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Pistes de réflexion : Explorer le potentiel de l’IA générative pour la mobilité des talents
L'intelligence artificielle (IA) est le domaine de l'informatique qui combine l'intelligence et la capacité d'apprendre à la puissance des ordinateurs modernes ; elle existe depuis près de 70 ans. Durant cette période, ses avantages – efficacité accrue, stimulation de l'innovation et prise de décision fondée sur les données – ont permis d'améliorer les processus métier, d'accroître la productivité et de créer des avantages concurrentiels. L'IA est omniprésente. assistants virtuels comme Siri et Alexa qui répondent à nos questions quotidiennes et nous aident à établir nos listes de courses, à les plateformes de commerce électronique, de streaming et de médias sociaux comme Amazon et Netflix et TikTok, qui modifie continuellement ses algorithmes en fonction du comportement des utilisateurs.
L'adoption de l'IA en entreprise n'est pas un phénomène nouveau, mais l'IA générative (GenAI) – un type d'IA qui analyse les ressources existantes via un modèle de langage étendu (LLM) pour générer de nouvelles idées, du contenu et des données, souvent en réponse à des requêtes – a connu une évolution fulgurante ces dernières années. Elle est actuellement au cœur des débats dans tous les secteurs en raison de son potentiel de transformation profonde de nos modes de vie et de travail. À mesure que la GenAI continue d'évoluer, elle s'impose comme un nouvel outil permettant aux entreprises modernes d'interagir avec leurs clients, d'accompagner leurs employés, d'optimiser leurs opérations et de garantir la continuité de leurs activités.
Avec l'intelligence artificielle générale (GenAI) prenant en charge des tâches auparavant effectuées uniquement par les humains, une question se pose : que signifie cette évolution pour la mobilité des talents ?
Étant donné que GenAI a le pouvoir de transformer le secteur, tirer des enseignements des premiers utilisateurs peut aider les équipes de mobilité des talents à déterminer comment, ou s'il convient, de l'intégrer à leurs programmes de mobilité.
Leçons tirées des leaders de l'IA
Voici trois études de cas illustrant comment les entreprises technologiques de pointe utilisent aujourd'hui l'IA de génération :
- Traitement du langage et prise de décision : Google a lancé son Google Gémeaux Google Webbot (anciennement connu sous le nom de « Google Bard ») a été lancé en 2023. Conçu pour générer des réponses et aider à résoudre diverses requêtes de recherche, cet assistant virtuel doté d'intelligence artificielle offre aux utilisateurs de Google une traduction en temps réel, une assistance et des conseils afin de simplifier leur prise de décision.
- Création de contenu, recommandations et synthèse : Salesforce a lancé son Plateforme Einstein 1 Cette plateforme permet d'assister les utilisateurs dans diverses opérations et processus, notamment en leur proposant des recommandations personnalisées de produits Salesforce et en créant du contenu pour leurs contacts. Elle illustre parfaitement comment GenAI peut faciliter des tâches telles que la rédaction d'e-mails et de textes professionnels, ainsi que la formulation de recommandations de contenu sur mesure pour les utilisateurs de Salesforce, en fonction de leurs interactions précédentes.
- Tests de scénarios et démonstrations : Apple GenAI utilise des outils d'IA pour automatiser ses processus de test des nouveaux appareils et logiciels. Cela permet non seulement de mettre en évidence les problèmes potentiels des nouvelles offres, mais aussi de créer des scénarios de test illustrant les interactions des utilisateurs, car GenAI apprend comment ces derniers interagissent avec les produits et logiciels.
Applications potentielles de la mobilité des talents
Avec des leaders technologiques comme Google, Salesforce et Apple à l'avant-garde de l'intégration de l'IA dans leurs opérations quotidiennes et leurs pratiques commerciales, le secteur de la mobilité des talents a l'opportunité de tirer parti des enseignements de ces pionniers. Examinons comment leur utilisation du traitement du langage, de la prise de décision, de la création de contenu et des tests de scénarios pourrait contribuer à la gestion et à la mise en œuvre des programmes de mobilité.
Application possible en matière de mobilité : prise de décision et traitement du langage
Grâce à sa capacité à fournir des réponses instantanées et des conseils personnalisés, GenAI peut aider les professionnels de la mobilité à formuler des recommandations sur mesure pour les employés mobiles lors de leur déménagement, simplifiant et optimisant ainsi le processus de décision. Toutefois, les équipes de mobilité doivent s'assurer de l'exactitude des retours d'information afin de garantir que les employés mobiles soient accompagnés dans la bonne direction.
Les systèmes d'IA possèdent également Génération de langage naturel (NLG) et compréhension du langage naturel (NLU) GenAI offre aux utilisateurs des capacités d'interprétation, de génération et de manipulation du langage humain. Grâce à la compréhension de la lecture et à la génération de texte, GenAI analyse les situations et prend en compte les résultats souhaités pour formuler des suggestions ; un outil potentiellement précieux pour les équipes de mobilité lors de l'élaboration et de l'ajustement de politiques et de programmes, par exemple.
Risque important à prendre en compte : laisser l’IA prendre des décisions sans intervention ni contrôle humain comporte des risques, et il est fortement recommandé d’assurer une supervision humaine. Par exemple : si une entreprise s’appuie sur l’IA pour trier et classer les candidats, le système exploitera probablement les données des 20 dernières années d’embauche, ce qui ne reflète pas les pratiques de recrutement plus récentes et inclusives. Ce biais peut être corrigé par un humain lors du processus de recrutement. En d’autres termes, l’IA ne peut pas répondre à la question ni prendre des décisions importantes à votre place, mais elle peut vous aider à prendre de meilleures décisions plus rapidement. Enquête 2024 du Deloitte DEI Institute L'étude a révélé que 37 % des répondants étaient d'accord ou tout à fait d'accord pour dire que leurs organisations mettent en œuvre des mesures d'évaluation d'impact afin de contrer les biais potentiels lors de l'intégration de l'IA.
Applications mobiles possibles : création de contenu, recommandations et résumé
Alors que les professionnels de la mobilité cherchent à simplifier la mobilité des talents, l'IA de génération de données (GenAI) peut être utilisée pour rédiger divers types de communications : des notes sur les évolutions et les tendances du secteur, un message destiné aux employés mobiles à grande échelle, ou encore un bilan annuel complet synthétisant les données fournies par l'équipe mobilité à l'attention de la direction. Les outils de productivité basés sur l'IA, tels que Microsoft Copilot, sont également intégrés aux tâches quotidiennes, comme la rédaction de réponses par e-mail dans Outlook et la création de formules dans Excel, ce qui permet d'accroître la productivité et de gagner du temps. De plus, Copilot respecte les engagements de Microsoft en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité, ainsi que les exigences relatives à la résidence des données.
Risque important à prendre en compte : la création automatisée de contenu peut facilement faire perdre aux équipes la dimension humaine et la personnalité de l’entreprise. Il est essentiel de toujours intégrer manuellement l’essence de la culture, des objectifs et des valeurs de l’entreprise. De petits détails contribuent à l’ensemble, et nombre d’entre eux ne sont pas encore pris en compte par les outils d’IA générale actuels.
Application mobile possible : Tests de scénarios
GenAI a le potentiel d'analyser divers aspects d'un scénario de relocalisation donné en exploitant à la fois des données historiques et des données spécifiques à la situation, aidant ainsi à évaluer la probabilité de succès et à formuler un plan complet.
En identifiant les inefficacités des processus, les lacunes en matière de connaissances et les tendances au sein des données, GenAI peut anticiper les difficultés potentielles et proposer des solutions proactives aux professionnels de la mobilité afin qu'ils élaborent des stratégies sur mesure pour des résultats optimaux. Ceci permet non seulement d'accroître l'efficacité opérationnelle, mais aussi de maximiser les chances d'une relocalisation réussie, tout en améliorant l'expérience globale des employés.
Risque important à prendre en compte : les scénarios de relocalisation peuvent être complexes et impliquer de nombreuses variables uniques telles que les exigences légales, les considérations culturelles, les besoins familiaux et les préférences personnelles. GenAI pourrait simplifier à l’excès ces scénarios, risquant ainsi de passer à côté de nuances cruciales qui pourraient influencer la réussite de la relocalisation.
Questions pour les responsables de la mobilité
Les responsables de la mobilité qui envisagent d'intégrer l'IA générale à la planification, à la gestion et à la mise en œuvre de leurs programmes devraient d'abord bien comprendre les avantages et les inconvénients de l'utilisation de l'IA comme outil de gestion de la mobilité.
La liste de questions ci-dessous peut aider les équipes de mobilité — ainsi que leurs partenaires de gestion des déménagements — à s'orienter dans leur parcours en matière d'IA :
Impact potentiel
- Quels sont vos objectifs professionnels en utilisant l'IA ?
- Comment l'intégrez-vous déjà, le cas échéant ? Quelles sont les méthodes simples pour commencer à l'utiliser et se familiariser avec GenAI, avant d'explorer des applications plus complexes ?
- D'après vous, dans quels domaines votre équipe mobilité tirera-t-elle le plus grand profit de GenAI, en termes d'opérations internes ?
- L'utilisation de GenAI améliorerait-elle ou dégraderait-elle l'expérience des employés mobiles ? Apporterait-elle ou enlèverait-elle de la valeur ajoutée à ces employés ?
- Comment GenAI peut-il vous aider à gérer le budget de votre programme de mobilité ou des politiques plus localisées, sans nuire à l'expérience des employés mobiles ?
- Une fois constituée, Quel sera l'impact de GenAI sur votre infrastructure technologique et vos processus existants ??
Utilisation éthique
- Quels sont les risques associés à l'utilisation de l'IA générique, notamment en termes de considérations éthiques et de biais potentiels ? En cas de mobilité internationale de vos employés, comment devez-vous prendre en compte la réglementation des autres pays concernant l'IA générique ?
- Quelles formations et quel enseignement sont nécessaires pour garantir que les employés mobiles et les équipes de mobilité comprennent les avantages de GenAI et sachent l'utiliser correctement ?
- Quelles mesures de gouvernance et de sécurité des données peuvent être prises pour protéger les données clients et maintenir des normes éthiques avec GenAI en place ?
- Comment garantir la transparence de votre utilisation de l'IA de génération, notamment lors de la communication avec les employés mobiles, afin qu'ils comprennent quand et comment l'IA est utilisée pour influencer les décisions ou créer du contenu lié à leur déménagement ?
Évaluation
- Comme mentionné précédemment, GenAI est un outil conçu pour améliorer la productivité et la précision, mais l'interaction humaine reste essentielle pour garantir une expérience de relocalisation optimale. Comment allez-vous évaluer en continu les projets et procédures intégrant GenAI afin de préserver le contact humain indispensable à la réussite des relocalisations ? N'oubliez pas que l'équipe mobilité reste responsable des résultats générés par GenAI.
- À mesure que vous utilisez davantage GenAI, vous devez évaluer en continu ses performances : quels sont les indicateurs clés de performance (KPI) les plus importants ou les plus pertinents à suivre ? Un moyen de mesurer le retour sur investissement de GenAI dans le domaine de la mobilité consiste à évaluer la réduction du nombre de transferts effectués ou d’étapes nécessaires pour atteindre un objectif final. Par exemple, alors qu'un employé mobile payé au forfait pouvait auparavant passer six appels téléphoniques pour obtenir les informations nécessaires à son déménagement, il n'en aura plus besoin que de trois grâce au chatbot alimenté par l'IA que vous venez de mettre en place et qui a répondu à la moitié de ses questions.
- Comment comptez-vous préserver la culture et le ton uniques de l'entreprise, malgré les impressionnantes capacités de génération de langage naturel (NLG) et de compréhension du langage naturel (NLU) de GenAI ? La création de contenu pilotée par l'IA comporte toujours le risque de perdre le contact humain.
- Au final, l'expérience des employés reste primordiale. Que pensent les employés mobiles de l'intégration de GenAI ? A-t-elle facilité ou au contraire compliqué leur expérience de mobilité ?
L'approche de Graebel en matière d'IA générale
La transformation impulsée par l'IA est déjà en plein essor. En fait, selon Les recherches de la Harvard Business Review« La plupart des fonctions commerciales et plus de 40 % de l'activité professionnelle aux États-Unis peuvent être optimisées, automatisées ou réinventées grâce à l'IA de nouvelle génération. » Graebel embrasse cette évolution et étudie les avantages des nouvelles capacités de l'IA de nouvelle génération, sous l'impulsion de son Graebel AI Think Tank (GAITT), un groupe dédié à l'évaluation des cas d'usage actuels et futurs de l'IA chez Graebel. Pour l'instant, nous testons stratégiquement l'intégration de l'IA de nouvelle génération à nos processus et à nos différentes équipes, afin d'identifier les cas d'usage les plus pertinents pour nos besoins – ainsi que pour ceux de nos clients et de leurs collaborateurs mobiles – et d'explorer son potentiel au sein de notre infrastructure technologique.
Par exemple, un groupe d'employés utilise Copilot pour générer des idées de planification stratégique, réaliser des études de marché sur les technologies émergentes, synthétiser des webinaires ou des échanges de courriels et rédiger des ébauches de contenu. Ces employés participent à des réunions mensuelles pour partager leurs expériences, dans le but d'identifier les axes d'amélioration des processus et d'optimisation de l'efficacité grâce à Copilot.
Dans le cadre de notre évaluation de l'adéquation de GenAI à Graebel, nous accordons une grande importance à la formation des employés, aux normes de sécurité et de gouvernance les plus strictes, ainsi qu'à l'amélioration continue de nos processus internes. Notre principe directeur est de ne faire appel à GenAI que lorsque sa solution apporte une réelle valeur ajoutée et améliore l'expérience de relocalisation.
L'intégration de l'IA générale aux processus de mobilité offre un potentiel considérable pour améliorer l'efficacité, optimiser la prise de décision et personnaliser davantage l'expérience client. Elle permet également aux équipes de mobilité de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée nécessitant perspicacité et finesse. Cependant, cette approche n'est pas sans risques. Les équipes de mobilité doivent bien comprendre les précautions à prendre avant d'intégrer l'IA générale à leurs processus et procédures, tout en veillant à maintenir une supervision humaine et à évaluer en permanence son impact. Grâce à cette approche rigoureuse, les professionnels de la mobilité peuvent intégrer l'IA générale à leurs opérations quotidiennes plus facilement, améliorant ainsi la productivité tout en préservant le contact humain – car dans notre secteur, Les gens passent toujours en premier.
Si vous souhaitez discuter des moyens potentiels d'intégrer l'IA à votre programme de mobilité, contactez-nous. à se joindre à la conversation.
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