Une IA générative a amélioré la productivité et la satisfaction des travailleurs, et ce sont les moins qualifiés qui en ont le plus profité

Republié par Platon

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Une IA générative a amélioré la productivité et la satisfaction des travailleurs, et ce sont les moins qualifiés qui ont bénéficié de la plus grande intelligence des données PlatoBlockchain. Recherche verticale. Aï.

Depuis la sortie de ChatGPT par OpenAI en novembre dernier, le buzz autour de l'IA générative n'a cessé de s'intensifier. Certains sont ravis de son potentiel de transformation la façon dont nous travaillons, créons et vivons, tandis que d'autres se méfient de la dangers qu'il représente et les façons néfastes dont il peut être utilisé. Nous savons que des programmes comme Midjourney, DALL-E, et GPT-3 permettent à des millions de personnes de générer des images et du texte, mais peu d'études se sont penchées sur l'impact de ces outils, qu'il soit positif ou négatif.

Une de ces études a été publiée ce mois-ci. Intitulé "L'IA générative au travail», l'article, rédigé par des équipes de Stanford et du Massachusetts Institute of Technology, est l'une des premières fois que des chercheurs examinent au microscope la manière dont l'IA générative affecte réellement les emplois des gens. L'équipe a examiné l'impact de l'IA générative sur les employés d'une entreprise du Fortune 500 lorsqu'ils ont commencé à l'utiliser dans le cadre de leur travail quotidien.

Dis-moi quoi dire

L'étude a suivi 5,179 XNUMX agents du service client d'une grande entreprise de logiciels (dont le nom n'a pas été divulgué) au cours d'une année. Les employés, pour la plupart basés aux Philippines, ont été divisés en deux groupes; l'un a eu accès à une IA dont il pouvait choisir d'intégrer l'aide dans son travail, tandis que l'autre a continué comme d'habitude.

L'IA a été formée sur les données de plus de 5,000 XNUMX interactions réussies avec le service client, probablement sous la forme d'enregistrements d'employés très performants ayant des conversations avec des clients et résolvant leurs problèmes. L'IA surveillait ensuite les interactions avec les clients en temps réel et suggérait aux agents ce qu'ils devaient dire. Les employés pouvaient choisir d'utiliser les suggestions mot pour mot, de les rejeter complètement ou d'utiliser une version modifiée.

Les chercheurs ont examiné combien de temps il a fallu aux agents pour résoudre les problèmes des clients et dans quelle mesure ils y sont parvenus. Les résultats? De bonnes choses tout autour.

D'une part, l'IA a permis aux agents du service client de traiter les appels plus rapidement, de résoudre plus de plaintes des clients avec succès et même de gérer plusieurs appels clients à la fois. Les agents utilisant l'IA ont résolu 13.8 % de problèmes en plus par heure qu'ils n'auraient pu le faire sans l'IA.

Et ce n'est pas tout. Étant donné que les suggestions de l'IA visaient à aider les agents à être patients et empathiques avec les clients frustrés, les clients traitaient mieux les agents, perdaient leur sang-froid et élevaient moins la voix (ce n'est pas joli, mais soyons honnêtes, nous sommes tous passés par là). En conséquence, les agents étaient plus heureux et plus satisfaits de leur travail.

Combler le déficit de compétences ?

Il n'est peut-être pas surprenant que l'IA ait été la plus utile pour les travailleurs les moins qualifiés et ceux qui étaient dans l'entreprise depuis le moins longtemps. Pendant ce temps, les agents les plus qualifiés et les plus expérimentés n'ont pas beaucoup profité de l'utilisation de l'IA. Cela a du sens, puisque l'outil a été formé sur les conversations de ces travailleurs ; ils savent déjà ce qu'ils font.

"Les travailleurs hautement qualifiés peuvent avoir moins à gagner de l'assistance de l'IA précisément parce que les recommandations de l'IA capturent les connaissances incarnées dans leurs propres comportements", a affirmé Valérie Plante. auteur de l'étude Erik Brynjolfsson, directeur du Stanford Digital Economy Lab.

L'IA a permis aux employés n'ayant que deux mois d'expérience de performer aussi bien qu'à ceux qui occupaient leur poste depuis six mois. C'est une sérieuse accélération des compétences. Mais est-ce de la « triche » ? Les employés qui utilisent l'IA sautent-ils une précieuse formation de première main, manquent-ils d'apprentissage par la pratique ? Est-ce que leurs compétences s'arrêteraient si l'IA leur était retirée, puisqu'ils ont répété ses suggestions plutôt que de réfléchir par eux-mêmes aux réponses ?

Il est possible qu'une dépendance excessive à l'outil puisse nuire à la capacité des employés à acquérir et à conserver des compétences. Mais idéalement ils apprendre par la pratique, simplement de manière plus rapide, car ils évitent la corvée de nombreuses interactions désagréables avec des clients en colère.

Mais qu'en est-il des employés hautement qualifiés? Si leur travail est utilisé pour former des IA qui donnent ensuite librement leurs compétences à des employés inexpérimentés, cela pourrait créer des problèmes d'équité et de rémunération. Si vous avez perfectionné vos doublures apaisantes pendant des années, puis qu'un débutant arrive en disant toutes les mêmes choses au deuxième mois de travail, vous n'allez pas être ravi, surtout si vous n'êtes pas payé beaucoup plus que le débutant.

Générer plus que des mots

Enfin, comme l'IA formait essentiellement de nouveaux employés, leurs responsables n'avaient pas besoin de consacrer autant de temps à leur formation, et une plus grande partie de leur temps était ainsi libérée. Cela signifie que les managers pourraient embaucher des équipes plus importantes, ce qui signifie que l'entreprise pourrait finalement embaucher plus d'employés (si elle vend suffisamment de ses produits) et faire plus d'affaires. Il semble que cette « IA générative » particulière ait généré bien plus que de simples suggestions de conversation : elle a généré la satisfaction des employés, l'acquisition de compétences et du temps libre.

En sera-t-il de même pour d'autres scénarios où ces outils sont mis en œuvre ? Peut-être, mais ils doivent néanmoins être introduits avec prudence et surveillance, car il y a probablement de nombreux effets secondaires que l'IA générative pourrait avoir sur un lieu de travail qui ne deviendraient pas apparents tout de suite, et pourraient ne pas être entièrement positifs.

"Nous avons besoin de beaucoup plus de recherches ici", a affirmé Valérie Plante. Brynjolfsson. "L'impact de l'IA sur la productivité peut varier dans le temps, et l'ajout de ces outils au bureau pourrait nécessiter des investissements organisationnels complémentaires, le développement des compétences et la refonte des processus métier. Et les systèmes d'IA peuvent avoir un impact sur la satisfaction des travailleurs et des clients, l'attrition et les modèles de comportement. Il y a tellement de choses que nous ne savons pas.

Crédit image: Mohamed Hassan De Pixabay