Catherine Kennedy de BearingPoint Irlande discute des défis uniques auxquels les organisations sont confrontées en matière de transformation de l'IA et de l'importance de données bien gérées.
La transformation numérique est une considération importante sur le lieu de travail depuis quelques années maintenant.
Afin de maintenir leurs opérations aussi à jour que possible, la majorité des entreprises ont redoublé d’efforts pour numériser leurs processus, dans une démarche visible dans la plupart des secteurs.
En fait, un récent rapport de Rockwell Automation révèle que 90 % des fabricants du secteur des sciences de la vie considèrent la transformation numérique comme nécessaire dans le paysage actuel.
Mais avec l’introduction massive de l’IA sur les lieux de travail, un nouveau type de transformation numérique a gagné en pertinence : la transformation de l’IA.
La transformation de l'IA, selon Catherine Kennedy, directrice de BearingPoint Irlande, est « considérablement différente » des transformations numériques précédentes.
« Dans le passé, les transformations numériques se concentraient sur la modernisation des systèmes et la numérisation des processus afin d'améliorer la manière dont le travail existant était effectué. La transformation de l'IA nous met au défi de reconsidérer le travail lui-même », a-t-elle déclaré à SiliconRepublic.com.
« L'automatisation, dans laquelle les systèmes exécutent de manière autonome des tâches prédéfinies, existe depuis longtemps. L'IA va au-delà de l'automatisation et s'étend à l'augmentation, où l'IA peut analyser des informations, générer des recommandations et prendre des mesures. »
Cependant, Kennedy souligne que le jugement humain « reste essentiel » pour fournir un contexte, remettre en question les résultats et appliquer une pensée critique.
« Les entreprises doivent donc réfléchir aux activités qui peuvent être automatisées, à celles qui peuvent être augmentées, aux domaines dans lesquels le jugement humain est encore nécessaire et à la manière dont les rôles et les méthodes de travail vont changer. »
« La transformation de l'IA est une cible mouvante »
Quelle est la chose dont les projets de transformation numérique précédents n'avaient pas à tenir compte, mais que les efforts de transformation de l'IA prennent en compte ?
Une différence significative est que le rythme du changement est radicalement différent. Dans le passé, les transformations numériques définissaient généralement une plate-forme cible et suivaient un programme structuré pour la mettre en œuvre.
En revanche, la transformation de l’IA est une cible mouvante, car les capacités de l’IA se développent à un rythme effréné.
Cette évolution rapide pose un nouveau défi. Les entreprises ne peuvent pas mettre en œuvre une solution une seule fois et considérer leur transformation vers l’IA comme terminée. Ils doivent adopter une approche plus adaptable, en évaluant continuellement les capacités, les risques et les opportunités émergents.
Outre leurs capacités en développement rapide, les outils d'IA peuvent également rechercher et synthétiser des informations au sein d'une organisation, alors que, dans les transformations précédentes, les systèmes fonctionnaient généralement sur un ensemble de données défini. Cela rend la gouvernance des données, la gestion des connaissances et les contrôles plus importants que jamais pour garantir que l’IA utilise des informations fiables et précises.
Avec l’IA, les organisations ont besoin d’une approche de transformation flexible et itérative, ce qui peut sembler écrasant. De nombreuses organisations savent qu’elles doivent agir mais ne savent pas par où commencer.
Quel est le défi particulièrement unique lié à la transformation d'un lieu de travail/d'une main-d'œuvre pour l'utilisation de l'IA ?
Un défi particulièrement unique concerne la manière dont l’IA affecte le travail du savoir.
L’IA peut assumer des tâches telles que l’analyse d’informations, la création de contenu et, de plus en plus, l’exécution de processus en plusieurs étapes. Cela change le rôle de l'employé dans le processus. Plutôt que d’exécuter les tâches eux-mêmes, les humains définissent le problème ou l’objectif, examinent les résultats et appliquent leur jugement critique.
Cela signifie que les employés doivent avoir une compréhension globale de l’IA, de ses capacités, mais aussi de ses limites et des domaines dans lesquels elle ne peut pas remplacer le jugement et l’expérience humains. Là où la transformation de l’IA réussit, l’IA peut accroître la créativité, la stratégie et l’innovation humaines.
En quoi les entreprises trébuchent-elles lorsqu’il s’agit de transformation de l’IA ?
De nombreuses entreprises sont désormais confrontées à des faiblesses dans leur approche de gestion des données et des connaissances.
Pour tirer parti de toutes les capacités de l’IA et en réaliser les avantages potentiels, il faut disposer d’une base de données de bonne qualité et bien gérées. Sans cette base, même les outils d’IA les plus sophistiqués seront limités en termes de valeur qu’ils peuvent apporter.
Nous voyons également des entreprises trébucher parce qu’elles traitent l’adoption de l’IA comme un déploiement technologique standard, mettant à disposition des outils d’IA, mais ne développant pas de stratégie holistique en matière d’IA.
Le Forum économique mondial a souligné que seules 2 % des entreprises sont prêtes à adopter l’IA à grande échelle. Une transformation réussie de l’IA nécessite une transformation coordonnée de la culture, du leadership et de l’organisation parallèlement à la transformation technique.
Les entreprises doivent évaluer leurs processus pour déterminer lesquels peuvent être entièrement gérés par l’IA, lesquels peuvent être augmentés par l’IA et dans lesquels la contribution humaine est essentielle. Cette conception de processus peut également nécessiter une refonte de l’ensemble du modèle opérationnel et de la conception organisationnelle.
Comment les entreprises peuvent-elles répondre aux réticences et aux attentes des employés concernant les efforts de transformation de l’IA ?
L’engagement des employés est essentiel à la réussite de la transformation de l’IA.
La communication doit être transparente et bidirectionnelle. La direction doit expliquer pourquoi l’organisation adopte l’IA, comment elle envisage d’aborder cette adoption et les avantages qu’elle espère en tirer. Ils doivent également être ouverts sur les zones d’incertitude et offrir aux employés des opportunités significatives de faire part de leurs préoccupations et de contribuer aux décisions.
Les entreprises doivent également réfléchir attentivement à la manière dont elles soutiennent le développement des compétences.
Une grande partie des hésitations autour de l’IA vient de la peur de l’inconnu. Des parcours d'apprentissage soigneusement conçus, depuis les connaissances de base en IA jusqu'à l'habilitation avancée et spécifique à un rôle, peuvent atténuer cette peur et offrir aux employés une voie à suivre dans laquelle s'engager et devenir des moteurs de transformation.
À plus long terme, les entreprises doivent également réfléchir à la manière dont les employés continueront à acquérir de l’expérience et du jugement si l’IA effectue de plus en plus les tâches par lesquelles ces capacités sont traditionnellement développées.
Les parcours d’apprentissage doivent se concentrer non seulement sur l’utilisation de l’IA, mais aussi sur la préservation des opportunités de pratiquer la pensée critique, la résolution de problèmes et le jugement professionnel, car ces compétences humaines deviendront encore plus cruciales dans le monde du travail de l’IA augmentée.
