Bienvenue à l’ère de la prolifération de l’IA

Tokenmaxxing est devenu le mot à la mode de l’IA ce printemps ; Alors que l’été commence, la tendance est à vide. Amazon a retiré son classement de l’IA après que certains employés aient créé une IA inutile pour jouer avec le classement. Le PDG de Palantir, Alex Karp, a comparé le tokenmaxxing à la dépendance au porno, et Duolingo a suivi la décision d’évaluer l’utilisation de l’IA dans les évaluations des performances des employés. Meta et AT&T auraient commencé à abandonner progressivement l’utilisation de l’IA alors que les coûts montent en flèche.

La pression d’utiliser l’IA pour le plaisir d’utiliser l’IA a créé une prolifération de l’IA : les travailleurs emploient de nouveaux agents ou des solutions de vibecode avec une myriade d’outils d’IA qui s’avèrent difficiles à maîtriser pour les entreprises. Cela signifie dépenser des budgets d’IA coûteux pour créer du travail en double, tout en omettant souvent de transmettre les meilleurs trucs et astuces à vos collègues et en perdant du temps à “botsitting”, ou en donnant à l’IA le contexte et les modifications dont elle a besoin pour que le résultat fonctionne. Dans une nouvelle enquête menée par le Glean’s Work AI Institute auprès de 6 000 travailleurs du numérique aux États-Unis, en Angleterre et en Australie, les chercheurs ont découvert que 77 % des personnes qui utilisent l’IA participent à plusieurs programmes hebdomadaires, qu’un tiers utilise quatre outils ou plus et que 60 % mélangent les mêmes invites entre plusieurs outils s’ils ne trouvent pas le premier résultat suffisant. Individuellement, les travailleurs qui utilisent l’IA déclarent gagner en moyenne 11 heures par semaine, mais seulement 13 % des personnes interrogées ont déclaré que cette économie a « considérablement amélioré » les performances de l’entreprise.

“La pression pour signaler l’innovation avec une sensibilisation, des connaissances et un appétit pour l’IA est très forte, et elle nous égare”, a déclaré Kate Niederhoffer, directrice de BetterUp Labs, un centre de recherche comportementale au sein de l’entreprise de formation et de développement de la main-d’œuvre. Les grands changements au sein de la main-d’œuvre nécessitent de répondre à de grandes questions, dit-il, telles que : « Pourquoi adoptons-nous ces outils ? Mais peu d’entreprises répondent à la question « pourquoi est-ce important » en matière d’IA.

Démêler l’impératif d’utiliser l’IA signifie bien plus que supprimer les classements ou ajuster les évaluations pour se concentrer sur l’impact tangible sur les travailleurs. Le discours autour de l’adoption de l’IA – selon lequel vous devez la maximiser et la maîtriser, sinon elle vous remplacera, ou une meilleure utilisation de l’IA vous remplacera – a renforcé la nécessité de poursuivre l’individualisme. L’IA a le potentiel de stimuler la collaboration et la décentralisation de certaines compétences, comme le codage ou l’édition d’images. Mais jusqu’à présent, de nombreuses preuves montrent qu’au lieu de progresser grâce à une semaine de travail raccourcie, les utilisateurs de l’IA maxx se sont épuisés, ont perdu confiance en leurs collègues et en eux-mêmes, travaillant seuls sur l’île.

Proteinmaxxing, looksmaxxing, Ozempicmaxxing, 9-9-6maxxing – dans l’ère post-pandémique qui vante les gains à tout prix, les travailleurs sont prêts à s’engager dans le tokenmaxxing. Mais l’absence d’un manuel d’utilisation cohérent de l’IA a également conduit au déploiement d’outils bon gré mal gré dans les organisations. Les employés individuels ne parviennent pas à atteindre l’efficacité maximale. Les entreprises doivent maîtriser la prolifération de l’IA tout en préservant les opportunités d’innovation pour les individus.

Les mises à jour technologiques et les nouveaux flux de travail se font généralement de haut en bas : votre entreprise décide d’utiliser Zoom sur Microsoft Teams, Microsoft 365 sur Gmail. Les employés reçoivent un identifiant pour une suite d’outils. Mais hormis quelques abonnements d’entreprise à OpenAI ou Anthropic, les collaborateurs d’IA travaillent souvent dans l’ombre. OpenAI a franchi une étape cette année pour intégrer ChatGPT au Codex. Les gens souhaitent utiliser des applications spécialement conçues pour leurs rôles, comme le codage, le marketing ou les ressources humaines ; deux personnes travaillant dans la vente souhaitent utiliser l’IA différemment et peuvent répéter des invites ou des tâches, graver des jetons pour créer des rapports ou dupliquer des présentations alors qu’elles collaboraient autrefois avec un collègue pour accomplir leur travail.

Lee Senderov, directeur de la transformation chez Travelport, une plateforme de vente au détail pour les agences de voyages, m’a dit qu’il voyait l’IA s’étendre à mesure que les gens essayaient d’intégrer la technologie dans leur travail. Un travailleur a brûlé 160 fois plus de jetons que le deuxième utilisateur d’IA le plus prolifique sur une période de quatre jours. Lorsque les employés travaillent en silos, poussés à utiliser l’IA pour en faire plus, ils peuvent expérimenter par eux-mêmes, mais finissent par dupliquer le même travail que leurs collègues. Ce n’est pas bon marché. “Vous avez des coûts importants, vous dépensez plus d’argent en jetons que vous n’avez pas besoin de dépenser, vous dupliquez les coûts”, a déclaré Senderov. “Mais vous avez aussi des frais soft en double, nous gaspillons alors des efforts, qui devrait être l’expert pour écrire ceci ?”

Lorsque les gens travaillent seuls avec l’IA, ils peuvent diluer les résultats, réduisant ainsi les bénéfices de la collaboration au profit de solutions rapides. Herbert Simon, chercheur lauréat du prix Nobel, a observé ce comportement des décennies avant l’arrivée de l’IA. Les individus choisiront une solution suffisamment bonne au lieu d’interroger toutes les options possibles, ce que Simon a qualifié de « satisfaisant ». “Au niveau individuel, nous le faisons tout le temps”, explique Emily DeJeu, professeur à la Tepper School of Business de l’Université Carnegie Mellon. “Le but de l’organisation est de rassembler toutes ces personnes satisfaites et d’essayer de les faire se coordonner et travailler sur un objectif commun d’une manière qui soit, à grande échelle, productive.”

Les licenciements de milliers de travailleurs et la transition vers l’IA entrent en conflit avec cette théorie. Meta, qui a licencié 8 000 travailleurs le mois dernier, prévoit d’augmenter ses dépenses en matière d’IA entre 60 % et 87 % cette année, après une « année d’intensité », au cours de laquelle elle a commencé à supprimer des emplois pour changer d’orientation. Mark Zuckerberg a déclaré que les individus peuvent désormais effectuer un travail qui nécessitait autrefois des équipes entières, mais qui menace d’éroder le tissu plus large qui fait fonctionner une institution ou une entreprise.

Au lieu de cela, l’IA sur le lieu de travail se dirige vers le sort de l’innovation du passé : une tragédie des biens communs, déclare Rebecca Hinds, directrice du Glean’s Work AI Institute. La théorie est la suivante : lorsque les individus bénéficient de ressources partagées, ils les utilisent au bord de l’épuisement ou, dans le cas de l’IA, les utilisent pour accroître leur propre stature et leur crédibilité, au risque de diminuer l’équipe ou le projet. “Si nous pouvons disposer d’un outil susceptible d’augmenter notre productivité individuelle, c’est ce que nous tendons à rechercher en premier”, a déclaré Hinds. “Le problème est cette négligence de la coordination qui se produit lorsque nous ne considérons pas l’impact de nos actions sur le collectif au sens large.”

L’utilisation involontaire de l’IA peut miner la confiance. Des recherches antérieures de BetterUp ont révélé que lorsque les gens produisent des documents et des PowerPoint générés par l’IA sans supervision appropriée, leurs collègues commencent à leur faire confiance. Une dépendance excessive à l’égard de l’IA peut désintégrer les aspects communautaires du travail ; les gens comptent de plus en plus sur les chatbots pour répondre à leurs questions et sur le gène de l’IA pour cracher un travail qui pouvait auparavant nécessiter les compétences de nos collègues.

Mais l’IA a également démocratisé l’innovation : les spécialistes du marketing codent l’ambiance, les agents peuvent agir comme des assistants personnels et les startups font plus avec moins d’embauches. L’astuce consiste à mobiliser les avantages que les individus ont tirés de l’IA et à les traduire en flux de travail plus vastes, à l’échelle de l’équipe et de l’entreprise. “Comment sortir d’un étalement désorganisé et un peu fou, et comment commencer à l’organiser au moins un peu pour qu’on puisse en profiter ?” » dit Senderov. Il dit que son entreprise essaie de centraliser les flux de travail de l’IA. S’ils savent que deux personnes travaillent sur la même chose, ils peuvent les encourager à travailler ensemble et présenter les meilleurs cas d’utilisation au niveau de l’entreprise. Plus l’entreprise est grande, plus elle est difficile à centraliser.

Senderov admet que tout le monde est encore en train d’expérimenter sur la meilleure façon d’y parvenir. Mais il devient clair qu’il n’existe pas de raccourci tokenmaxxing pour l’obtenir.

Amanda Hoover est correspondant principal chez Business Insider couvrant l’industrie technologique. Il écrit sur les plus grandes entreprises et tendances technologiques.

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