Principaux renseignements
- L’IA creuse l’écart entre les compétences que les employés semblent posséder et leurs compétences réelles.
- Les employés cachent souvent leur utilisation de l’IA pour s’assurer des félicitations ou des promotions.
- Les managers doivent privilégier les compétences en matière de définition des problèmes plutôt que la qualité des résultats finaux.
Une étude récente menée auprès de près de 10 000 professionnels en Amérique du Nord, en Europe et en Amérique latine suggère que l’intelligence artificielle crée un écart entre les compétences perçues et réelles des employés. C’est ce qu’écrit Euronews.
Selon les données de Use.AI, 52 pour cent des personnes interrogées estiment que cette technologie leur donne l’air plus expérimentées qu’elles ne le sont en réalité. De plus, 64 pour cent ont admis utiliser l’IA pour des tâches qu’elles n’auraient pas pu accomplir seules, tandis que 43 pour cent ont eu recours à l’IA pour des tâches pour lesquelles elles ne se sentaient pas qualifiées.
Déficit de transparence sur le lieu de travail
Cela pose un problème de transparence sur le lieu de travail. Environ 39 pour cent des employés ont soumis des projets assistés par l’IA sans en informer leurs supérieurs, tandis que 30 pour cent ont reçu des félicitations pour un travail généré en grande partie par un logiciel.
Comme de nombreuses entreprises ne disposent pas de règles formelles concernant la déclaration de l’utilisation de l’IA, les responsables ignorent souvent que les performances d’un collaborateur sont améliorées par l’IA. Cela a également des conséquences tangibles sur l’évolution de carrière : 19 pour cent des participants à l’enquête ont indiqué que l’aide apportée par l’IA les avait aidés à obtenir une promotion.
Divulgation et responsabilité
Ihor Herasymov, PDG de Use.AI, suggère que, s’il n’est pas réaliste de signaler chaque interaction mineure avec l’IA, les employés devraient toutefois signaler les cas où la technologie influence de manière significative le fond d’un projet.
Il fait valoir que cette transparence ne doit pas servir à des fins de surveillance, mais plutôt à fournir aux responsables le contexte nécessaire pour évaluer la contribution humaine réelle. Il souligne que la personne qui soumet le travail doit rester responsable de son exactitude et être en mesure de défendre les résultats.
Redéfinir les indicateurs de performance
L’essor de l’IA remet en question les méthodes traditionnelles d’évaluation des performances. Si la capacité à utiliser ces outils constitue une compétence moderne précieuse, les produits finaux soignés ne reflètent plus fidèlement les connaissances intrinsèques d’un employé.
Herasymov suggère que les employeurs devraient se concentrer davantage sur la « formulation du problème » – c’est-à-dire la capacité à poser les bonnes questions et à remettre en question les hypothèses – plutôt que sur le simple résultat final. Il met en garde contre le fait que si un employé est capable de produire une réponse mais ne peut pas expliquer son raisonnement ni repérer les erreurs, l’outil est alors devenu une béquille plutôt qu’un outil d’amélioration.
Autonomie exponentielle
L’urgence de cette question est aggravée par l’accélération rapide des capacités de l’IA. Les données indiquent que l’autonomie des systèmes d’IA augmente à un rythme exponentiel, avec une explosion massive des outils d’« IA agentive » capables d’exécuter des tâches dans diverses applications. À mesure que l’IA prend en charge une part croissante du processus opérationnel, le résultat final en dit de moins en moins long sur les compétences réelles de la personne qui s’attribue le mérite du travail.
(at)
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