La façon dont je vois la plupart des organisations déployer l’IA ressemble plus à une farce qu’à une stratégie. S’il était transformé en film, les critiques diraient que c’est incroyable. Personne ne pourrait être aussi stupide.
Pourtant, nous y sommes. Et ce qui rend les choses encore plus frustrantes, c’est que nous sommes déjà venus ici.
En 2014, j’ai écrit un livre pour Smashing Magazine intitulé Adaptation numériqueexaminer les erreurs commises dans la manière dont les organisations abordent la transformation numérique et ce qu’elles devraient faire à la place. Les similitudes entre hier et aujourd’hui sont frappantes.
Donc, dans cet article, je veux revenir sur Adaptation numérique et voyez comment les leçons de ce livre s’appliquent à l’ère de l’IA et ce que nous pouvons apprendre du passé pour nous aider à relever les défis de l’IA d’aujourd’hui.
La plus grande erreur, à l’époque comme aujourd’hui, est de considérer chacun d’eux comme un défi technologique.
C’est une question de personnes, pas de technologie
Bien sûr, la transformation numérique et l’IA sont toutes deux des avancées technologiques, et oui, un certain niveau de mise en œuvre technologique est nécessaire. Mais ce n’est que la pointe d’un très gros iceberg.
En pleine ère de transformation numérique, les services informatiques déployaient des CMS, des systèmes CRM, des intranets, etc. Pendant ce temps, du côté des clients, les organisations déployaient des sites Web, des applications et des solutions de personnalisation. Mais ils n’accordaient presque aucune importance à comment les gens allaient utiliser ces systèmes.
Les systèmes internes étaient difficiles à utiliser et les clients ne se souciaient pas de ce qui était construit ou voulaient quelque chose de complètement différent.
La même chose se produit avec l’IA. La haute direction adhère au battage médiatique et les équipes informatiques déploient les licences Copilot Studio dans toute l’entreprise et considèrent le travail accompli. Bien sûr, il existe un peu de formation générique à l’échelle de l’organisation, mais c’est tout.
Comme avant, le personnel se demande quoi faire avec ces nouveaux systèmes et se sent sous pression pour les utiliser et produire des résultats.
Les organisations doivent reconnaître que l’IA est un changement culturel autant que technologieet ce changement a d’énormes implications pour leur personnel.
Après tout, cette fois-ci, c’est encore pire, car cette fois-ci, les salariés craignent pour leur emploi. Ils ont lu les mêmes gros titres que vous, et aucune promesse de la part de la haute direction ne les aidera à se sentir mieux.
Pourquoi le personnel voudrait-il adopter l’IA ?
Je veux dire, pensez-y du point de vue d’un membre du personnel. L’IA ne leur apporte que très peu de choses personnellement, même en mettant de côté le fait que la direction envisage peut-être de l’utiliser pour les remplacer.
La principale raison pour laquelle la haute direction est enthousiasmée par l’IA est qu’elle offre des avantages supplémentaires. productivité. Les gens peuvent faire plus en moins de temps. Mais cela ne profite pas au personnel. Ils sont toujours tenus de travailler de 9h à 17h, mais on attend désormais d’eux qu’ils en fassent davantage dans le même temps. Ils ne récupèrent pas de temps et ne sont pas payés davantage, alors pourquoi adopteraient-ils l’IA ?
Ainsi, avant de demander au personnel d’adopter l’IA, les organisations doivent se demander comment elles comptent y parvenir. motiver eux de le faire.
Une stratégie consiste à aider le personnel à identifier les parties de leur travail qu’ils détestent et comment l’IA peut les aider à accomplir ces tâches plus rapidement et moins péniblement. Les gens ont tendance à être beaucoup plus réceptifs au changement lorsqu’il est présenté comme un changement. possibilité d’améliorer leur vie professionnelle.
Mais cela ne devrait être qu’un début. Les organisations devront peut-être envisager d’inciter le personnel à adopter l’IA en termes d’évolution de carrière, de rémunération ou de réduction des heures de travail.
Le personnel a besoin de temps et de soutien pour adopter l’IA
De plus, adopter l’IA n’est pas une tâche simple. Cela implique de remettre en question toutes les pratiques de travail qu’ils ont construites au fil des décennies (dans certains cas). Toutes ces connaissances procédurales doivent être reconstruites. C’est beaucoup demander à quiconque, même dans les meilleures circonstances, et la plupart des employés ne se trouvent pas dans les meilleures circonstances.
La plupart sont surmenés et ont du mal à rester en tête de leur liste de choses à faire. Ils n’ont pas le temps de s’asseoir, d’apprendre un nouvel outil et de comprendre comment il s’intègre dans leur flux de travail.
Cela ne prend pas seulement du temps. Il faut aussi beaucoup de considération et expérimentation. Il ne suffit pas d’envoyer un collaborateur suivre une formation et d’attendre de lui qu’il soit capable d’utiliser l’IA à son plein potentiel.
Au minimum, le personnel a besoin d’une formation spécifique à son rôle, comme la formation en IA que je dispense aux équipes UX. Mais les organisations devraient aller encore plus loin.
Ils doivent développer des programmes de formation sophistiqués qui aident le personnel des différents départements à comprendre comment utiliser l’IA dans leurs rôles spécifiques. Ils ont besoin d’un soutien continu et de temps pour expérimenter l’IA afin de trouver les meilleures façons de l’utiliser.
Mais une formation formelle ne vous mènera pas loin. D’après mon expérience, le soutien le plus efficace vient de collèguesc’est pourquoi je commencerais par les enthousiastes plutôt que par les résistants. Chaque organisation compte une poignée de personnes qui expérimentent déjà l’IA, souvent sans que personne ne le leur demande. Rassemblez ces personnes, donnez-leur le temps et l’espace pour partager ce qui fonctionne pour elles et laissez leur enthousiasme se propager à tout le monde.
J’ai également vu ce travail à l’ère de la transformation numérique. Dans Adaptation numériqueJ’ai décrit une conférence interne au cours de laquelle le personnel a montré à ses collègues ce qu’ils avaient construit, et cela a fait plus en termes d’adoption que n’importe quel mémo venant d’en haut. Les gens sont beaucoup plus susceptibles d’essayer quelque chose lorsqu’ils voient un collègue occupant un poste similaire l’utiliser avec succès que lorsque la haute direction le leur demande.
Plutôt que d’essayer de convaincre d’abord le personnel le plus résistant, les organisations devraient trouver les personnes qui expérimentent déjà l’IA, leur donner le temps de partager ce qu’elles ont appris et laisser la preuve sociale faire le gros du travail.
Malheureusement, l’expérimentation comporte un gros inconvénient… des erreurs seront commises.
Il doit être sûr d’échouer
Pour être honnête, de nombreuses organisations ont une culture de la peur où les erreurs sont considérées comme un signe d’incompétence. Cependant, de par sa nature même, l’apprentissage d’un nouvel outil comme l’IA impliquera de commettre des erreurs, ce qui peut constituer un obstacle majeur à son adoption.
J’ai vu cela à l’ère de la transformation numérique. La haute direction exigeait une transformation numérique et était désorientée si elle ne se produisait pas.
Ce qu’ils n’ont pas réalisé, c’est qu’ils envoyaient des messages contradictoires au personnel. Bien sûr, ils réclamaient une transformation numérique, mais ils exigeaient toujours que les mêmes indicateurs de performance clés (KPI) soient respectés, et ils signalaient toujours toute erreur dans leurs évaluations annuelles.
Il y avait pas de place pour échouercar la pression pour livrer était implacable.
Cette fois-ci, cela semble être encore pire. J’entends des histoires d’horreur selon lesquelles le personnel a été réprimandé pour avoir utilisé trop de jetons quelques semaines seulement après avoir été invité à adopter l’IA. Ou encore, le personnel se fait tellement sermonner sur ce qu’il devrait ou ne devrait pas faire avec l’IA qu’il a peur d’essayer quoi que ce soit. Il est plus sûr de faire ce qu’ils ont toujours fait.
Si la direction veut que le personnel adopte l’IA, elle doit alors faire en sorte que le personnel n’hésitez pas à expérimenter. Ils doivent ajuster les KPI, changer la façon dont le personnel est évalué et assouplir une partie de la gouvernance pendant que le personnel apprend.
Gérer la gouvernance avec soin
Écoute, je comprends. L’IA ne peut pas être déployée sans une certaine gouvernance, mais encore une fois, il s’agit d’un domaine que les organisations ont généralement mal géré.
En pleine transformation numérique, soit la gouvernance serait inexistante, soit elle serait si stricte qu’elle étoufferait l’innovation, et malheureusement, je vois le même schéma émerger avec l’adoption de l’IA.
Le personnel a besoin d’une certaine gouvernance pour l’aider à savoir où il en est. Cela les aide à comprendre ce que l’on attend d’eux et ce qu’ils peuvent et ne peuvent pas faire.
Mais trop souvent, les organisations ont été si strictes qu’il est plus facile de ne rien faire du tout. Des pages d’instructions sur ce que les gens devraient et ne devraient pas partager avec l’IA créent ce sentiment de peur que j’ai mentionné plus tôt.
Les organisations ont besoin d’un petit ensemble de principes qui pourraient tenir sur une poignée d’affiches, similaires aux principes de conception de gov.uk. Au-delà de cela, ils doivent faire preuve d’un certain degré de confiance envers leur personnel et faire preuve de bon sens.
Bien sûr, des erreurs seront commises, mais c’est le coût du changement, et les organisations doivent donc l’accepter et faire ce qu’elles peuvent pour atténuer cela dans la manière dont elles déploient la technologie.
Déploiement technologique adaptatif
Cela dit, les organisations devront être prudentes dans la manière dont elles déploient l’IA d’un point de vue informatique. Une fois de plus, il est facile de tout verrouiller et d’étouffer l’adoption de l’IA.
Encore une fois, c’est quelque chose que j’ai souligné en 2014 avec la transformation numérique. Les équipes informatiques surchargées choisissaient un ensemble de technologies et les déployaient à l’échelle de l’organisation, souvent avec peu ou pas de consultation avec les personnes qui les utiliseraient. Tout ce qui ne faisait pas partie de cet ensemble de technologies devait passer par un processus d’approbation complexe, impliquant normalement un comité directeur. Le résultat a été un rythme de changement glacial qui a été l’un des principaux facteurs contribuant au taux d’échec des projets de transformation numérique.
Aujourd’hui, nous constatons la même chose. Les équipes informatiques optent pour un outil comme Copilot et y mettent un terme, mais cela échoue souvent.
Prenons, par exemple, une équipe UX avec laquelle je travaille actuellement. La direction s’efforce d’adopter l’IA, et l’équipe est enthousiasmée par le potentiel de création d’un référentiel de recherche alimenté par l’IA et même de personnages IA. Cela ressemble à une merveilleuse étude de cas sur l’adoption de l’IA, avec une direction enthousiaste, une équipe enthousiaste et des idées innovantes.
Malheureusement, la réalité est que rien ne se passe parce que Copilot ne peut pas concrétiser la vision de l’équipe, et ils sont donc actuellement enlisés dans la bureaucratie alors qu’ils tentent de persuader le groupe de pilotage de l’IA qu’ils doivent utiliser un ensemble d’outils différent. Naturellement, l’enthousiasme de l’équipe diminue. Pourquoi s’embêter ?
Et cette équipe est l’une des plus patientes. Dans de nombreuses organisations, le personnel n’attend pas du tout le groupe de pilotage. Tout comme nous avons vu l’informatique fantôme à l’ère de la transformation numérique, avec des gens s’inscrivant à Dropbox et Google Docs parce que les outils officiels ne pouvaient pas faire ce dont ils avaient besoin, nous voyons aujourd’hui l’IA fantôme. Lorsque l’outil d’IA interne ne permet pas aux gens de faire leur travail, ils ouvrent un compte personnel ChatGPT ou Claude sur leur téléphone ou leur ordinateur portable personnel et s’y mettent.
C’est bien plus dangereux que le problème que les restrictions étaient censées prévenir. Les données de l’entreprise se retrouvent dans des outils sur lesquels l’organisation n’a aucun contrôle, sans aucune surveillance ni aucune trace de ce qui a été partagé. En essayant de tout verrouiller, les organisations finissent par repousser le risque là où elles ne le voient pas.
La réaction instinctive est de sévir avec des politiques plus strictes, des sites Web bloqués et des avertissements concernant des mesures disciplinaires. Mais cela fonctionne rarement, et cela pousse le comportement encore plus clandestin. Shadow AI est un symptômeet utile, car il montre exactement où les outils officiels ne sont pas à la hauteur.
Au lieu d’essayer d’éradiquer l’IA fantôme, les organisations devraient en tirer des leçons. Discutez avec le personnel de la raison pour laquelle ils utilisent leurs comptes personnels et de ce qu’ils estiment ne pas pouvoir faire avec l’IA qui leur a été fournie, puis utilisez-la pour façonner ce qui sera déployé ensuite.
Écoutez, je comprends le coût d’une pile technologique désordonnée et incontrôlable. Ce n’est pas idéal. Cependant, au début de l’adoption, nous devrons peut-être vivre avec un peu de chaos pendant que les gens explorent les limites de ce qui est possible et élaborent des cas d’utilisation courants.
Les organisations doivent permettre au personnel d’explorer différentes utilisations de l’IA et même différentes applications d’IA pour trouver ce qui répond à leurs besoins spécifiques dans leurs rôles spécifiques. Ils peuvent toujours commencer à verrouiller les choses plus tard, à mesure que les véritables besoins organisationnels deviennent plus clairs.
Une période dangereuse
J’admets que tout cela semble dangereux pour certaines organisations. Ils veulent contrôler le processus d’adoption de l’IA de manière centralisée et s’assurer que tout se passe bien. Je comprends cela. Mais le changement comporte un certain degré de risque, et le risque d’avancer trop lentement est plus grand que le risque d’avancer trop vite.
Cependant, le danger est encore plus grand lorsque les organisations considèrent cela comme un défi technologique et négligent l’aspect humain des choses. L’adoption de l’IA ne consiste pas simplement à déployer de nouvelles technologies. Tout comme la transformation numérique, il s’agit personnes, cultureet gestion du changement. Plus tôt les organisations prendront conscience de l’ampleur de ce à quoi elles sont confrontées, mieux ce sera.
(ouais)
