L’IA rendra-t-elle les travailleurs plus productifs ?

À mesure que l’IA générative gagne en capacité, ces modèles passent du laboratoire au bureau. Mais améliorent-ils la productivité des travailleurs ?

Des chercheurs du Stanford Digital Economy Lab au sein de Stanford HAI et du Massachusetts Institute of Technology ont étudié l’impact de l’IA générative déployée à grande échelle dans le secteur du service client d’un centre d’appels. Ils ont constaté que l’accès à l’assistance de l’IA augmentait la productivité des agents de 14 %, l’impact le plus important étant sur les travailleurs moins expérimentés.

« Nous avons constaté que les travailleurs ayant accès à l’IA voient des gains de productivité assez importants, mais la plupart de ces gains reviennent aux travailleurs novices ou moins capables. Cela peut être dû au fait que le modèle d’IA diffuse les connaissances potentiellement tacites des travailleurs plus capables et aide les nouveaux travailleurs à progresser. la courbe d’expérience », déclare Lindsey Raymond, titulaire d’un doctorat du MIT. candidat et co-auteur du nouveau document de travail intitulé « Generative AI at Work ».

Assistante centre d’appels

L’équipe de recherche, qui comprend l’économiste Erik Brynjolfsson, directeur du Stanford Digital Economy Lab ; Danielle Li, professeure associée à la MIT Sloan School of Management ; et Raymond — ont examiné le déploiement échelonné d’un assistant de chat pour une société de logiciels Fortune 500 qui fournit des logiciels de processus métier. L’outil, formé sur les données de plus de 5 000 agents de l’entreprise, surveille les conversations des clients et propose aux agents de l’entreprise des suggestions en temps réel sur la manière de répondre aux clients. Les agents pouvaient utiliser ces suggestions mais étaient également libres de les ignorer.

Les chercheurs ont découvert que l’outil permettait aux agents de résoudre 13,8 % de problèmes en plus par heure : les agents étaient capables de résoudre les problèmes plus rapidement, de gérer plusieurs appels à la fois et de mieux résoudre les problèmes.

L’assistant IA a amélioré les performances des travailleurs moins qualifiés ou moins expérimentés dans toutes les mesures de productivité. Les agents avec deux mois d’ancienneté qui ont utilisé l’outil ont pu être aussi performants que les agents avec six mois d’ancienneté qui n’avaient pas accès à l’IA.

Les chercheurs ont trouvé peu d’effets positifs de l’IA pour les membres les plus qualifiés ou les plus expérimentés de l’entreprise.

« Les travailleurs hautement qualifiés peuvent avoir moins à gagner de l’assistance de l’IA précisément parce que les recommandations de l’IA capturent les connaissances incarnées dans leurs propres comportements », déclare Brynjolfsson.

En dehors de la productivité des travailleurs, Brynjolfsson a noté que l’assistance de l’IA avait un avantage supplémentaire : grâce aux suggestions de l’IA conçues pour aider les agents à être plus empathiques avec les clients frustrés, les clients ont traité les agents de manière beaucoup plus positive.

« Tant de choses que nous ne savons pas »

Alors que l’IA générative et les modèles de base améliorent plus largement les performances, de plus en plus de ces outils trouvent leur place dans la main-d’œuvre. Mais jusqu’à présent, peu d’études ont examiné à grande échelle leur impact sur la productivité, la structure organisationnelle ou le moral, notent les auteurs.

Un nombre restreint mais croissant d’études ont tenté de comprendre les capacités de l’IA générative, y compris certaines expériences à petite échelle, mais il s’agit de l’une des premières études à examiner les outils d’IA générative sur le lieu de travail réel.

« Nous avons besoin de beaucoup plus de recherches ici », déclare Brynjolfsson. « Nous ne savons pas si l’impact de l’IA sur la productivité peut varier au fil du temps, et l’ajout de ces outils au bureau pourrait nécessiter des investissements organisationnels complémentaires, le développement des compétences et la refonte des processus métier. Et les systèmes d’IA peuvent avoir un impact sur la satisfaction des travailleurs et des clients, l’attrition , et les modèles de comportement. Il y a tellement de choses que nous ne savons pas. »