Le temps gagné grâce à l’IA est contrebalancé par la création d’autres tâches (contenu en anglais)
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Impacts de l’IA sur la productivité et la réputation en milieu de travail
Intérêt de la source
Selon une nouvelle étude analysant le marché du travail danois en 2023 et 2024, les modèles d’IA générative tels que ChatGPT n’ont pas eu d’impact significatif sur les salaires globaux ou l’emploi, malgré une adoption rapide dans certains lieux de travail. Plus intrigant, les heures de travail n’ont pas vraiment bougées, les tâches faites « plus rapidement » avec l’IA sont remplacées par d’autres tâches, ou se traduisent par un transfert à quelqu’un d’autre plus loins dans la chaîne, ce qui fait que la totalité du travail accompli ne change pas. Il serait intéressant de comparer les différents domaines d’affaires, mais considérant les discours apocalyptiques de certains, en moyenne les impacts de font attendre.
Ceci dit, une autre étude affirme que « l’utilisation de l’IA peut être une arme à double tranchant » car « si les outils d’IA générative peuvent accroître la productivité de certains, ils peuvent aussi secrètement nuire à votre réputation professionnelle. » Pour montrer encore un peu plus que les constats varient, une troisième étude montre que « les fonctionnaires [au Royaume Unis] qui ont utilisé des outils d’intelligence artificielle pour des tâches administratives ont récupéré deux semaines de temps de travail par an, selon un essai gouvernemental qui, d’après les ministres, a montré comment cette technologie peut permettre de réaliser des gains de productivité. » Aussi : La banque Suisse UBS quant à elle, « a commencé à utiliser l’intelligence artificielle pour transformer ses analystes en avatars, envoyant à ses clients des vidéos de ses “banquiers simulés,” une initiative qui, selon le prêteur, permettrait au personnel de se concentrer sur des tâches plus productives. »
Despite finding widespread and often employer-encouraged adoption of these tools, the study concluded that “AI chatbots have had no significant impact on earnings or recorded hours in any occupation” during the period studied. The confidence intervals in their statistical analysis ruled out average effects larger than 1 percent.