L'IA pourrait rendre ces emplois communs plus productifs sans sacrifier la qualité
Une étude de la main-d'œuvre du Chili constate que l'IA pourrait « accélérer » près de la moitié des tâches effectuées par les 100 emplois les plus courants du pays.
L'IA générative a été présentée comme un grand niveleur – un moyen d'augmenter la productivité, la baisse des formalités administratives et le travail occupé et les lacunes de compétences étroites. Une nouvelle étude de Gabriel Weintraub, professeur d'opérations, d'informations et de technologie à la Stanford Graduate School of Business, quantifie les avantages potentiels du Genai et quels emplois sont les mieux adaptés à un boost d'IA.
En examinant la main-d'œuvre du Chili, l'étude révèle que près de la moitié des tâches effectuées par les 100 emplois les plus courantes du pays pourraient être « accélérées » en utilisant Genai, c'est-à-dire terminée beaucoup plus rapidement sans compromettre la qualité.
« Bien qu'il y ait de réelles préoccupations concernant l'impact de Genai sur la main-d'œuvre, il y a aussi une opportunité majeure », explique Weintraub. « Genai peut accélérer les tâches de routine et travailler aux côtés des humains, permettant aux gens de se concentrer sur le travail de plus grande valeur. »
Le document est publié sur le SSRN serveur de préimprimée.
L'étude révèle que 80% des travailleurs chiliens sont dans des emplois où le Genai pourrait accélérer au moins 30% de leurs tâches. La valeur équivalente aux salaires du temps qui pourrait être économisé s'élève à près de 12% du produit intérieur brut du Chili.
« La quantité de cela est réalisable dépend vraiment de la façon dont nous profitons de cette opportunité », explique Weintraub. « Cela se résume à la mise en œuvre, à la formation et aux bonnes politiques – et beaucoup d'entre eux doivent être en place maintenant. »
L'étude a été co-écrite par Victor Morales, directeur de la recherche au Chili National Center for Artificial Intelligence; Alvaro Soto, la tête du centre; et Juan Eduardo Carmach, directeur du développement à Sofofa, une fédération chilienne du commerce.
Plutôt que de se concentrer sur les titres d'emploi, la recherche utilise les données collectées par Workhelix pour évaluer l'impact de l'IA en décomposant le travail en tâches spécifiques. Chaque tâche est ensuite notée en fonction de l'efficacité de l'IA génératrice qui peut réduire son temps d'achèvement d'au moins 50% sans compromettre la qualité. Le résultat est ce que les chercheurs appellent une «opportunité d'accélération», une mesure de la part d'un emploi pour être rendu plus efficace avec les outils d'IA actuels.
Quels emplois sont prêts pour Ai
L'augmentation moyenne de l'efficacité AI-Boosted dans tous les rôles est de 48%. Certaines professions ont obtenu un score beaucoup plus élevé. Les développeurs de logiciels sont en tête de liste à 87%, suivis des spécialistes des politiques (84%) et des analystes de données (80%). En revanche, les emplois physiquement intensifs tels que la construction et les emballages ont moins d'opportunités d'intégrer l'IA.
L'ampleur de l'impact potentiel sur certaines professions se démarque également. Les comptables pourraient gagner environ 1,7 milliard de dollars de valeur annuelle à partir de tâches accélérées en AI, suivie par des avocats (1,6 milliard de dollars), des ingénieurs dans des domaines techniques (1,3 milliard de dollars) et des opérateurs de vente au détail et d'entrepôt (1,3 milliard de dollars).
L'IA générative pourrait soulager la pression sur les services essentiels. Les enseignants de l'éducation élémentaire représentent plus de 1,2 milliard de dollars de gains potentiels de l'IA. Avec le Chili face à une pénurie croissante d'enseignants, ce temps récupéré pourrait faire une différence en classe.
L'étude met également en évidence l'administration publique en priorité pour l'adoption précoce, estimant que Genai pourrait débloquer plus de 1,1 milliard de dollars de valeur par an dans ce domaine. Plus de 84 000 employés du gouvernement chilien sont dans des rôles où Genai pourrait rationaliser les tâches telles que la saisie de données, la rédaction de documents ou le traitement des formulaires.
Les petites et moyennes entreprises (PME), qui représentent 65% de la main-d'œuvre du Chili et 98% de ses entreprises, présentent également un fort potentiel d'accélération, en particulier dans les ventes, le service client et les rôles opérationnels. Pourtant, l'adoption numérique reste inégale pour bon nombre de ces entreprises, ce qui rend le soutien et la formation ciblés nécessaires.
« Pour beaucoup de PME, l'adoption de cette technologie est toujours un grand saut », explique Weintraub. « Ils peuvent manquer d'infrastructure numérique, de compétences ou d'outils pour utiliser ces systèmes efficacement. »
Même dans les cols blancs, les avantages du Genai ne sont pas uniformes. Alors que les rôles plus rémunérés montrent souvent plus d'exposition à l'accélération de l'IA, la relation n'est pas linéaire. Les gains atteignent un pic autour des niveaux de revenu du milieu à haut-haut, puis aplatissent ou diminuent en haut. L'étude illustre cela avec une courbe claire: les salaires augmentent parallèlement à l'exposition à l'IA jusqu'à environ 2 780 $ par mois, mais commencent à diminuer après cela.
Les cadres supérieurs et les professionnels de la santé, par exemple, sont moins susceptibles de bénéficier directement parce que leur travail dépend de l'interaction humaine, de la surveillance et du jugement contextuel, selon Weintraub. « Ce n'est toujours pas quelque chose que Genai est conçu pour remplacer », dit-il.
Pour l'instant, Weintraub et ses co-auteurs recommandent de cibler des « victoires rapides » – des rôles avec une exposition élevée à l'IA et une faible frottement. Dans la pratique, cela signifie rationaliser les flux de travail lourds de l'administrateur dans les écoles, le gouvernement et les petites et moyennes entreprises, où ils suggèrent que les premiers succès pourraient créer un élan pour une adoption plus large.
L'apparition du plein potentiel de Genai, concluent les chercheurs, dépendra de la concentration où il peut fonctionner le mieux et le faisant fonctionner dans la pratique.
