérêt, trouver de nouvelles façons de collaborer qui conviennent aux besoins spécifiques des employés ou aider à façonner un environnement de travail solidaire. Ces choses finissent par conduire à des résultats commerciaux, ce qui les rend tout aussi productifs que l’achèvement automatique des tâches par l’IA.

Le fond du problème

L’IA et les analyses avancées ont indéniablement révolutionné le lieu de travail, en automatisant les tâches routinières et en rationalisant les processus avec une vitesse et une efficacité sans précédent. Cependant, l’essence de la productivité va au-delà de la simple vitesse ; elle réside dans les résultats tangibles qui contribuent au succès et à la croissance des entreprises. Alors que l’IA gère les aspects fastidieux et manuels des tâches, les humains émergent comme des contributeurs indispensables.

Alors que nous naviguons dans le paysage évoluant du travail où la collaboration entre l’IA et les humains devient la norme, la relation symbiotique entre la technologie et les compétences humaines émerge comme la force motrice derrière les solutions innovantes et le succès commercial durable. En repensant la façon dont nous abordons la productivité, il est crucial de reconnaître et de célébrer la valeur durable de la touche humaine, qui, sous ses formes multiples, se tient épaule contre épaule avec l’IA pour produire des résultats commerciaux significatifs.