Cinq stratégies d’IA pour le succès organisationnel

Alors que les outils d'IA deviennent de plus en plus intégrés dans les flux de travail quotidiens, les dirigeants doivent aller au-delà de l'implémentation technique pour s'assurer que leurs stratégies sont éthiques, inclusives et centrées sur l'humain. Avec l'IA capable de traiter et de résumer les données rapidement, l'avantage compétitif humain réside désormais dans les relations interpersonnelles et la collaboration — marquant un passage d'une « économie de la connaissance » à une « économie des relations ».

Ces cinq approches éprouvées aident les organisations à préparer leurs forces de travail pour l'avenir, à favoriser la confiance et à construire des systèmes résilients qui reflètent les valeurs des personnes qu'elles servent.

La conception de l'IA devrait être « centrée sur l'homme par défaut », déclare Aisha Tahirkheli, Directrice Générale, IA de Confiance, KPMG. « L'IA doit s'intégrer dans les flux de travail humains, et non l'inverse », dit-elle. Elle explique que les organisations doivent « prioriser les besoins humains; comprendre ce que nous essayons d'accomplir et mettre cela au premier plan » tout en impliquant des parties prenantes et des utilisateurs multidimensionnels dans les décisions de conception.

Pour centrer véritablement les humains dans la conception de l'IA, les organisations doivent également confronter les biais systémiques intégrés dans les ensembles de données et les équipes de développement.

À mesure que l'IA se propage, elle augmente la valeur des compétences interpersonnelles que l'IA ne peut pas reproduire comme la pensée critique, la créativité, la confiance et la collaboration. « Arrêtons de parler de toutes ces compétences comme douces, mais plutôt comme effectivement essentielles à l’avenir meilleur que nous souhaitons tous », déclare Angela Plohman, Directrice des Opérations, Fondation Mozilla.

Tahirkheli prédit que la communication empathique est une compétence humaine qui va devenir plus précieuse à mesure que l'IA continue d'évoluer. Elle souligne comment Duolingo a intégré l'empathie dans leur conception algorithmique : « Ils auraient pu simplement concevoir une application qui marque une réponse comme erronée, mais à la place, ils ont choisi un style et un ton de communication encourageants. C'est une petite touche, mais elle incite les gens à continuer d'apprendre au lieu d'abandonner. »

Les managers qui peuvent répondre de manière efficace et flexible à de nouvelles situations et à des informations préparent leurs équipes et leurs organisations au succès. Les recherches de Catalyst révèlent que l'adaptabilité peut être apprise, et une façon d'encourager cette compétence est « d'utiliser une approche de style agile pour votre travail et vos programmes d'IA — comme organiser des réunions de type stand-up pour favoriser l'innovation, encourager un apprentissage rapide et tirer des leçons des échecs pour s'améliorer continuellement », explique Tahirkheli.

D'autres exemples incluent l'utilisation de la méthode « commencer-arrêter-continuer » pour normaliser le changement, l'expérimentation et la réflexion sur les dynamiques et les résultats. Deux exemples de KPMG incluent : les champions du changement de KPMG, qui sont des défenseurs internes de l'IA désignés pour modéliser l'adaptabilité, encadrer leurs pairs et aider à partager des idées. Et son Centre d'Excellence en Données sur l'IA qui aide à promouvoir une culture d'innovation dans l'organisation.

« Nous ne pouvons pas influencer ce que nous ne comprenons pas », déclare Tahirkheli. Elle recommande que les employés...employés expérimentent avec des outils d'IA et que les entreprises disposent de "programmes formels de littératie en IA basés sur les rôles pour l'ensemble de l'organisation et de formations obligatoires en IA pour tous les professionnels."

Elle souligne l'importance de la transparence comme moyen de construire la confiance et de favoriser l'adoption : "Cela signifie comprendre comment les systèmes d'IA sont utilisés dans le lieu de travail, comment ils fonctionnent et quelles données ils utilisent pour s'entraîner."

Maria Axente, fondatrice et PDG de Responsible Intelligence, suggère que les organisations "développent des programmes de mentorat inversé qui associent des dirigeants seniors à des natifs numériques et leur permettent de créer un espace sûr pour partager leurs expériences—vous verrez de la magie se produire."

Les organisations doivent comprendre les flux de travail futurs et identifier et soutenir les compétences nécessaires pour interagir avec l'IA et devenir ce que Tahirkheli appelle des "agents managers". Elle déclare : "Le rôle des humains passera de l'exécution à l'orchestration — guider les systèmes d'intelligence pour atteindre des résultats avec précision, empathie et supervision éthique."

Et la supervision de l'IA est nécessaire : "Elle a toujours besoin de cette compagnie humaine pour pouvoir analyser si elle reflète ce que nous essayons de dire ou de faire", explique Plohman.

Axente met en garde les organisations contre une focalisation trop étroite sur le perfectionnement des compétences : "Pensez à une vision globale au lieu de vous concentrer sur la prochaine amélioration incrémentale, les prochains gains de productivité, les compétences suivantes. Si vous faites cela, vous passez à côté du fait que l'IA promet beaucoup de perturbations positives pour le mieux."