L’avenir du travail : la main-d’œuvre algorithmique

L’intelligence artificielle, la croissance de la « gig economy », progresse dans réalité virtuellela robotique, la conduite autonome et la la chaîne de blocs a ont révolutionné notre travail. Mais ce n’est que la pointe de l’iceberg, et le rythme de changement et de pénétration de ces avancées technologiques créera une main-d’œuvre reconfigurée – pas seulement un nouvelle façon de travailler.

Effectifs algorithmiques utiliser des algorithmes informatiques au lieu d’êtres cellulaires, par exemple, les gérer ou les augmenter grâce à des approches axées sur les données. Les algorithmes pénètrent rapidement; les chiffres exacts sont inconnus, mais 40% des ressources humaines de l’entreprise les départements utilisent des applications d’IA. Quelques cas d’utilisation importants incluent le déploiement de HireVue pour le premier niveau d’entretiens vidéo, l’évaluation des expressions faciales, le comportement tonal et la maîtrise de la langue. Les adopteurs de la main-d’œuvre algorithmique plaident pour des mesures de productivité, tandis que les détracteurs évitent la technologie, invoquant des raisons de biais et d’opacité.

En rapport: 5 façons de préparer votre entreprise à l’avenir du travail

L’état actuel de l’effectif algorithmique

Il existe de nombreux domaines dans lesquels les entreprises ont déployé des employés algorithmiques aujourd’hui. Par exemple, mon organisation de support client était dirigée par des humains numériques et mon assistante de direction est un algorithme nommé « Julie ». J’utilise aussi beaucoup les bots vocaux pour aider à remplacer la saisie et bloguer. Dans le recrutement, de nombreuses entreprises utilisent l’IA pour filtrer de gros volumes de CV et le premier niveau d’entretiens automatisés.

Cela peut s’étendre aux fonctions de gestion dans de nombreuses industries, c’est-à-dire répartition des tâches et les changements. Les secteurs des hôpitaux, de la vente au détail, des jeux et des voyages voient ces déploiements tandis que les entreprises manufacturières déploient des gestionnaires algorithmiques pour suivre les mouvements, les actions et le rythme de production.

Des évaluations des performances utilisant des notations, des comportements, des incitations et des sanctions sont également en place dans de nombreux secteurs tels que Uber et Airbnb. Le résultat de ces examens est utilisé pour décider du salaire, des avantages, de la promotion et de la résiliation.

Pendant la pandémie, des travailleurs holographiques de type kiosque ont été déployés là où une communication de base au niveau humain doit être envoyée de manière cohérente et à plusieurs reprises.

En rapport: 4 éléments que les employeurs doivent prendre en compte concernant l’avenir du travail

Quelques cas d’utilisation de la main-d’œuvre algorithmique

Les travailleurs d’un Entrepôt Amazon à Melbourne, Australie, gérés par des équipes algorithmiques mesurant avec précision les taux de prélèvement, de déplacement et d’expédition. Le secteur de la livraison de repas partage ses KPI à travers rapports mensuels personnalisés sur leur performance : délai d’acceptation des commandes, taux de réponse et temps de trajet. L’IA continue de réorienter les KPI en fonction de divers facteurs.

Les algorithmes agissent en tant que gestionnaires de tarification sur de nombreux sites de voyages, d’hôtels et de sports et sont désormais plus cognitifs que les moteurs basés sur des règles de l’ère précédente.

L’IA générative a déjà été déployée pour créer du contenu comme des images, des sons, de la musique, des vidéos et même du code. Le code d’auto-guérison et les logiciels autonomes de recherche de bogues ont augmenté, et ils arriveront à maturité et évolueront plus tôt que tard.

Au cours des trois dernières années, il y a eu une augmentation de l’adoption de solutions algorithmiques de main-d’œuvre. L’approche algorithmique est désormais viable et évolutive pour de nombreuses entreprises et industries.

En rapport: Qu’est-ce que l’IA Lensa ? Et pose-t-il des problèmes de confidentialité et d’éthique ?

Avenir de la main-d’œuvre algorithmique

Alors que les algorithmes se manifestent sous forme de bots, humains numériques, l’IA générative et les robots augmentent la main-d’œuvre ; les entreprises évaluent l’impact et les compromis entre les émotions humaines et les avantages du déploiement d’une main-d’œuvre algorithmique. Quelques considérations incluent le flux d’informations bidirectionnel (pas seulement des algorithmes vers les humains comme Uber), le maintien des humains dans la boucle pour les décisions critiques, la création de contacts plus humains et la garantie que les conditions de travail restent adaptées au moral de la main-d’œuvre.

Alors que l’IA crée d’autres algorithmes d’IA, les entreprises devront repenser la stratégie de la main-d’œuvre et la conception de l’organisation en tenant compte des nouveaux modèles de gouvernance, des incitations, du rôle des managers humains, des niveaux de transparence et des seuils de collecte de données.

En tant que conduite autonome, DAO, l’économie des concerts et l’échelle de la robotique, les humains ne feront plus les mêmes tâches qu’au cours de la décennie précédente et ne prendront plus de décisions comme ils en avaient l’habitude. Pour les adoptants et les détracteurs, ces changements sont là et n’auront qu’un impact plus profond.

Avantages et inconvénients de tirer parti des algorithmes dans votre main-d’œuvre

Il y a des partisans et des détracteurs issus de la mise à l’échelle de la main-d’œuvre algorithmique. Qu’on le veuille ou non, le phénomène a pris racine et n’aura d’impact que plus significatif. Examinons-en quelques avantages et inconvénients.

Les avantages incluent coûts réduits, comme les activités banales nécessaires pour déployer des humains, et les algorithmes peuvent gérer des charges de travail spécifiques en quelques secondes, ce que les humains pourraient prendre des heures ou des jours. Une plus grande efficacité se traduit par une productivité plus élevée et moins de gaspillage. Les algorithmes prennent également des décisions moins émotionnelles et davantage basées sur les données – alors que les préjugés peuvent s’infiltrer dans l’IA, de nombreuses décisions et actions sont moins sujettes aux préjugés que les humains.

Il existe également des éléments controversés et préjudiciables à la mise en œuvre d’une main-d’œuvre algorithmique comme la surveillance, par exemple, les conducteurs uber qui se rapportent aux algorithmes savent qu’ils sont sous surveillance constante, y compris l’emplacement, les vitesses, les taux d’acceptation, les notes, les actions, etc. les empêcher d’utiliser la plate-forme. Bien qu’il soit nécessaire de collecter des données pour prendre des décisions basées sur les données, cela peut affecter le moral des employés, réduire la confiance et, en fin de compte, l’attrition. L’opacité de ces algorithmes concerne la main-d’œuvre car elle s’adapte rapidement aux nouvelles conditions et décide en dehors des zones de confort humaines, et crée un sentiment de déshumanisation.

Pensées finales

La croissance de la « gig economy » a révolutionné la façon dont des millions de personnes travaillent. Les adopteurs et les détracteurs font valoir leurs arguments et conviennent qu’il s’agit d’une tendance inévitable encore à l’échelle.

Tous ces emplois de dactylographes, de superviseurs de feux de circulation, de chefs de quart et même de chauffeurs étaient des emplois décents au siècle dernier ; cette décennie verrait le départ de bien d’autres genres de ce type.

Il s’agit désormais de savoir comment les entreprises gèrent une main-d’œuvre duale en équilibrant émotions humaines et efficacité algorithmique. Je suis l’un des premiers à adopter nombre de ces collègues algorithmiques et je peux visualiser à quel point la main-d’œuvre du futur sera évolutive. À mesure que des risques inconnus font surface, de nouveaux styles de gouvernance et de gestion devront être mis en œuvre.