Une entreprise a remplacé 90 % d’un département par une IA. D’autres ont suivi leur exemple et disent avoir très bien réussi.

Suumit Shah, PDG de Dukaan, une entreprise indienne spécialisée dans le commerce en ligne, a pris une décision qui a fait grand bruit : licencier 90 % de son personnel de service client et les remplacer par un chatbot IA. Un an et demi plus tard, il assure que le changement a été positif, même si des mesures aussi brutales n’ont pas été aussi efficaces dans d’autres cas.

Remplacé par une IA. En décembre 2022, Suumit Shah a licencié 27 de ses agents du service client et les a remplacés par Lina, un chatbot interne du service client. La raison de cette décision était de réduire les coûts d’exploitation et d’améliorer l’expérience client en réduisant les temps d’attente liés au service des opérateurs.

Quelques mois plus tard, Shah a assuré que c’était la bonne décision puisque, comme il l’a déclaré : « Pour moi, c’était une évidence de remplacer tout l’équipement par un robot qui est comme 100 fois plus intelligent, qui est instantané et qui coûte cher. moi environ un centième de ce que j’avais l’habitude de payer à l’équipe d’assistance.

Mesure controversée, mais qui a fonctionné. Quelques mois plus tard, on vous disait que l’homme d’affaires avait publié dans son profil X les premières évaluations de sa décision de remplacer son service client par une IA : ça s’était très bien passé.

Même si l’homme d’affaires a reconnu qu’il s’agissait d’une décision douloureuse, la mesure a été bénéfique pour l’entreprise et ses clients, puisque ses services se sont améliorés grâce à l’automatisation du service client. L’homme d’affaires a affirmé que les réponses à ses clients avaient été réduites d’une minute et 44 secondes à instantanées, et que le temps nécessaire pour résoudre les incidents était passé d’un peu plus de deux heures à environ trois minutes. De plus, en licenciant une bonne partie de ses employés, les coûts du département ont été réduits de 85 %.

Automatisation de tâches spécifiques. En fait, Suumit Shah a si bien réussi avec son IA qu’il la vend afin que d’autres entreprises puissent l’intégrer dans leurs départements d’IA.

Sans en être très conscient à l’époque, ce que l’homme d’affaires a développé est en réalité un agent IA. Ou en d’autres termes, un modèle d’intelligence artificielle hautement spécialisé dans une tâche et un domaine thématique spécifiques. Cela n’implique pas que son modèle puisse être extrapolé à toutes les entreprises ou à tous les secteurs, de la même manière qu’un maçon ne peut pas profiter des avantages d’une chaîne de montage automatisée par exemple.

Il existe d’autres réussites. Suumit Shah n’est pas le seul à avoir mis en œuvre l’automatisation de l’IA dans les processus de son entreprise. La fintech suédoise Klarna a licencié 700 employés pour les remplacer par un chatbot de service client et a cessé de pourvoir les postes vacants après les démissions ultérieures de ses employés, affirmant que son initiative était un succès.

Comme Sebastian Siemiatkowski, PDG de Klarna, l’a récemment reconnu dans le podcast, ils avaient embauché des ingénieurs pendant tout ce temps. Cependant, l’entreprise a réduit ses effectifs d’environ 1 000 employés qui ont été remplacés par l’IA chaque fois que cela était possible.

Hier, le PDG de Klarna lui-même assurait dans une publication sur son profil X que « l’IA peut désormais faire tous nos métiers, y compris le mien ».

L’IA comme levier de productivité. Les cas Dukaan et Klarna sont des exemples de la manière dont l’IA peut aider les entreprises à devenir rentables. Cependant, cela rouvre le débat sur l’impact de l’IA sur l’avenir du marché du travail, qui inquiète des voix aussi informées que Sam Altman lui-même.

Les grandes entreprises technologiques comme Amazon, NVIDIA ou Microsoft misent sur des solutions basées sur le support, faisant de l’IA un outil de support pour augmenter la productivité. L’étude « Jobs of Tomorrow : Great Language Models and Jobs », préparée par , garantit que les secteurs technologiques, le secteur financier et les départements du service client et des ventes sont les plus susceptibles d’être automatisés et, par conséquent, de réduire leur demande de main d’œuvre lorsque il est mal qualifié.

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