À l’aube de 2021, l’omniprésence croissante de l’intelligence artificielle dans les applications, associée aux attentes des clients en matière de transactions numériques instantanées, incite les organisations à réimaginer la manière dont elles vont structurer les processus, les opérations et le personnel pour offrir d’excellentes expériences aux clients.
L’une des tâches importantes des entreprises est d’examiner comment les chefs d’entreprise doivent aborder la gestion d’une main-d’œuvre hybride, humaine et numérique.
Selon une étude, 79 % des leaders de l’IA – les entreprises qui génèrent le plus grand impact de l’IA – s’attendent à ce que leurs employés soient à l’aise pour travailler aux côtés de robots d’ici 2023. Cependant, cela implique des conséquences importantes en termes de requalification, d’affectation de ressources et de gestion du changement.
Comment les dirigeants doivent-ils commencer à se préparer ?
Point de données n° 1 : commencez à penser à la gestion d’une main-d’œuvre numérique dès maintenant, pas demain.
Alors que les nouvelles technologies continuent de perturber les modèles commerciaux traditionnels, les entreprises doivent concevoir et mettre en œuvre des structures et des processus adaptés à ces changements. Cette évolution s’accompagne d’une nouvelle main-d’œuvre numérique qui associe l’homme et la machine pour augmenter la capacité de chaque travailleur.
Point d’information n° 2 : comprendre la gestion du changement et pourquoi une approche intelligente est nécessaire.
Souvent, les entreprises négligent la gestion du changement, ce qui crée des problèmes en cours de route, d’autant que certains travailleurs n’envisagent que les conséquences négatives de l’ajout de robots à la main-d’œuvre. Les entreprises ont besoin d’une stratégie de gestion du changement claire et applicable qui les aidera à atténuer les risques et à réussir les mises en œuvre.
Point de données n° 3 : établir un protocole de gouvernance solide.
Pour que les entreprises puissent gérer avec succès une main-d’œuvre numérique, elles doivent centraliser l’orchestration de leurs flux de travail dans une vue unique à travers les sites, les environnements et les systèmes, ce qui offre une meilleure visibilité sur l’ensemble de la main-d’œuvre. Les entreprises dotées de protocoles de gouvernance solides peuvent facilement identifier toute perturbation et déployer des solutions rapides à tout problème.
Point de données n° 4 : « Visualisez » votre banc de travail opérationnel.
Dans le passé, les entreprises pouvaient facilement suivre les heures d’arrivée et de départ des employés, ainsi que les absences. Avec l’intégration des robots, il est difficile de savoir si un robot a un problème. Par exemple, s’il y a un problème de codage dans un système de gestion de la relation client, il faut du temps pour l’isoler et cela peut perturber les comptes de résultats des semaines suivantes. Une solution potentielle consiste à développer un « tableau de bord de visualisation » pour suivre les robots et les actifs critiques.
Point de données n° 5 : Faites attention aux biais de l’IA.
Les préjugés de l’IA peuvent se manifester de plusieurs façons (recrutement, ventes, service client), ce qui peut avoir des effets inattendus par rapport à la gestion d’une main-d’œuvre numérique. Souvent, le problème réside dans l’entrée de données erronées de la part des humains – provenant de biais humains inhérents, les bots imitant un langage négatif qui produit un contenu négatif. Pour éviter cela, il est essentiel que les humains identifient les préjugés conscients et inconscients, tout en formant les machines, afin d’éviter ces ramifications négatives.
Point de données n° 6 : connaître les limites de l’IA.
On croit souvent à tort que l’IA est plus mature qu’elle ne l’est, en particulier dans le monde des affaires. Comprendre jusqu’où les entreprises peuvent aller dans le déploiement de solutions d’IA, et être conscient de ses limites inhérentes, peut aider les organisations à mieux gérer la planification de la main-d’œuvre numérique.