Repenser la productivité à l’ère de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) peut-elle étancher une sécheresse de productivité qui dure des années?
Les dirigeants pensent ainsi : Plus de la moitié croient que l’IA et l’automatisation alimenteront une augmentation de productivité de 10 à 30 % dans leurs entreprises au cours des trois prochaines années, et deux personnes sur cinq s’attendent à des gains stupéfiants de plus de 30 %, notamment dans les soins de santé, l’assurance, le transport et la logistique. Mais malgré les progrès que peut apporter l’amélioration de l’équipe humain-machine, l’équation de productivité est très complexe.
L’histoire montre que la résolution d’une hausse de productivité nécessite plus que des investissements dans de nouvelles technologies ou des réductions continues des effectifs. Alors que le monde du travail change et que l’incertitude devient la norme,* l’atteinte et le maintien des gains de productivité nécessitent de repenser la façon dont nous concevons le travail, stimulons de nouveaux flux de travail, gérons les transitions de la main-d’œuvre et mesurons la valeur sous toutes ses formes.
Dans la plupart des cas, les employés et la haute direction s’entendent sur ce qui réduit la productivité. Nous savons que le travail achalandé est en tête de liste; les interruptions, la mauvaise structure organisationnelle et le stress sont également parmi les cinq premiers pour les deux groupes. Mais bien qu’une charge de travail non durable soit le quatrième élément le plus élevé pour les employés, elle est beaucoup plus loin dans la liste pour les cadres (à #9). De même, la difficulté à trouver les bonnes informations se classe plus haut pour la haute direction (#2) que pour les employés (#6). Les outils et les solutions alimentés par l’IA peuvent certainement aider à réinitialiser le travail et nos habitudes de travail pour apaiser ces préoccupations.
Peu importe ce qui le bloque, la productivité devient de plus en plus intangible et l’équation pour la mesurer n’est plus adaptée à l’usage. Même si l’évolution de notre économie entraîne des changements majeurs dans l’endroit où le travail est effectué et ce qui ajoute de la valeur, l’IA et les nouveaux modèles de travail offrent de nouvelles façons de créer cette valeur au-delà des équivalents temps plein (ETP). Pourtant, l’acceptation de ces occasions nécessite des perspectives sur les personnes au-delà des titres de poste, et les mesures d’aujourd’hui ne saisissent pas l’impact réel des personnes sur la productivité.
Les modèles de talents d’aujourd’hui sont guidés par des vues linéaires de la productivité qui ont tendance à mettre un ETP en garde dans un rôle et à les y laisser. L’étude Tendances mondiales en talents 2024 de Mercer révèle que trois cadres sur cinq (63 %) veulent couper des emplois et non des personnes à l’ère de l’IA, mais ils manquent souvent de connaissances sur les talents pour prendre les décisions nécessaires.
Étant donné que les gains promis par la mise en œuvre de la technologie ne se concrétisent souvent pas, les défis liés à la mesure de la productivité deviennent encore plus importants. Maintenant que l’IA perturbe le travail des cols bleus et blancs, les cadres font face à une inquiétude difficile quant aux investissements qu’ils ont faits et aux décisions à venir. Plus d’un tiers des ressources humaines (RH) (34 %) s’inquiètent d’une hausse insuffisante de la productivité due à l’IA et à l’automatisation, et les employés sont également préoccupés, notamment par ce que l’augmentation des attentes en matière de productivité signifiera pour leurs charges de travail quotidiennes. Avant de pouvoir réaliser le plein potentiel de l’IA générative (IA de génération) et d’autres innovations, nous devons déterminer si notre culture, nos mesures, notre conception de travail et notre gouvernance bloqueront ou déverrouilleront les gains quantifiables des investissements technologiques.
Évolution de l’équation de productivité
Des moteurs à vapeur à l’IA, le décalage entre les percées technologiques et les gains de productivité montre que le retour sur investissement (RCI) ne se fait pas du jour au lendemain. Avec le paradoxe de Solow* du 20e siècle, la puissance informatique a explosé alors que la productivité stagnait. Ensuite, dans les années 1990, la production de main-d’œuvre a rattrapé, bien que ce soit principalement dans quelques secteurs aux États-Unis. Cela suggère que certaines économies et politiques sont mieux positionnées pour s’adapter au changement et que les effets de l’innovation technologique ne sont pas répartis uniformément dans le monde entier.
Notre étude Tendances mondiales en talents 2024 a révélé que les opinions des dirigeants sur la productivité varient selon l’industrie :
- Les employeurs dans les domaines des produits chimiques, des services professionnels, de la technologie, du transport et de la logistique sont en tête de la repense de la productivité basée sur l’IA et de nouvelles façons de travailler. La construction, l’énergie et la vente au détail ne font que commencer leur parcours.
- Dans leurs efforts pour stimuler la productivité, les entreprises de médias et de communications sont les plus susceptibles de tenir compte de la santé mentale et du bien-être des employés.
- Les secteurs de la fabrication et de l’automobile sont les plus susceptibles de mesurer la productivité par intrants (par exemple, les heures travaillées) et extrants (comme les ventes ou les marchandises produites), respectivement.
- Les dirigeants des soins de santé sont les plus susceptibles de s’inquiéter que la façon dont ils mesurent la productivité ne saisisse pas entièrement la valeur réelle que les travailleurs offrent.
Un changement qui n’a pas encore été reconnu est le changement vers un travail plus axé sur les connaissances et relationnel, qui ne s’aligne pas toujours sur les mesures traditionnelle intrants-extrants pour mesurer la productivité. Les outils de surveillance peuvent aider à évaluer ces efforts de manière plus objective, mais ils sont moins aptes à évaluer des domaines tels que le réseautage interne, le perfectionnement du personnel, l’agilité des talents, la création de la marque et l’innovation, qui peuvent tous avoir un impact exponentiel sur l’entreprise. Les organisations qui réduisent leurs rôles dans ces domaines vitaux pour des gains à court terme pourraient faire face à une perte de productivité nette à long terme.
Sans mesures plus complètes et en temps réel, d’autres facteurs, comme la politique, l’occupation, le présentéisme et l’accent mis sur le quoi mais pas sur le comment — sont souvent utilisés comme mandataires pour la valeur que les individus apportent. La priorisation de ces domaines sans une évaluation complète de leur impact peut bloquer ou même inverser la croissance. Trop de « travail à faible valeur ajoutée » a été signalé comme le principal drain de productivité par plus de deux cadres sur cinq (46 %) et employés (42 %) en 2024.
Étant donné que 82 % de la main-d’œuvre se sent à risque d’épuisement professionnel cette année, une suraccentuation sur les gains de productivité à court terme pourrait rapidement devenir un jeu de somme nulle. La tension financière est le principal facteur de risque d’épuisement professionnel chez les employés qui passent environ six heures de travail par mois à se soucier de l’argent. Cela suggère que l’éducation de la main-d’œuvre sur la stabilité financière pourrait entraîner une augmentation de la productivité en termes d’économie de temps. Mais avec l’épuisement et la charge de travail qui alimentent également les préoccupations liées à l’épuisement professionnel cette année, la productivité à long terme pourrait être encore entravée par l’absentéisme et les congés de maladie prolongés.
En plus de ces préoccupations, on craint que l’adoption de l’IA entraîne des attentes plus élevées en matière de productivité. Et si les employés se sentent poussés trop loin, ils sont plus susceptibles de se syndiquer dans l’espoir de meilleures récompenses et conditions de travail (31 % des dirigeants des RH croient que ce sera un défi majeur cette année). Les employeurs qui espèrent voir une augmentation de productivité de l’IA pourraient envisager de répondre aux préoccupations des employés de manière proactive avant que les syndicats ou les négociations collectives ne puissent ébranler les rendements.
La bonne nouvelle est que plus de cadres que jamais sont tenus responsables des mesures de résultats telles que la santé et le bien-être des travailleurs (50 %), le respect des normes du Forum économique mondial sur le travail positif* (43 %) et l’engagement des employés (40 %), par opposition aux balayages de badges et à d’autres intrants. Investir dans ces domaines est essentiel pour stimuler une croissance durable à long terme.
Certains de ces efforts centrés sur les personnes n’ont pas encore pénétré l’organisation malgré les préoccupations concernant l’épuisement professionnel. Quarante-cinq pour cent des cadres supérieurs déclarent investir dans des outils pour surveiller la productivité des employés au cours des trois dernières années, et plus de la moitié (56 %) prévoient le faire en 2024. Un mot de prudence : Rien n’altère plus la créativité et l’innovation que de se sentir microgéré et étroitement surveillé. Une plus grande attention est souvent nécessaire concernant ce que ces outils mesurent réellement et la façon dont les données sont utilisées pour évaluer les contributions des travailleurs.
Réinitialisation des habitudes qui dépassent leurs dates de vente
Il est clair que nos mesures de productivité et nos mesures doivent être mises à niveau. Les dirigeants des RH prévoient que la hausse des coûts de main-d’œuvre sera le plus grand défi de main-d’œuvre en 2024, et un cadre sur trois note que l’IA les incite à repenser la façon dont ils mesurent la productivité aujourd’hui.
Les entreprises qui adoptent une vision étroite de la productivité pourraient mal calculer le rendement réel de l’investissement sur leurs dépenses de main-d’œuvre et réagir en réduisant la mauvaise proportion des effectifs. Même aujourd’hui, les RH croient que les réductions des effectifs affecteront environ 20 % de la main-d’œuvre cette année. En détournant l’attention des ETP et en se concentrant sur les besoins futurs en matière de compétences, les employeurs peuvent commencer à faire évoluer le dialogue, des emplois et de la productivité aux compétences et au potentiel. Cette approche a de meilleures chances de protéger la productivité future.
Dans un contexte de demande fluctuante, ce qui crée de la valeur aujourd’hui n’est pas susceptible de faire bouger l’aiguille demain, du moins pas suffisamment. Les travailleurs signalent qu’ils passent maintenant 34 % de leur temps sur des tâches banales ou répétitives qui sont mûres pour l’automatisation. Une façon de maintenir une productivité élevée est de supprimer le travail de faible valeur des plaques des ETP et de le réaffecter à un mélange d’automatisation et de bassins de talents alternatifs. Ce type d’exercice de conception de travail rapporte déjà des dividendes (un dirigeant des RH sur trois rapporte des gains de productivité découlant de ces efforts). Cependant, il ne s’agit pas d’une solution à action unique. Il faudra probablement des examens et des ajustements constants pour suivre le rythme des demandes changeantes.
Alors que le travail devient plus dynamique et que nous sommes confrontés aux problèmes de pénurie de talents (une préoccupation chez environ la moitié des cadres), il y a un besoin croissant de talents pour devenir une ressource d’entreprise, et non des actifs du service ou des titulaires d’emplois fixes. Ceux qui dirigent la charge ici sont déjà en train de déterminer quels emplois doivent vraiment être corrigés ou dédiés et lesquels peuvent avoir une flexibilité partielle ou totale dans leurs activités, permettant ainsi efficacement à plus de talents (ou d’actifs de productivité latents) de se diriger vers l’endroit où la demande de travail émerge.
La refonte de l’emploi, bien sûr, n’est que la moitié de l’équation. Nous sommes également confrontés à la nécessité de trouver un profil de talents différent et d’avoir de meilleures connaissances sur les compétences et le potentiel des travailleurs. Mais même avec l’amélioration de la science des talents en place, il est très évident que des descriptions de poste statiques et des mesures de gestion du rendement rigides ne répondront probablement pas au moment présent.
Alors que nous entamons cette transformation, nous devons également réfléchir à la façon dont les différents segments de la main-d’œuvre s’adaptent et prospèrent. En moyenne, les hommes passent plus de temps aujourd’hui que les femmes sur des efforts qui élargissent leurs compétences, comme des activités créatives et des concerts internes. Si nous n’incitons pas systématiquement tous les travailleurs à saisir ces occasions, ce déséquilibre aura un impact négatif sur les perspectives de carrière futures, en particulier dans les organisations qui se tournent vers des modèles de talents axés sur les compétences ou qui s’appuient davantage sur l’IA pour distribuer le travail.
Alors, où allons-nous à partir d’ici?
Résoudre l’équation de productivité
La quantification de la productivité est plus simple dans certains rôles que dans d’autres. Il est facile de saisir l’impact d’un vendeur sur les résultats ou de compter le nombre d’unités qu’un travailleur d’usine produit par heure. Les gestionnaires peuvent suivre ces mesures aujourd’hui sans investissement énorme.
D’autres fonctions, en particulier celles de l’arrière-guichet et celles des connaissances, comme le marketing et les RH, ont un impact moins tangible sur la productivité. Il peut être difficile de tenir pleinement compte de la véritable valeur que ces rôles apportent à l’organisation. Les modalités de travail flexibles ont exacerbé le problème. Dans les cabinets qui encouragent une plus grande présence sur place cette année, 28 % des dirigeants des RH mentionnent des difficultés à gérer les équipes hybrides et à distance.
Investir dans une compréhension holistique de la productivité à l’échelle de l’entreprise alimentera une gestion du rendement plus efficace et une planification plus éclairée de la main-d’œuvre. Cette perspective peut aider à déterminer ce qui augmente la productivité et même à aborder ce qui empêche les travailleurs d’atteindre leur plein potentiel.
Les humains et l’IA excellent dans différentes choses : la première dans l’empathie, la stratégie et le contexte socioculturel, la dernière dans l’analyse, l’automatisation et la création de contenu en vrac. Les employeurs peuvent tirer parti de ces forces pour stimuler la productivité grâce à la conception du travail : déconstruire les emplois en tâches, redéployer ces tâches dans le mélange optimal de talents et d’automatisation, et reconstruire le travail en de nouvelles fonctions et de nouveaux flux de travail en conséquence. Les outils de conception de travail modernes peuvent soutenir ce processus à grande échelle.
De plus, alors que Gen AI démocratise les connaissances et la créativité, elle réduit également les primes de compétences coûteuses en rendant le travail plus accessible à plus de personnes. Cela donne aux employeurs un avantage pour répondre aux pénuries de talents et de compétences. Les organisations qui adoptent des compétences supérieures, des modalités de travail flexibles et des modèles de travail axés sur les compétences seront bien placées pour récolter les bénéfices de la productivité alimentée par l’IA.
Garder l’approvisionnement en talents correspondant à la demande peut améliorer la productivité en réduisant les coûts de main-d’œuvre. Les employeurs qui ont des modèles de talents plus réactifs ont souvent recours à des stratégies d’achat et d’emprunt de talents coûteuses, à des frénésies d’embauche désespérées et à des réductions douloureuses pour égaliser la main-d’œuvre. Cette approche peut freiner les évaluations des entreprises, car huit investisseurs sur dix considèrent les mises à pied de routine comme un signal d’alarme.
Le rôle de la direction en tant que stratège en chef n’a jamais été aussi important. Il faut des stratégies sophistiquées, axées sur les données et proactives pour prédire la demande et adapter la capacité en conséquence. Cela nécessite une réflexion stratégique plus approfondie et une meilleure intégration de l’IA, des analyses, des intervenants et des stratégies de production de rapports.
Heureusement, l’IA de la génération libère plus de temps pour évaluer et optimiser la productivité au niveau de l’entreprise. Les cadres supérieurs et les RH peuvent utiliser la planification stratégique moderne de la main-d’œuvre avec des tableaux de bord et des superpositions de compétences en temps réel pour modéliser différents scénarios et optimiser leurs stratégies en matière de personnel en fonction des compétences et de la capacité réelles nécessaires, pas seulement des ETP.
Comme nous l’avons mentionné précédemment, il est difficile d’évaluer la productivité d’une manière qui tient compte des contributions individuelles.
Commencez par redéfinir les résultats et l’impact qu’un travail doit apporter et ce à quoi ressemble un « bon » rendement par rapport à un « excellent » rendement. Associez cela à des idées claires sur les compétences essentielles et la pertinence croissante, et sur la façon dont les employés s’associent. Non seulement cela aide les dirigeants à éviter de prendre de mauvaises décisions en matière de talents au niveau individuel, mais cela aide également les employés à diriger leurs efforts d’apprentissage vers les domaines qui ont une valeur future pour l’entreprise.
Cette approche exige des renseignements efficaces sur les talents de chaque travailleur – leurs compétences non techniques, leurs compétences techniques (un dirigeant des RH sur trois les évalue aujourd’hui pour les marchés des talents) et ce qui les motive – et une taxonomie des compétences robustes liée aux emplois. La productivité se multiplie lorsque les emplois des employés correspondent à leurs motivations, et les pratiques d’évaluation axées sur l’IA aident déjà à fournir ces idées à grande échelle.
L’intelligence amplifiée est une occasion qui incite à repenser la productivité : la puissance de l’IA de la génération pour faciliter des résultats de meilleure qualité et une meilleure prise de décision. Même si le ratio heures par rapport au budget demeure le même pour un utilisateur d’IA de génération, son expertise et sa qualité de travail accrues peuvent en fin de compte générer une augmentation des revenus et un avantage concurrentiel pour l’entreprise. Cette occasion permet aux entreprises de redéfinir l’expérience ou l’ancienneté nécessaire pour certains rôles.
De nombreuses entreprises explorent des modèles linguistiques de grande envergure (LLM) et des outils d’IA de génération pour améliorer la productivité, en particulier dans l’analyse des données (46 %), pour améliorer la prise de décision (43 %) et pour développer de nouvelles offres commerciales (40 %). Mais voici le piège : presque tout le monde l’est aussi. Quelque chose d’aussi commode et largement disponible que ChatGPT peut aider à égaliser les règles du jeu pour tous les concurrents, mais cela ne fournira pas d’avantage concurrentiel durable à moins d’être combiné à des voix humaines et des formations diversifiées sur la façon de travailler ensemble.
L’autre défi est que la production réelle de la main-d’œuvre aujourd’hui est souvent une question d’efforts collectifs, de collaboration améliorée par l’IA et de pratiques commerciales durables à plus grande échelle. À l’avenir, les mesures du rendement des travailleurs et même de l’employabilité peuvent comprendre l’apprentissage de compétences futures et la réceptivité aux nouvelles technologies ainsi que leur capacité à collaborer entre les fuseaux horaires, les cultures et les structures organisationnelles pour offrir de la valeur. Cette tendance exige un changement dans la façon dont nous développons les compétences des dirigeants et des évaluations plus efficaces de la préparation numérique des employés. Il faut également encourager le passage à des pratiques de travail plus axées sur le numérique et plus inclusives.
À mesure que l’IA prend de l’ampleur, attendez-vous à ce que les entreprises se différencient en l’utilisant pour bâtir et habiliter des équipes diversifiées. Voici quelques occasions :
- Bâtir des équipes diversifiées et bien équilibrées — L’IA peut analyser les données des employés et identifier les personnes qui pourraient bien travailler ensemble en fonction de compétences complémentaires, d’expériences et d’autres indicateurs convenus.
- Favoriser la littératie numérique à l’échelle de l’entreprise – Les compétences numériques et les niveaux de confort varient d’une main-d’œuvre à l’autre. Éduquez vos employés sur les nouvelles technologies, les bonnes habitudes en matière de données et le développement d’un état d’esprit axé sur le risque pour maximiser les gains potentiels.
- Utilisation de l’IA pour alimenter la prédiction — C’est quelque chose que seulement 21 % des entreprises font aujourd’hui. L’IA peut aider à prédire la demande de travail, mais aussi à identifier la capacité latente dans le système et les drains d’énergie à l’horizon.
- Nommer des ambassadeurs numériques — Être axé sur le numérique est un voyage, pas une destination. Identifiez les personnes ou les équipes qui défendront durablement la productivité alimentée par l’IA et les nouvelles façons de travailler.
L’avenir est centré sur l’humain et axé sur la technologie
L’élément humain est peut-être la partie la plus vitale et la plus négligée de l’équation de productivité d’aujourd’hui. Seulement 37 % des travailleurs sont d’accord pour dire que leur entreprise est douée pour communiquer comment l’IA et/ou l’automatisation amélioreront leur façon de travailler. Les entreprises qui expliquent comment l’IA profite à leur main-d’œuvre se distingueront en tant qu’employeurs de choix.
Les gens sont une ressource limitée; entre le déclin de la satisfaction au travail et un risque plus élevé que jamais d’épuisement professionnel des employés, les appels séculaires à travailler plus fort et plus rapidement ne suffisent pas. Il existe une meilleure façon de relancer la productivité, et elle exige de l’IA, mais pour faire des progrès durables, les principaux employeurs répondront à l’appel pour régir l’IA de manière responsable et distribuer les gains de manière égale. Il est temps de remanier intentionnellement le travail et de mettre à niveau les mesures qui accordent délibérément une prime à la productivité et bien-être.
Chef de l’analyse et des stratégies de la main-d’œuvre, Mercer