Votre nouveau modèle d'exploitation: les bots dans l'équipe

Partie 5 de la série en plusieurs parties « Integrative Intelligence » explorant les compétences nécessaires au nouveau modèle opérationnel de la finance

L'intelligence intégrative est la compétence requise pour accomplir un travail lorsque nos tâches sont constamment interrompues vers le bas, assignés, réassemblés et expédiés vers leurs destinations finales. Cette série explore la manière changeante dont nous interagissons au travail avec différentes personnes, organisations et sources de données. Dans cette partie de la série, nous examinons les nouveaux membres de notre équipe, les bots.

Les bots font-ils vraiment partie de l'équipe ou sont-ils juste un outil comme un tableur ou un système comptable? Dans le cadre de l'intelligence intégrative, nous devons réfléchir à la manière dont le travail est créé et réparti au sein d'une équipe très diversifiée. De plus en plus, cette équipe n'est pas entièrement humaine.

Les robots sont une catégorie d'outils d'automatisation qui fonctionnent de manière autonome pour terminer le travail. À un niveau simple, il peut s'agir d'un script qui exécute une tâche, comme l'explique Dawn Sieh, PhD, responsable du développement des talents financiers chez Verizon, dans cet exemple d'automatisation de rapports:

«J'étais au bureau fin décembre, et un de mes collègues m'a contacté pour m'expliquer qu'il fallait une journée sans interruption pour terminer l'un de ses rapports. Elle voulait discuter s'il y avait un moyen plus efficace de le publier. Nous avons revu l'approche actuelle et, ensemble, nous avons identifié des opportunités pour simplifier le rapport et réduire le temps de publication du rapport. Je lui ai suggéré de contacter un représentant de notre équipe «bot» pour voir s’il pouvait nous aider avec notre idée. L'équipe de robots a pu automatiser plusieurs étapes et maintenant le rapport s'exécute en un clic de souris. Le bot transfère les données dans l'outil approprié pour que les utilisateurs puissent accéder au rapport en ligne. »

Verizon a d'autres robots fonctionnant à un niveau de sophistication plus élevé, comme la génération de langage naturel. Comme l'explique le Dr Sieh, à la fin du mois, «Nous utilisons un logiciel appelé Quill pour lire nos résultats financiers et générer un texte pour nous qui explique ce qui s'est passé, quels écarts existaient et pourquoi ils existent. C'est la préparation pour les analystes [human] qui lisent, révisent et affinent si nécessaire, en vue de rencontrer des partenaires commerciaux. »

Les praticiens adoptent la pratique de personnifier les robots en tant que membres de l'équipe à qui le travail est délégué. Le Dr Sieh dit que l'attitude qu'elle voit est: «J'ai un nouveau collègue; il se trouve que c'est un robot, et je peux lui confier les tâches hautement transactionnelles et chronophages afin de pouvoir consacrer mon temps à un travail à plus forte valeur ajoutée! » Souvent, on leur donne des noms et parfois même un poste de travail dédié. Sarah Schaus, vice-présidente de la gestion des relations chez BNY Mellon, a décrit un ordinateur chez Allianz lorsqu'elle y était trésorière adjointe. Le bot, qui exécute des algorithmes et des rapports, nécessite les mots de passe et les codes d'accès corrects. Treasury a davantage «personnifié» le bot en lui donnant un corps fait de boîtes en carton et de tubes. La création d'une identité a aidé l'équipe à se rapporter au bot en tant que partenaire à qui le travail a été confié et les résultats reçus au mieux de ses capacités.

À mesure que les robots gagnent en sophistication, ils passent également d'un travail défini à des processus définis, où le résultat est inconnu. Comment devrions-nous accepter leur contribution? Chris Argent, fondateur de Generation CFO, a quelques suggestions: «Tout d'abord, vous devez tester les résultats. Le nom «science des données» peut indiquer la précision, mais il y a beaucoup de tests pour obtenir le bon algorithme. Répond-il à vos attentes? Comment savoir si un composant du script fonctionne correctement? »

Deuxièmement, Argent conseille de savoir comment un ordinateur pense. "Un ordinateur manquera de nuance et risque de jeter un élément de données qui ne correspond pas aux spécifications prédéfinies – disons, une valeur aberrante", a-t-il déclaré. "Un expert en contenu peut examiner ce point de données et dire qu'il est pertinent dans le contexte de l'entreprise et qu'il doit rester." De même, un bot peut avancer avec son script où un expert en contenu arrêterait de travailler si les données sont floues, les résultats inattendus ou la conclusion est illogique. Comme un collègue avec lequel vous avez des rencontres individuelles et des séances de coaching, les robots doivent être recyclés sur les données pour s'assurer que leurs résultats restent pertinents.

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