01 Face aux difficultés, la plupart des entreprises ne sont en réalité pas prêtes à utiliser l'IA
CBR : Aujourd'hui, l'une des décisions les plus cruciales auxquelles sont confrontés les PDG est de savoir s'ils doivent utiliser l'IA dans leur processus de décision et dans l'ensemble de leur entreprise, et comment l'utiliser. Quelles sont les découvertes importantes de l'étude d'IBM sur cette question ? Pouvez-vous donner des exemples ?
Dong Haijun : D'après les résultats de notre "Étude mondiale des PDG 2023", nous avons constaté que : Bien que la majorité (75%) des PDG interrogés pensent que l'IA générative la plus avancée deviendra un outil de réussite pour les entreprises, les PDG mènent une lutte intellectuelle intense quant à l'utilisation ou non de l'IA dans leur propre processus de décision.
Plus précisément, certains PDG utilisent déjà l'IA dans leur processus de décision, par exemple : 43% des PDG interrogés déclarent que leur entreprise utilise déjà l'IA générative pour fournir des informations pour les décisions stratégiques. 36% des PDG interrogés déclarent que leur entreprise utilise déjà l'IA générative pour soutenir les décisions opérationnelles. 50% des PDG interrogés déclarent que leur entreprise intègre actuellement l'IA générative dans leurs produits et services.
Cependant, de nombreux PDG ont également de grandes inquiétudes concernant l'IA, la plus grande préoccupation étant la question des données. Sans données fiables et dignes de confiance, même l'IA la plus puissante peut produire des résultats erronés, biaisés ou dangereux. 61% des PDG interrogés s'inquiètent de la lignée ou de la provenance des données ; 57% s'inquiètent de la sécurité des données ; 53% s'inquiètent des contraintes réglementaires et de conformité des données ; 48% s'inquiètent des biais ou de l'exactitude des données.
Cependant, les problèmes de données ne se limitent pas au domaine de l'IA générative. Depuis des années, les entreprises sont confrontées à de sérieux défis en matière de données. Selon l'étude de l'Institut de la valeur commerciale d'IBM, les entreprises les mieux classées en termes de revenus, de croissance et de maturité technologique accordent plus d'importance aux normes et à la qualité des données. Ces excellents décideurs PDG savent que combler les lacunes en matière de données est une tâche fastidieuse et difficile, mais des données solides restent une priorité importante pour établir un avantage concurrentiel.
CBR : Microsoft propose d'utiliser l'intelligence artificielle comme Copilote, par exemple Nadella utilise GPT pour l'aider à rédiger des e-mails, des mémos, et même participer à des réunions Teams, ce qui l'aide en fait à éliminer la partie ennuyeuse de son travail. Mais au niveau décisionnel, l'IA n'est peut-être qu'un bon moteur de raisonnement, aidant le PDG à rechercher et à réfléchir, et en fin de compte, elle ne peut pas remplacer la prise de décision personnelle.
Dong Haijun : Bien sûr, c'est aussi pourquoi le poste de PDG existe toujours. En parlant de cela, je voudrais également aborder la relation entre l'intelligence artificielle et l'organisation. Actuellement, la plupart des entreprises en sont encore au stade du "+IA", et non du "IA+". "+IA" fait référence à l'utilisation de l'IA pour remplacer le travail humain dans une partie des tâches logiques relativement fortes et pas trop complexes. Bientôt, les entreprises entreront dans la phase suivante - "IA+", qui est en fait une reconstruction des capacités organisationnelles centrée sur l'IA.
Personnellement, je pense que le premier domaine où les entreprises passeront du "+IA" à "IA+" sera les ressources humaines.
Prenons un exemple concret, l'intelligence artificielle d'IBM est très profondément appliquée dans le domaine des ressources humaines, et la tâche d'ajustement automatique des salaires des employés est jugée et réalisée par l'intelligence artificielle. Cela signifie que le système d'évaluation traditionnel doit passer à un jugement des employés centré sur l'intelligence artificielle, où l'IA donne une proposition d'ajustement salarial basée sur des facteurs globaux tels que la compétitivité du marché de l'employé, ses compétences, son développement de carrière futur, ses performances passées, ainsi que son potentiel de développement. Le moment de la publication de cette proposition ne sera pas non plus limité par le cycle traditionnel d'ajustement des salaires. C'est comme avoir un "cerveau" omniscient, tout-puissant et particulièrement compréhensif des employés, qui personnalise la structure salariale et les avantages sociaux, ainsi que la courbe de promotion et d'apprentissage pour les employés.
CBR : Bien que l'augmentation des salaires soit certainement une bonne chose pour tout le monde, l'utilisation de l'IA pour aider à la prise de décision concernant l'ampleur des licenciements et la réduction globale des salaires ne deviendra-t-elle pas un scénario réellement adopté par de nombreuses entreprises ?
Dong Haijun : Je pense que la plupart des entreprises confrontées à des difficultés ne sont en réalité pas prêtes à utiliser l'IA.
Du point de vue opérationnel, les entreprises se divisent en quatre étapes : pilotage par l'organisation, pilotage par les processus, pilotage par les données, et finalement pilotage par l'intelligence artificielle. Ces quatre étapes ne peuvent être franchies, et la grande majorité des entreprises nationales en sont à la première étape, c'est-à-dire au stade du pilotage par l'organisation. Si on s'en tient au pilotage traditionnel par l'organisation, c'est-à-dire piloté par les fonctions et les responsabilités, il y aura certainement de nombreux cloisonnements entre les départements et des incohérences dans les données, et l'application de l'intelligence artificielle ne sera que rejetée par cette organisation. Si les processus d'augmentation des salaires de l'entreprise ne sont pas clairs et que les données ne sont pas complètes, comment peut-on confier le pouvoir de décision à l'intelligence artificielle ?
CBR : De nombreux PDG sont confrontés à des défis en termes d'effectifs, de culture d'entreprise et de gouvernance dans le processus de mise en œuvre et d'expansion de l'IA générative dans leur organisation. Ces défis sont-ils de tout nouveaux défis apportés par la nouvelle technologie ou des défis auxquels l'organisation était déjà confrontée, mais qui ont été "révélés" ou amplifiés avec l'arrivée de la nouvelle technologie ?
Dong Haijun : Ce sont probablement les deux.
Les nouveaux défis que l'IA générative apporte aux effectifs comprennent principalement trois aspects :
Premièrement, l'IA générative exige de nouveaux talents et compétences. Notre étude a révélé qu'actuellement, 51% des PDG interrogés dans le monde et 49% des PDG interrogés en Grande Chine déclarent recruter pour des postes liés à l'IA générative qui n'existaient pas en 2023.
Deuxièmement, l'IA générative créera plus d'emplois. Une proportion importante (47% et 49%) des PDG interrogés dans le monde et en Grande Chine s'attendent à réduire leurs effectifs en raison de l'IA générative, mais indiquent en même temps que le nombre d'emplois créés dépassera le nombre d'emplois disparus. En moyenne, les PDG interrogés dans le monde et en Grande Chine prévoient d'augmenter leurs effectifs d'environ 6% au cours des trois prochaines années.
Troisièmement, l'IA générative créera de nouvelles méthodes de travail. Pour tirer pleinement parti de la valeur de ces nouveaux postes, talents et compétences, les organisations doivent explorer les méthodes de travail du futur. Les organisations ne peuvent pas intégrer les talents du futur dans les modèles opérationnels du passé, elles doivent explorer de nouvelles façons de diviser le travail et de nouveaux modèles opérationnels.
Les talents et les capacités ont toujours été des défis importants pour les organisations, et le développement rapide de l'IA générative a amplifié le problème de la pénurie de nouveaux talents et de compétences. 53% des PDG interrogés dans le monde et 56% des PDG interrogés en Grande Chine déclarent s'efforcer de combler les lacunes dans les postes techniques clés, mais le problème de pénurie de talents ne sera probablement pas résolu à court terme. Les PDG interrogés dans le monde et en Grande Chine indiquent tous que 35% de leurs employés auront besoin d'une reconversion et d'une formation à de nouvelles compétences au cours des trois prochaines années, alors que ce pourcentage n'était que de 6% en 2021.
Pour que l'IA générative passe de l'amélioration de la productivité à l'innovation des modèles d'affaires, la technologie n'est pas le plus grand problème. Le plus grand problème est que tout le monde dans l'organisation utilise réellement l'IA générative, c'est-à-dire le défi de la culture d'entreprise, qui comprend principalement trois aspects :
Premièrement, le défi de la perception. Beaucoup de gens considèrent l'IA générative comme un outil qui va remplacer leur travail, plutôt qu'un outil qui peut soutenir leur travail et être utilisé à leur avantage, et ont donc une résistance intérieure à la nouvelle technologie. Si les employés comprennent comment cette technologie peut rendre leur travail plus facile et plus précieux, le taux d'adoption de l'IA générative pourrait augmenter considérablement.
Deuxièmement, le défi de l'adaptation et de la maîtrise des nouvelles technologies. 64% des PDG interrogés dans le monde et 66% des PDG interrogés en Grande Chine déclarent que leur organisation doit utiliser des technologies qui évoluent plus rapidement que la vitesse d'adaptation des employés, tandis que 61% des PDG interrogés dans le monde et 59% des PDG interrogés en Grande Chine déclarent qu'ils poussent leur organisation à adopter rapidement l'IA générative, ce qui met certaines personnes mal à l'aise. La plupart des PDG savent que pour tirer pleinement parti de l'IA générative, il faut développer la technologie et former le personnel dans des proportions égales.
Troisièmement, le défi de la transformation. Pour créer une culture d'accélération de la transformation dans l'organisation, 81% des PDG interrogés dans le monde et 84% des PDG interrogés en Grande Chine déclarent qu'inspirer l'équipe à adhérer à une vision commune peut produire de meilleurs résultats que de fournir des normes et des objectifs précis. Cependant, 37% des PDG interrogés dans le monde et 34% des PDG interrogés en Grande Chine admettent que les employés de leur organisation ne comprennent pas pleinement l'impact que les décisions stratégiques auront sur eux.
Les défis en matière de gouvernance font référence au fait qu'à mesure que de plus en plus de personnes dans différents domaines fonctionnels et à différents niveaux de l'organisation utilisent l'IA générative, l'organisation doit mettre en place des garde-fous de gouvernance complets pour garantir que les employés innovent dans un cadre sûr. 75% des PDG interrogés dans le monde et 84% des PDG interrogés en Grande Chine déclarent que sans un cadre de gouvernance efficace de l'IA dans l'organisation, il est impossible de parler d'IA digne de confiance, mais seulement 39% des PDG interrogés dans le monde et 38% des PDG interrogés en Grande Chine déclarent que leur organisation a actuellement mis en place un bon cadre de gouvernance pour l'IA générative.
02 Les PDG sont déterminés et optimistes, les cadres supérieurs hésitent
CBR : 70% des PDG interrogés déclarent que l'IA a apporté des avantages à l'ensemble de l'organisation, mais seulement 29% des autres cadres supérieurs interrogés pensent que leur organisation dispose de l'expertise interne nécessaire pour adopter l'IA. Quelle donnée révèle le mieux la vérité ? Pourquoi y a-t-il une telle "différence de température" au sein de l'organisation ?
Dong Haijun : En fait, ces deux données sont assez réelles, et cette grande "différence de température" est causée par la "différence de position", c'est-à-dire que la perspective et la vision sont différentes selon la position occupée dans l'organisation. Par rapport aux autres cadres supérieurs, les PDG se trouvent à un niveau élevé dans l'organisation, leur perspective est certainement plus large et leur vision certainement plus lointaine. Les autres cadres supérieurs se concentrent sur leurs propres domaines fonctionnels, leur perspective est plus verticale et leur vision plus étroite.