L'inconnu sur le lieu de travail : les défis de l'IA générative pour les DSI

Veiller à ce que les organisations forment des partenariats productifs avec des outils logiciels de plus en plus intelligents est la clé du succès d'une stratégie d'IA générative et nécessite des conseils et des conseils de la part des deux parties. Ce partenariat garantira que les utilisateurs finaux pourront exploiter tout le potentiel des outils intelligents et réaliser des synergies. Par conséquent, les organisations devraient participer activement et promouvoir l’établissement de tels partenariats afin de garantir que les deux parties puissent se promouvoir et se soutenir mutuellement pour atteindre des objectifs communs.

Dans la précipitation pour développer des stratégies technologiques pour tenir les promesses de l'IA générative, de nombreux DSI se retrouvent coincés dans ce qui pourrait être leur tâche la plus difficile à ce jour : préparer leur organisation pour leurs utilisateurs finaux, qui comprennent des travailleurs du savoir et des ouvriers à la chaîne d'assemblage. aux médecins, comptables et avocats. Ils doivent coexister avec l’IA générative et garantir son intégration fluide dans les workflows.

Bien que les modèles de langage et les outils à grande échelle tels que Microsoft Copilot soient considérés comme une approche complémentaire plutôt que comme une technologie remplaçant les travailleurs, le grand nombre de produits d'IA générative émergent sur le marché et la mise en œuvre rapide de ces modèles ont remis en question cette vision. . Ces outils sont capables d’effectuer de nombreuses tâches humaines dans des environnements de production, révélant ainsi la relation complexe entre les machines IA et les humains. En conséquence, de nombreux analystes, leaders d’opinion, fabricants et PDG estiment que la technologie de l’IA doit travailler en étroite collaboration avec les humains plutôt que de les remplacer.

Reuven Cohen, consultant stratégique en IA chez Baxter International, société Fortune 500, a souligné que les risques de l'IA générative sont élevés compte tenu de son potentiel disruptif.

Il a déclaré : « Le débat porte sur l'augmentation des effectifs ou leur remplacement complet. Premièrement, les personnes les plus compétentes de l'organisation peuvent être soutenues par une IA personnalisée ; deuxièmement, les personnes les moins compétentes peuvent être progressivement supprimées. » " La définition de « moins capable » peut être influencée par le développement de la technologie et le développement de partenariats homme-machine dans les régions où la technologie est mise en œuvre. En effet, à mesure que la technologie progresse, les capacités de l’IA générative s’améliorent également constamment, ce qui peut donner l’impression que les humains qui n’utilisent pas l’IA générative sont moins capables dans certains aspects. Cependant, il doit être clair que l’IA générative ne remplacera pas complètement les humains, mais coopérera avec eux pour fournir des solutions plus efficaces et plus intelligentes. Comme l’a déclaré Shannon Gath, PDG de Teradyne : « Les humains utilisant l’IA générative remplaceront ceux qui ne l’utilisent pas. » Par conséquent, les gens devraient s’adapter activement et maîtriser la technologie de l’IA générative pour améliorer leurs capacités et leur compétitivité.

Actuellement, la grande majorité des DSI adoptent l'IA générative pour améliorer l'efficacité du travail et la productivité. Selon Gartner, 77 % des DSI ont déjà commencé à déployer cette technologie. Jamie Holcombe, directeur de l'information de l'Office américain des brevets et des marques, en fait partie.

Holcombe estime que l'IA est un outil intelligent amélioré. Il ne croit pas qu'il existe une relation de coopération entre les personnes et les outils, mais une relation d'usage. Ses évaluateurs saluent l'aide apportée par les outils d'IA pour les soulager du fardeau de la paperasse et du travail administratif, leur permettant de se concentrer davantage sur un travail d'analyse réfléchi plutôt que sur un simple travail de programmation.

Par conséquent, l’une des principales priorités du CIO en 2024 est d’explorer et de découvrir la valeur ajoutée inconnue que les travailleurs humains peuvent apporter en tirant parti de grands modèles de langage.

Mike Mason, directeur de l'intelligence artificielle chez Thoughtworks, estime qu'à la lumière de ce problème, il est toujours essentiel pour les DSI d'envisager de fournir de nouveaux outils d'IA générative à leurs employés.

« Même si l'IA devient de plus en plus avancée et intégrée dans les logiciels et les tâches quotidiennes, l'afflux d'outils d'IA crée toujours de la confusion chez les employés. Les DSI doivent se rappeler que ce sont leurs employés qui utilisent cette technologie d'IA et considérer l'impact de l'IA sur. employés, garantissant une gestion, une formation et une intégration appropriées sont en place pour tirer le meilleur parti de leurs investissements. »

Formation de partenariats étroits

Malgré les appels à la prudence sur l'IA de la part des sommités du secteur, mais la plupart des géants de l'entreprise, dont Goldman Sachs, Fidelity Investments. , Procter & Gamble, American Express, Gilead Sciences, etc., ont publiquement déclaré leur intention de développer et de déployer des modèles linguistiques à grande échelle en interne pour améliorer la productivité et l'innovation.

Vipin Mayar, responsable de l'innovation en matière d'intelligence artificielle chez Fidelity Financial Services, a déclaré lors du sommet des responsables de l'intelligence artificielle à Boston en décembre que les premiers retours se sont révélés fructueux en termes d'économies de coûts et de gains d'efficacité.

Même si Mayar admet que les grands modèles de langage ne sont pas comparables à l'intelligence humaine, il estime que le rythme de l'innovation en matière d'IA générative est sans précédent. "Cela ne fait que 13 mois et cela rend le temps non linéaire", a-t-il plaisanté. Néanmoins, pour garantir que les travailleurs tirent le meilleur parti de ces outils, Mayar recommande d'utiliser une combinaison de grands modèles de langage multimodaux structurés pour les ensembles de données et les données non structurées. plus petit et spécifique à une tâche.

Yvonne Li, vice-présidente de l'intelligence artificielle, de l'ingénierie des données et des sciences de la décision chez Advanced Auto Parts, convient que la technologie – et la manière dont les humains peuvent l'exploiter – en est encore à ses débuts.

« L'IA n'est pas une panacée, l'IA générative peut rassembler des données et donner aux scientifiques une perspective différente, mais elle ne peut pas nous donner d'idées. Les gens utilisent l'IA pour améliorer l'efficacité et comme outil de diagnostic des problèmes. » Reuters est une organisation qui vise à utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité. La société a récemment publié une plate-forme d'IA générative qui permet aux développeurs de créer plus facilement des solutions telles que la recherche assistée par l'IA sur Westlaw Precision. Shawn Malhotra, responsable de l'ingénierie chez Thomson Reuters, a déclaré que Westlaw, qui utilise la technologie d'IA générative, permet aux rédacteurs juridiques de générer des résumés de documents pour la recherche juridique en quelques minutes, ce qui aurait pris des jours ou des semaines dans le passé.

De plus, le travail de rédaction juridique de Thomson Reuters et de Microsoft Copilot ouvre des fonctionnalités plus avancées pour les rédacteurs juridiques. Mais les observateurs affirment qu’une telle innovation nécessitera que les DSI développent des stratégies de perfectionnement et de gouvernance pour garantir que les employés puissent bénéficier de la nouvelle IA générative où qu’ils se trouvent. Cela deviendra bientôt critique, car la recherche d'augmentation de la productivité exerce une pression sur les employés de l'entreprise pour qu'ils apprennent à travailler avec de grands modèles de langage, dont beaucoup sont encore en phase de test pilote.

« Les grands modèles de langage peuvent et dépasseront les capacités humaines à bien des égards, mais je crois fermement que l'IA continuera d'augmenter les capacités humaines », a déclaré John T., CIO résident de Deloitte aux États-Unis et ancien CIO mondial de Vanguard Group. "Je pense que l'IA sera un compagnon très proche de l'humanité, aujourd'hui et à l'avenir."

Marcante a souligné que pour garantir une relation amicale, il est important de prendre en compte le flux de travail des parties prenantes lors de la mise en œuvre de l'IA générative.

« Il est important de se rappeler que l’utilisation de l’IA pour accélérer des processus obsolètes ou fastidieux peut être une erreur. D’autres avantages peuvent provenir d’améliorations de processus ou de technologies plutôt que d’une application généralisée de l’IA pour « résoudre » des problèmes », explique-t-il.

Changer la façon de travailler

Au fil du temps, la technologie et la façon dont elle est utilisée évoluent et changent, ce qui changera inévitablement la façon dont les gens utilisent pleinement ces outils.

Lors du récent CES, Accenture a publié une déclaration publique affirmant que les outils d'IA générative sont plus « humains » dans leur conception, en particulier les interfaces utilisateur conversationnelles raffinées, les robots qui répondent aux commandes en anglais et les logiciels de méthodes de travail humain naturel augmenté, tels que Adobe Photoshop. Fonction de remplissage et d'expansion générative.

À la fin de l'année dernière, Gartner a présenté en détail comment l'IA générative allait complètement changer la relation homme-machine lors de la conférence annuelle IT Symposium/Xpo.

Mary Mesaglio, analyste chez Gartner, a déclaré : « Il ne s'agit pas seulement d'une tendance technologique ou commerciale, mais bien d'un changement dans la façon dont nous interagissons avec les machines. Nous passons de ce que les machines peuvent faire pour nous à ce que les machines peuvent faire pour nous. c'est possible. Les machines évoluent de nos outils à nos coéquipiers. "

Les machines évoluent non seulement en partenaires de travail, mais aussi en clients, a déclaré Mesaglio. Par exemple, les imprimantes HP peuvent acheter de l'encre en cas de besoin après avoir été connectées à un service qui surveille les niveaux d'utilisation, et les voitures Tesla peuvent commander des pièces lorsque l'autodiagnostic révèle un défaut.

Holcombe de l'USPTO estime également que le développement d'interfaces aidera les employés à utiliser ces outils plus efficacement et que la prochaine génération d'interfaces homme-machine sera un langage naturel plutôt qu'un clavier et une souris. Mais il continue de croire que les grands modèles linguistiques ne remplaceront pas de sitôt la cognition humaine.

« La pensée et l’analyse humaines n’ont pas encore été dépassées par les machines, car les algorithmes eux-mêmes sont au mieux des itérations de conjectures et d’essais et d’erreurs, et je n’ai jamais vu une machine faire un saut intuitif sans programmation humaine. »

Usama Fayyad, directeur exécutif de l'Institut d'intelligence artificielle expérientielle de la Northeastern University, estime que l'intelligence artificielle conversationnelle devient de plus en plus importante dans les entreprises et, avec le temps, elle peut fournir de meilleures réponses substantielles aux problèmes. La génération de contenu, la synthèse de documents, les outils d'analyse et d'extraction d'informations augmentés et les algorithmes de prise de décision qui nécessitent une augmentation humaine deviendront également des cas d'utilisation importants pour les entreprises de tous les secteurs, a-t-il déclaré.

Mais pour que ces outils atteignent leur plein potentiel, la manière et la fréquence à laquelle les humains les utilisent deviennent très importantes. C'est la nature de la technologie.

Joe Atkinson, directeur des produits et de la technologie chez PwC US, estime que les applications d'IA générative peuvent aider à créer une main-d'œuvre plus experte en technologie, mais on ne sait pas comment les employés peuvent ajouter de la valeur aux outils eux-mêmes, qui sont basés sur le design. appris en travaillant. Selon lui, il ne fait aucun doute que la créativité humaine est nécessaire pour améliorer la qualité des candidatures.

À cette fin, Gartner recommande aux DSI d'établir des principes « phares » pour définir la manière dont les travailleurs et les machines interagiront au cours de l'année prochaine - une priorité que Gartner considère comme tout aussi importante que la préparation aux données pour l'IA et la mise en œuvre d'une sécurité adaptée à l'IA.

Après tout, l'IA générative n'est pas un outil à configurer et à oublier, du moins pas encore, et elle nécessite une surveillance humaine et de l'expérience pour garantir l'exactitude, la qualité des résultats et la sécurité.

Pour cela, les DSI préparent des formations pour introduire progressivement les outils d'IA générative sur le lieu de travail et permettre aux individus de les utiliser en toute confiance.

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